12/23 월

블로그

 

효과적인 블로그 구성 요소

 

1. 소개글

내가 어떤 사람인지, 어떤 분야를 목표, 뭘 해왔는지

2. 프로젝트 사례 (경험)

어떤 기술, 어떤 버전을 썼는지, 검색한 것과 개발의 과정 및 결과물을 공유

3. 문제 해결 과정

트러블 슈팅, 한번에 결과물이 나오진 x, 자기가 문제를 어떻게 해결했는지

문제를 직면했을 때 어떻게 해쳐나갔는지

최근에 겪은 힘든 일, 문제는 어떤 일이 있었는지. 그걸 어떻게 풀려고 했는지 미리미리 정리하기

프로젝트 진행하면서 맞닥뜨린 문제

일을 통해서 앞으로 나아갈 점

이 프로젝트를 하면서 무엇을 배웠고 무엇을 하고있고 어떤 걸 희망하고 어떤 걸 지양한다를 블로그로 정리

4. 배운 점 및 결과

 

 

블로그 작성 시 유의사항

우리의 목표는 포트폴리오임

정확한 주제를 선정하는 것은 '기술 블로그'를 초점에 맞춰서 작성하기

하나의 명확한 주제를 가져야 들어오는 사람이 많을 거임

프로젝트 경험, it 경험을 써주는게 좋다고 생각

일상공유는 컨퍼런스 참여 및 후기 이런거는 좋지만 그 외에는 쓰지 않는게 일관성 있음

 

내용을 쓰는것도 좋지만 텍스트만 나열하지 말고

가독성 좋게 이미지와 그래프도 쓰는게 좋다

 

간결한 문장

 

정기적인 업데이트는 필수임 (가장 중요함)

 

다양한 키워드를 뽑아내서 정리하느게 좋음

메타 태그 최적화하고

내부 링크 구축해서 노출 기회를 많이 올리면 좋을 것이다

 

참고 블로그는 LG CNS 기술 블로그임 lgcns.com/blog/ 하면 이 페이지로 들어오게 됨

구성도 따라해보기

참조문헌과 키워드도 마지막에 정리

 

블로그 포트폴리오 시작하기

- 플랫폼 (나는 Tistroy) 벨로그를 가장 추천하기는 함

- 스터디 그룹끼리 사이드 프로젝트 해도 됨

 

블로그 작성 필수 입력 사항

 

1. LG CNS AM CAMP 1기 과정명 포함

제목 / 내용/ 태그 등에 과정명이 들어가야 합니다

 

2. AM(applicatino modernization) 내용 포함

제목 / 내용/ 태그 등에 AM에 대한 내용이 들어가야 함

 

3. 외부 검색 허용

검색 사이트에서 키워드 검색 혹은 내용 검색을 통해 해당 블로그 노출이 되어야 함

 

블로그 포트폴리오 시상

 

얼마나 글을 잘 썼는지 (강의 내용, 프로젝트, 스터디 그룹 운영, 이 과정에서 얻어가는 내용 등)

꾸준함 (정기적인 업데이트 - 얼마나 꾸준하게 작성하는지)

교육과정이 우선이어야 하니까 어느정도는 감안해줄 것임

포트폴리오로서의 가치를 보기 때문에 그것도 평가 기준임

 

포털 (구글이나 네이버 등)에 가산점 드림

- 블로그 설명 마침

 

LMS를 활용한 스터디 그룹 운영

 

lms 들어가면 과정이 떠있을 것임.

스터디 그룹 탭 들어가서 스터디 그룹을 이용할 수 있는 게시판이 마련

만들기 누르셔서 제목 (심사 기준에 들어감)

제목은 스터디 그룹명 (창의적인 이름을 넣었는지 볼 것임)

 

스터디 그룹 시상

- 창의적인 네이밍 (스터디 그룹을 잘 나타내는 이름)

- 꾸준히 기록된, 내실있는 그룹 활동 내역 (정기적이고 알찬 활동 기록)

- 그룹원들의 적극적인 참여 (전체 그룹원의 활발한 참여)

 

 

AI 서비스 이해 및 기술 트렌드

구글 코리아 강사님 특강 (정명훈)

2024년 12월 현재의 AI 이야기

 

워낙 AI는 변화가 많음.

 

최근에 나온 뉴스 - 올해 AI 쪽 핫한 내용이 노벨상 2개, 노벨 화학상과 물리학상

'알파폴드' 백신을 연구하려면 바이러스에다가 단백질이 변형돼서 어떻게 바이러스가 동작하지? 연구하려면 시간 너무 많이 걸리는데

컴퓨터 게임하듯이 ai로 돌려서 예측하는 모델을 만들어서 노벨상 받음

 

생성형 ai랑 LLM이 같은 거임

 

생성형 ai는 추가적인 학습 없이도 바로 대부분의 답변 가능.

gpt는 추가적인 학습을 못하고 미리 학습시킨 걸 답변함

Zero shot은 아무것도 학습시켜놓은 게 없다

One shot은 하나의 가이드를 주는거

Few shot은 여러 개의 가이드를 주는 것이다.

 

 

프롬프트가 어떻게 작동하냐, 

 

허깅페이스 코드 익숙하지 않아도 colab에서 문장을 제시하면 얘가 알아서 찾아줌.

'샘플 데이터 만들어줘' 하면 다 만들어준다.

그러니까 전체의 틀만 알면 된다.

 

영어 배우는 셀프 서비스

 

 

프롬프트를 짜는 방법

"프롬프트"는 주로 컴퓨터나 AI와 상호작용할 때 입력되는 명령이나 질문을 의미합니다. 특히 대화형 인공지능 시스템에서는 사용자가 원하는 정보를 얻기 위해 입력하는 문장을 말하죠.

 

명단짤 때마다 고민해서 공평하게 짜야함. 월간 명단 누굴 넣고 누굴 뺄까? 봉사 담당 규칙을 준수해서 짜줘라.

규칙끼리 상충되는 경우에는 최종 것으로 해라.

 

구글 캘린더에 import 할 수 있게 ai가 만들어줌.

 

구글에서 제미나이 2.0을 내놓음.

 

예전 ai는 생활에 다가오기에는 잘 안 맞고 답답함.

이 얘기를 왜 드리냐, ai의 개념을 알려면 예전 ai의 내용을 알고 있어야 함.

 

 

인공지능의 개념을 나타내는 변천사

이 당시의 ai는 컴퓨터를 말한 것. 

 

인간 뇌의 동작 원리를 모방한 것임 = Deep your network

많은 데이터를 다 때려넣음. 사람 얼굴같은걸 다 때려넣고 '이제 사람을 알겠지?' 하면서 알아서 규칙을 찾게끔 만드는 거임

사람 눈이 어딨고~ 이런 규칙을 알려주지 않아도 얘가 알아서 알아봄.

딥 러닝은 데이터가 많이 필요함

 

최근에 나온 생성형 ai는 학습을 시킨 적이 없음. 미리 학습을 시킨 거임.

어느정도의 학습을 시켜놨다.

 

생성형 ai는 언어가 이미 본능. 사람은 뜨거운걸 만졌을 때 아 뜨거 이게 본능.

 

llm과 sllm의 차이

sllm을 실제로 띄어보면 gpu를 꽤 먹음

컴퓨터가 화면에 이미지를 보여주기 위해서는 많은 계산을 해야 하는데, 이때 GPU가 그 일을 담당합니다

 

LLM은 텍스트 데이터를 기반으로 훈련되었기 때문에, 텍스트를 생성하는 생성형 AI에 속합니다.

sLLM은 큰 모델의 성능을 작은 크기로 줄여서, 자원 소비를 적게 하면서도 괜찮은 성능을 내는 AI 모델입니다/

 

 

전문가가 그 분야의 전문가임. 분류만 잘함. 특수 인공지능보다 일반 인공지능이 더 무서움. 이미지 인식도 일반임.

 

영상은 토큰이 백만개라서 좀 힘들다.

생성형 ai에 영상을 넣는거는 짧게 짧게 넣고 영화 한편을 다 넣는건 x.

제가 오늘 트렌드 얘기를 하니까 방향성을 알려준 것임.

 

 

이미지에 대한 메타 데이터를 추가한다는 것은 

 

 

전문적인 모델은 뛰어나다는 의미가 x. 그냥 그 분야만 한다는 얘기라서 general한 ai가 더 어렵고 대단한 거임.

음성인식도 인식율이 매우 어려움. 

 

 

컨텐트 분류, 생성형 ai로고를 넣느냐? 이게 생성형 ai가 처음 시작한 분야임

자연어 분야가 ai에서는 가장 어려웠던 분야 중에 하나임.

 

 

학습 데이터 매우 어려웠음. 그런데 클라우드 기반의 제미나이 클라우드로 대량의 데이터를 학습시키니까 자연어 한방에 풀려버렸음.

오만개 택도 없고 삼천억개 이렇게 데이터를 넣음.

 

 

챗봇이 아주 상담원처럼 잘함. 예전에는 너무 단순하고 일반적인 질문만 반복했었음.

 

 

유튜브의 알고리즘이 AI임. 알게 모르게 우리 생활에 많이 영향을 줌.

멀티 모델이 많으면 좋습니까 라고 했는데 이미지 처리 중요하다고 함. 수치만으로도, 텍스트만으로도 충분히 되는 경우가 많음.

 

이게 ai가 하는 일인데

 

대신 이러한 필드가 많은거죠.

 

컴퓨터가 하는 방식은 이렇다. 방정식을 게산으로 푸는 게 아니라 휴식 없이 값을 넣어버리는 것임.

 

중간 수식 찾아내는 거임.

 

 

추천을 해서 고르는 물건들이 높은 이율을 차지함.

가격을 ai로 하는거임. 얼마로 해야 이사람이 살까 안 살까

이 시기에는 얼마에 파는게 좋을 것 같아. 이런 식으로

 

오만개만 써도 gpu 안 넣으면 답이 안 나옴. 그런데 수천억개면 웬만한 기업은 손을 못 댄다.

언어는 모르지만 본능적으로 사물, 위험성을 인식하는 게 오랜 진화 과정에서 학습이 된다고 했는데 그게 이거죠.

 

새로운 norm 이죠. 규범 입니다.

미니 프로젝트를 할 때 아이디어를 냈는데 지금 있는 생성형 ai로 될까? 이런 고민도 하셔야 돼요.

 

 

소프트웨어 플랫폼 열할을 쿠버네티스가 하는 거임

 

 

 

데이터 공부를 다시 하셔야 돼요. 앤드 유저가 10만명임. 그러면 쿠버네티스에 올려야돼요. ai 소프트를 올려야되니까 쿠버네티스(컨테이너)가 중요한 거죠.

 

 

 

저작권 인정에 대해서 논의중이다. 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

내일 안내사항

 

단위기간 (20일날 시작 기준)

12/20 - 다음달 19일까지가 한 단위기간

한 단위기간마다 50% 이상 출석이 되어야함

훈련 장려금은 단위기간 내의 80% 이상 출석해야함

전체 교육기간 80% 이상을 출석해야 수료가 됨