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인공지능(AI) 기술32

AI 예측 분석으로 바뀌는 미래: 스마트 비즈니스 전략과 산업별 활용 사례 5가지 데이터는 이제 모든 산업의 심장이 되었습니다. 하지만 단순히 데이터를 모으는 것만으로는 아무런 가치가 없습니다. 이 데이터를 어떻게 해석하고, 앞으로의 미래를 예측해 전략을 짜는지가 관건이죠. 이 지점에서 AI 예측 분석(Predictive Analytics)의 힘이 드러납니다. AI 예측 분석은 과거 데이터를 기반으로 미래의 행동이나 결과를 예측하는 기술입니다. 이미 글로벌 대기업들은 이 기술을 활용해 수익을 극대화하고 있으며, 중소기업이나 스타트업까지도 빠르게 도입하고 있는 상황입니다.특히 2025년 현재, AI 예측 분석은 데이터 기반 의사결정의 핵심으로 자리 잡고 있습니다. 정부와 민간 기업 모두 ESG경영, 스마트시티, 미래형 제조 등 다양한 분야에 이 기술을 접목해 변화를 주도하고 있습니다. .. 2025. 4. 3.
비용 없이 고객 상담 자동화? 무료 AI 채팅봇 이렇게 만드세요! 고객 응대를 자동화하고 싶은데 비용이 걱정된다면, 이제 그럴 필요 없습니다. 요즘은 다양한 무료 AI 챗봇 도구들이 등장하면서, 누구나 손쉽게 챗봇을 만들고 웹사이트나 SNS에 연동할 수 있게 되었기 때문입니다.특히 코딩 지식이 없어도 클릭 몇 번만으로 챗봇을 구축할 수 있는 노코드(no-code) 플랫폼들이 인기를 끌고 있습니다. 이런 도구들은 단순한 대화형 인터페이스를 넘어서, 실제 고객 응대와 마케팅까지 자동화할 수 있는 강력한 기능을 제공합니다.이번 글에서는 지금 바로 사용할 수 있는 무료 AI 챗봇 제작 도구 5가지를 소개하고, 그중 하나를 직접 실습해보는 예제를 통해 따라 하기 쉽게 정리해드리겠습니다. 왜 무료 AI 챗봇이 각광받을까?AI 챗봇은 더 이상 대기업만의 전유물이 아닙니다. 지금은 .. 2025. 4. 2.
AI 마케팅의 판을 바꾼다! 멀티모달 모델 적용 사례 총정리 멀티모달(Multimodal) AI는 인간처럼 다양한 감각 정보를 동시에 이해하고 처리할 수 있는 인공지능 기술입니다. 기존의 텍스트 기반 AI와 달리, 멀티모달 AI는 텍스트는 물론 이미지, 음성, 비디오 등 여러 형태의 데이터를 통합적으로 분석할 수 있습니다. 이는 인간의 지각 체계와 유사한 방식으로 정보를 받아들이고 해석할 수 있다는 점에서 큰 강점을 가집니다.예를 들어, 어떤 상품 광고를 만들 때 단순한 텍스트 광고만이 아닌, 영상, 이미지, 음성 설명까지 통합적으로 고려하여 더욱 정교하고 타겟에 맞는 마케팅 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 이처럼 멀티모달 AI는 콘텐츠 생성, 고객 분석, 퍼포먼스 마케팅 등 다양한 분야에서 혁신을 이끌고 있습니다. 티모달 AI는 어디까지 왔나?2025년 현재, 멀.. 2025. 4. 1.
AI로 진화하는 패션트렌드: 패션테크 AI 기술 TOP 5 패션은 언제나 변화와 창의성의 상징이었습니다. 그러나 최근 몇 년간, 패션 산업은 단순한 디자인이나 트렌드를 넘어 첨단 기술과의 융합을 통해 새로운 혁신의 시대로 접어들고 있습니다. 그 중심에는 인공지능(AI)이 있습니다.AI는 이제 패션 디자이너의 파트너로서 역할을 수행하며, 브랜드가 고객을 더 정밀하게 이해하고, 더 스마트하게 생산하고, 더 개인화된 서비스를 제공하는 데 기여하고 있습니다. 이러한 변화는 ‘패션테크(FashionTech)’라는 새로운 산업군을 형성하며, 국내외 브랜드들 사이에서 빠르게 확산되고 있습니다.이번 글에서는 2025년 기준으로 가장 주목해야 할 패션테크 AI 기술 5가지를 소개하며, 실제 적용 사례와 함께 패션산업의 미래를 조망해보겠습니다. 패션과 AI의 만남: 왜 지금 중요.. 2025. 3. 30.
검색 증강 생성(GAR)이 뭐길래? ChatGPT와 다른점과 활용법 생성형 AI의 새로운 패러다임, GAR의 등장최근 생성형 AI 기술이 전 세계적으로 주목받는 가운데, 단순한 텍스트 생성 능력을 넘어 정확한 정보 제공을 가능하게 해주는 기술이 등장했습니다. 바로 검색 증강 생성(GAR, Generative AI with Retrieval Augmentation)입니다.기존의 AI 서비스들은 이미 학습된 데이터만을 바탕으로 응답을 생성했기 때문에, 최신 정보나 실제 웹 상의 자료를 반영하는 데 한계가 있었습니다. 그러나 GAR는 실시간 검색 기능을 통해 최신 정보와 외부 지식을 활용함으로써 더 신뢰할 수 있는 응답을 제공합니다.이 글에서는 GAR의 개념과 기존 ChatGPT와의 차이점, 그리고 실제 활용법에 대해 알아보고, 앞으로 GAR 기술이 어떤 방식으로 우리 삶과 .. 2025. 3. 30.
구글, 삼성, 헬스케어 기업들이 선택한 연합 학습 실제 적용 사례로 배우기 연합 학습이란 무엇인가요?최근 AI 기술의 발전과 함께 '연합 학습(Federated Learning)'이라는 용어가 빠르게 확산되고 있습니다. 연합 학습은 기존의 인공지능 학습 방식과는 다르게, 데이터를 한 곳으로 모으지 않고 각 사용자 디바이스나 로컬 서버에서 개별적으로 모델을 학습시킨 뒤, 그 결과만 공유하는 방식입니다. 즉, 데이터는 그대로 각자의 디바이스에 남아 있고, 학습된 파라미터만 서버에 모여 통합되는 구조입니다.이 방식은 특히 개인정보 보호가 중요한 시대에 큰 주목을 받고 있습니다. 과거에는 모든 데이터를 중앙 서버에 올려서 AI 모델을 학습시켰지만, 이는 보안 위협, 프라이버시 침해, 법적 문제 등 다양한 리스크를 동반했습니다. 반면 연합 학습은 원천 데이터를 외부에 노출시키지 않기 때.. 2025. 3. 27.

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