'AI 자연어 처리' 검색 분석 결과
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🧵 너무 쉬운 AI 엔지니어 되는 방법 1. math & statistics (수학·통계) 2. python (파이썬) 3. classical ML (기본 머신러닝) 4. advanced ML (고급 머신러닝) 5. NLP (자연어 처리) 6. deep learning (딥러닝) 7. transformers (트랜스포머) 8. LangChain (랭체인) 9. LangGraph (랭그래프) 11. MCPS (멀티 컴포넌트 파이프라인 시스템) 12. finetuning (파인튜닝) 13. FastAPI (빠른 API 서버 프레임워크) 순서대로 하면 됩니닥 참 쉽죵~
MIT 대학교에서 2025년 딥러닝(Deep Learning) 부트캠프 강의를 무료로 풀었습니다. 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 음악 생성, 생성형 모델, 강화학습, LLM, 바이오 AI까지 실제 예제로 빠르게 훑는 고강도 부트캠프입니다. 강의 자료도 공개되어 있으니 AI 배우시는 분들은 관심 있으면 꼭 한 번 확인해 보시길 바랍니다!
박사급 AI 에이전트, 세계 3대 자연어 처리 학회 심사 통과 Intology에서 개발한 "Zochi"라는 AI가 생성한 과학 연구 결과가 국제 자언어처리 학회 ACL 2025의 메인트랙, 즉 최고 등급 심사를 통과했다고 밝혔습니다. 이는 인간의 개입 없이 완전히 AI가 작성한 논문이 A* 등급 학회에 공식 채택된 첫 사례인데요. Zochi는 박사 수준의 인공지능 에이전트로 평가받고 있으며, 현재 베타 버전이 공개된 상태입니다. AI가 과학적 발견을 직접 수행하는 시대가 점점 가까워 지고 있습니다.
석박사님들과 연구원님들께 질문드립니다. 연구 분야를 결정하실 때 가장 우선시하셨던 점은 무엇인가요? 저는 고등학생 때부터 NLP(자연어 처리) 분야를 공부해왔고, 솔직히 자신 있는 분야이기도 합니다. 아직은 초보이지만, 그나마 논문을 작성할 수 있는 분야 역시 NLP이고 투고한 논문들도 다 NLP 분야예요. 현재 내년 1월 투고를 목표로 준비 중인 논문도 NLP 관련입니다. 하지만 최근에는 생성형 AI에 큰 흥미를 느끼고 있습니다. 특히 이미지 생성과 음성 처리 분야가 매우 재미있어 보이지만, 아직 실력은 부족하다고 생각합니다. 인생 선배님들께서 연구 분야를 정하실 때, 어떤 요소를 가장 중요하게 고려하셨는지 궁금합니다. 이제 슬슬 대학원 컨택하려고하니 고민이 많아지네요 😅
우리가 피지컬 AI 에서 경쟁력이 있는 이유? . 1. 기존의 AI가 소프트웨어 환경(예: 웹 검색, 이미지 인식, 자연어 처리)에서 주로 작동했다면, 피지컬 AI는 로봇, 자율 주행차, 드론 등과 같은 물리적 실체를 통해 현실 세계와 상호작용 합니다. 예를 들어, 공장에서 작업하는 협동 로봇(Cobot)이 인간 작업자와 안전하게 상호작용하며 복잡한 조립 작업을 수행하는 것이 대표적인 피지컬 AI의 사례입니다. 우리나라가 피지컬 AI 분야에서 큰 경쟁력을 가질 수 있는 이유는 정보통신기술(ICT) 강국으로서의 기반과 특화된 산업 구조가 잘 융합되기 때문이다.
AI 모델의 성능은 어떤 학습 방식을 채택하느냐에 따라 크게 달라집니다. 자연어 처리, 이미지 분석, 음성 인식 등 고도화된 기술 분야에서 AI는 점점 더 정교해지고 있으며, 그 중심에는 '사전학습'과 '미세조정'이라는 두 가지 핵심 과정이 있습니다.
SoundHound AI Inc는 미국 캘리포니아주에 본사를 둔 글로벌 음성 인식 및 대화형 인공지능(AI) 솔루션 기업입니다. 주요 사업은 다양한 산업(자동차, 음식 서비스, 금융, 리테일 등)에서 활용할 수 있는 독립형 Voice AI 플랫폼과 API, 그리고 이를 기반으로 한 엔터프라이즈 솔루션을 제공합니다. 기업 개요 및 비즈니스 모델 SoundHound AI는 ‘Houndify’라는 자체 음성 인식 플랫폼을 통해 음성 인터페이스가 필요한 제품, 서비스, 앱, 디바이스에 맞춤형 음성 AI 기술을 제공합니다.주 수익원은 엔터프라이즈 고객을 대상으로 한 API/라이선스, SaaS(월간 구독 서비스), 맞춤형 솔루션 구축에서 발생합니다.기술 차별성은 자연어 처리(NLP), 빠른 응답 속도, 멀티도메인 처리, 25개국 이상의 다국어 지원입니다.