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AI 업무자동화 툴 비교: GPT-4o부터 o1-pro까지 최적 모델 선택 가이드
GPT-4o부터 o1-pro까지, ChatGPT Enterprise의 AI 모델을 비교 분석하고, 각 모델의 자동화 및 콘텐츠 활용 전략을 안내합니다.
DGX Spark vs RTX 4090 – 온프레미스 AI 인프라 최적화의 현실적인 선택
DGX Spark와 RTX 4090의 AI 인프라 성능과 효율을 비교 분석합니다. 온프레미스 AI 인프라 선택 시 고려할 점과 산업별 활용 가이드를 제시합니다.
NVIDIA DGX Spark - 온프레미스 AI 인프라의 새로운 기준
NVIDIA DGX Spark는 온프레미스 AI 인프라를 위한 컴팩트형 GPU 서버로, 엣지 AI와 로컬 추론 환경에 최적화된 고성능 AI 시스템입니다.
Mistral Small 3.1 분석 – 고성능 소형 LLM의 기준
Mistral Small 3.1은 텍스트와 이미지 멀티모달을 지원하고 128K 컨텍스트 길이를 가진 고성능 오픈소스 LLM입니다. 주요 벤치마크 점수와 경쟁 모델과의 비교를 통해 분석합니다.
Anaconda와 Miniconda, Conda의 세계로 입문하기
Conda란 무엇인가? Anaconda와 Miniconda의 차이, venv와의 비교, 설치 방법까지 Conda 환경 입문을 위한 핵심 개념을 정리합니다.
AI개발을 위한 CUDA환경 구축
AI 딥러닝 개발을 위해 Ubuntu에 CUDA, cuDNN을 설치하고 GPU 환경을 구성하는 과정을 친절하게 설명합니다. 초심자도 따라할 수 있는 실전 가이드입니다.
CUDA란 무엇인가? GPU와 병렬 컴퓨팅의 시작
CUDA는 병렬 컴퓨팅을 위한 NVIDIA의 플랫폼으로, GPU를 활용한 고속 연산에 필수적인 기술이다. 그 개념과 구조를 소개한다.
딥러닝과 텐서플로우의 고민
딥러닝과 TensorFlow를 공부해야 할까? AI API를 활용한 빠른 개발과 직접 모델을 구축하는 기술력 사이에서 고민하는 현실적인 접근법을 탐구합니다. 나만의 AI를 만들고 싶은 개발자를 위한 방향성을 제시합니다.
파이썬 TensorFlow로 딥러닝 첫걸음 - 개발 노트
TensorFlow를 활용한 딥러닝 개념과 선형 회귀 모델 구현을 배워보세요. 텐서와 계산 그래프의 원리, 데이터 전처리, 모델 선택, 학습 및 최적화 과정까지 실습을 통해 이해할 수 있습니다.
AI, 머신러닝, 딥러닝의 개념과 딥러닝 프레임워크 소개
AI, 머신러닝, 딥러닝의 차이를 정리하고, TensorFlow, PyTorch, Keras 등 주요 딥러닝 프레임워크를 소개합니다. 각 프레임워크의 특징과 활용 사례를 알아보고, 적합한 딥러닝 도구를 선택하는 데 도움을 드립니다.