DAVINCI - AI

첫 번째 글에서는 AI 에이전트가 무엇인지, 그리고 제대로 작동하는 에이전트를 만들기 위해 AgentOps라는 운영 전략이 얼마나 중요한지 알아보았습니다. AgentOps의 핵심에는 '측정하고 최적화한다'는 원리가 있다고 말씀드렸습니다.Agents Companion (1): 기본 아키텍처와 필수 운영 전략, AgentOps Agents Companion (1): 기본 아키텍처와 필수 운영 전략, AgentOps최근 구글은 'Agents Companion' 이라는 제목의 Whitepaper를 게시하고 공유했습니다. 해당 자료는 생성형 AI 에이전트의 진화하는 기술과 실제 적용 사례에 대해 다루고 있습니다. 특히 멀티 에이전트davinci-ai.tistory.com 이번 글에서는 바로 그 '측정하고 최적화한..

IT/Agentic AI 2025. 5. 7. 16:45

최근 구글은 'Agents Companion' 이라는 제목의 Whitepaper를 게시하고 공유했습니다. 해당 자료는 생성형 AI 에이전트의 진화하는 기술과 실제 적용 사례에 대해 다루고 있습니다. 특히 멀티 에이전트 시스템의 개념, 아키텍처, 그리고 협업을 통한 이점들을 중점적으로 설명합니다. 또한, AI 에이전트의 평가 방법론과 AgentOps라는 운영 프로세스의 중요성을 강조하며, 최종적으로는 에이전트를 "계약자"로 발전시키는 아이디어를 제시하며 미래 AI 에이전트의 가능성과 도전 과제를 담고 있어 Agents 관련 공부를 위한 자료로 좋아보여서 이 자료를 토대로 학습하고 블로그로 글을 남겨보려합니다. 이 글은 Introduction, AgentOps 부분을 커버합니다.해당 자료는 아래의 주소에서 ..

IT/Agentic AI 2025. 5. 6. 17:16

OTX (OpenVINO™ Training Extensions)란 무엇인가요?AI 기술이 발전하면서, 이제 누구나 자신만의 딥러닝 모델을 만들 수 있는 시대가 되었습니다. 하지만 여전히 많은 사람들에게 AI 모델 학습은 높은 기술 장벽으로 다가옵니다.코드를 작성해야 하는 복잡함데이터 준비 과정에서의 번거로움모델 배포를 위한 추가 작업 등이러한 어려움을 해결하기 위해 오픈소스 딥러닝 프레임워크 OTX (OpenVINO™ Training Extensions)가 등장했습니다.OTX는 AI 모델을 학습, 커스터마이징, 배포까지 손쉽게 진행할 수 있도록 도와주는 low-code AI 툴킷입니다. 특히 분류(Classification), 객체 탐지(Object Detection), 세그멘테이션(Segmentatio..

IT/Deep Learning 2024. 11. 23. 22:20

Writer: Harim Kang Google ML Bootcamp 저는 지난 2020년 10월부터 Google Developer에서 진행하는 Google ML Bootcamp 프로그램에 참여를 하고 있습니다. 해당 프로그램은 코세라 딥러닝 강의와 관련 자격증 1개에 대하여 비용 지원을 해주는 프로그램입니다. 저는 12월초까지 코세라 딥러닝 강의를 수료하고, 12월말 자격증 시험을 치루어서 합격을 하여 비용을 청구한 상태입니다 :) (Google ML Bootcamp와 관련된 포스팅을 따로 준비 예정에 있으나, 질문이 있다면 해당 게시글의 댓글로 남겨주셔도 괜찮습니다.) Tensorflow Developer Certificate Google ML Bootcamp의 수료 기준이 일정에 맞게 코세라 완강과 ..

IT/Certificate 2020. 12. 28. 15:11

Writer: Harim Kang 데이터 수집 및 저장 계획 데이터 수집 및 전환 데이터 수집 프로세스 수집 데이터 도출: 서비스 품질 결정, 전문가 의견 수렴 목록 작성: 수집 가능성, 보안, 세부 데이터 항목, 비용 등을 검토하여 데이터 수집 목록 작성 데이터 소유기관 파악 및 협의: 소유자의 데이터 관련 정보 파악 및 협의 데이터 유형 분류 및 확인 수집 기술 선정: 데이터 유형 및 포맷에 맞는 수집 기술 선정, 확장성, 안정성, 실시간성 및 유연성 확보 수집 계획서 작성 수집 주기 결정: 배치 또는 실시간 데이터 수집 실행: 테스트 진행 후 데이터 수집 수집 데이터 대상 내부 데이터 조직 내부 데이터, 담당자와 협의, 수집이 용이한 정형 데이터, 수명 주기 관리 용이 외부 데이터 조직 외부 데이터..

IT/Certificate 2020. 11. 19. 11:43

writer: Harim Kang 데이터 분석 계획 분석 방안 수립 분석 로드맵 설정 분석 로드맵: 단계별로 추진하고자 하는 목표를 명확히 정의, 선/후행 단계를 고려해 단계별로 추진내용을 정렬한 것 단계: 데이터 분석 체계 도입 → 데이터 분석 유효성 검증 → 데이터 분석 확산 및 고도화 분석 문제 정의 분석 문제: 목표와 현상사이의 차이가 있을 때, 이것의 해결을 요하는 사항을 의미한다. 하/상향식 접근 방식을 반복하면서 상호 보완하여 분석 과제를 발굴 → 분석 과제 정의서 하향식 접근 방식 분석 과제가 정해져 있고, 이에 대한 해법을 찾기 위해 체계적으로 분석 문제 탐색(비즈니스 모델 기반) → 문제 정의(비즈니스 → 데이터) → 다양한 해결방안 탐색 → 타당성(경제, 기술, 데이터, 운영적) 검토..

IT/Certificate 2020. 11. 19. 11:39

Writer: Harim Kang 빅데이터의 이해 개요 및 활용 빅데이터 특징 빅데이터는 막대한 양의 정형 및 비정형 데이터를 의미한다. DIKW(Data-Information-Knowledge-Wisdom)피라미드 3V(Volume-Variety-Velocity)의 특징을 가진다. 5V(Veracity-Value), 7V(Validity-Volatility)로 확장 Volume(규모) - Variety(다양성) - Velocity(속도) Veracity(신뢰성) - Value(가치) Validity(정확성) - Volatility(휘발성) 빅데이터 유형 정형 데이터: 정형화된 스키마 구조, DBMS에 저장이 가능한 구조 반정형 데이터: 데이터 내부 구조에 메타 데이터가 포함된 구조 비정형 데이터: 수집..

IT/Certificate 2020. 11. 12. 17:13

Writer: Harim Kang Real-Time Style-Transfer 만들기 Idea Concept 노트북 또는 컴퓨터에 연결된 web-cam을 사용하여 실시간으로 사람(또는 배경)을 제외한 배경(또는 사람)에 style-transfer를 적용하여 보여주는 것을 프로젝트의 목표로 정하였습니다. Style Transfer는 Pre-trained된 model을 사용하거나 직접 훈련시켜서 적용할 수 있습니다. 이미지를 변환하는 기능을 제공하는 소스나 사이트는 많지만, 실시간으로 쉽게 적용하는 소스는 적고, 사람을 제외한 배경에만 적용하는 간단한 아이디어를 실현하기 위해서는 직접 커스텀할 필요가 있어서 프로젝트를 시작하였습니다. 위는 아이디어를 간단하게 구상하여 인공지능연구소의 연구원인 장다솜님이 작성..

IT/Toy-Project 2020. 9. 25. 13:31