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딥러닝 기술 동향 정리 (TensorFlow, PyTorch, 모델) 딥러닝 기술은 현재 인공지능(AI) 기술의 핵심 기반으로 자리 잡고 있습니다. 특히 TensorFlow와 PyTorch 같은 프레임워크는 다양한 연구와 상용 서비스에 폭넓게 활용되고 있으며, 모델 아키텍처도 비약적인 발전을 이어가고 있습니다. 이 글에서는 딥러닝 프레임워크의 주요 특징부터 최신 모델 트렌드까지, 지금 꼭 알아야 할 딥러닝 기술 동향을 정리해 드립니다.TensorFlow의 현재와 생태계 확장TensorFlow는 구글이 개발한 오픈소스 딥러닝 프레임워크로, 2015년 첫 출시 이후 지속적으로 기능을 확장하며 딥러닝 연구와 상용 프로젝트에서 널리 사용되고 있습니다. 현재 TensorFlow는 v2.x 버전이 안정화되며 Keras 통합 API 중심으로 사용자 친화적인 개발환경을 제공하고 있습니.. 2025. 5. 27.
AI 음성 합성 기술: 네이버 클로바부터 해외 서비스까지 최근 유튜브, 팟캐스트, 영상 콘텐츠 등에서 사람의 목소리처럼 자연스럽게 들리는 음성이 늘고 있습니다. 이 목소리의 비밀은 바로 AI 음성 합성(Text to Speech, TTS) 기술입니다. 텍스트만 입력하면 사람처럼 감정이 담긴 음성을 자동으로 생성해주는 이 기술은 방송, 교육, 마케팅, 고객상담 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다.이번 글에서는 AI 음성 합성 기술의 개념부터, 국내 대표 서비스인 네이버 클로바 보이스를 포함한 주요 플랫폼들을 비교 소개합니다.1. AI 음성 합성이란?AI 음성 합성은 텍스트 데이터를 분석해 컴퓨터가 사람처럼 말하게 만드는 기술입니다. 과거에는 기계적인 목소리에 그쳤지만, 현재는 딥러닝 기반 TTS 기술의 발전으로 감정 표현, 말투, 속도, 억양까지 조절할 수 있.. 2025. 5. 26.
AI 초보자를 위한 용어 정리: 머신러닝부터 딥러닝까지 인공지능(AI)은 이제 뉴스나 일상 대화에서도 빠지지 않는 키워드가 되었습니다. 하지만 ‘AI’, ‘머신러닝’, ‘딥러닝’ 같은 용어들이 자주 등장하면서도, 그 차이점이나 의미를 명확히 이해하지 못하는 경우가 많습니다.이 글에서는 인공지능 입문자들을 위해 가장 많이 혼동되는 AI 관련 용어들을 쉽고 간결하게 정리해드립니다. 기본 개념을 제대로 이해하면 AI 기술을 보다 정확하게 바라볼 수 있습니다.1. 인공지능(AI: Artificial Intelligence)이란?인공지능은 인간처럼 사고하고, 학습하고, 판단하는 시스템 또는 소프트웨어를 말합니다. AI는 특정 문제를 해결하기 위해 설계된 기술이며, 넓은 개념으로 머신러닝, 딥러닝 등을 모두 포함합니다.예: 음성 인식 비서(시리, 클로바), 자율주행차,.. 2025. 5. 26.
스타트업 필수 AI기술 (자동화, 추천엔진, 챗봇) AI 기술은 이제 대기업뿐만 아니라 스타트업의 생존과 성장에 필수적인 요소로 자리 잡고 있습니다. 특히 고객 경험을 강화하고 운영 효율을 높이며 빠르게 시장에 진입하기 위해서는 자동화, 추천엔진, 챗봇과 같은 핵심 기술을 적재적소에 도입하는 것이 중요합니다. 본 글에서는 스타트업이 반드시 알아야 할 주요 AI 기술 3가지를 중심으로 실제 적용 사례와 함께 구체적인 전략을 소개합니다.스타트업의 업무 효율성을 높이는 자동화 AI스타트업은 한정된 인력과 자원으로 최대의 성과를 내야 하는 구조입니다. 이 때문에 반복적이고 시간이 많이 드는 업무를 자동화하는 것이 성장을 위한 핵심 전략 중 하나로 떠오르고 있습니다. 특히 RPA(Robotic Process Automation)와 AI가 결합된 인공지능 기반 자동.. 2025. 5. 26.
AI 시대에 필요한 직업 역량 TOP 7 인공지능 기술의 급속한 발전은 전 산업 분야에 영향을 주며, 기존의 직업 구조와 업무 방식에 큰 변화를 불러오고 있습니다. 단순 반복 업무는 점차 AI가 대체하고 있으며, 사람에게는 창의력, 문제 해결 능력, 감성 지능과 같은 고차원적 역량이 요구되고 있습니다. 이제는 어떤 직업을 가지느냐보다 어떤 역량을 갖추었느냐가 더욱 중요한 시대입니다.그렇다면 AI 시대에 주목받는 직업 역량은 무엇일까요? 아래에서 지금부터 꼭 준비해야 할 핵심 역량 7가지를 소개합니다.1. 데이터 분석 및 해석 능력AI는 데이터로 움직입니다. 따라서 데이터를 수집하고, 정리하며, 유의미한 정보를 도출하는 능력은 거의 모든 분야에서 핵심이 되고 있습니다. 엑셀, 파이썬, R, SQL 등 분석 도구의 활용 능력은 데이터 기반 의사결정.. 2025. 5. 26.
인공지능 기술 동향 (AI, 생성형, 로봇) 인공지능(AI)은 더 이상 미래 기술이 아닌, 우리 생활과 산업 전반에 깊숙이 자리한 핵심 기술입니다. 특히 현재, 생성형 AI의 등장과 로봇 기술의 융합은 AI 산업의 패러다임을 바꾸고 있습니다. 이 글에서는 최근 AI 기술의 핵심 동향과 함께 생성형 AI의 혁신적 변화, 로봇 기술과의 융합 사례를 중심으로 인공지능 기술의 현재와 미래를 조망합니다.인공지능의 핵심 기술 흐름인공지능 기술은 급격한 발전과 함께 폭넓은 산업에 적용되며 그 영향력을 확대하고 있습니다. 특히 대규모 언어모델(LLM, Large Language Model)을 중심으로 한 자연어처리(NLP) 기술의 발전은 AI가 단순 분석 도구를 넘어 인간처럼 사고하고 대화하는 수준에까지 이르렀음을 보여줍니다.기존의 규칙 기반 AI에서 벗어나, .. 2025. 5. 26.

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