레이나의 AI 항해일지

고등학생인 제 딸도 챗GPT 없는 세상은 상상도 못한다는데정말 AI는 이제 우리의 일상과 일터 곳곳에 깊숙이 스며들고 있습니다.하지만 우리도 나라 간의 언어가 달라 소통이 힘들듯이AI 또한 서로 다른 툴과 모델이 “말이 통하지 않는다”는 점입니다.예를 들어 챗GPT를 Slack, Notion, Jira 같은 협업 툴과 연결하려고 하면,매번 별도의 API를 학습하고 복잡한 설정을 반복해야 합니다. 이런 불편의 해결사로 등장한 것이 바로MCP(Model Context Protocol)인데요,이번 시간에는 MCP에 대해서 알아보도록 하겠습니다.MCP란 무엇인가? Model Context Protocol , 즉 MCP란AI 모델이 애플리케이션·데이터 소스·개발 툴과 상호작용할 수 있도록 돕는 표준 프로토콜을 의..

'AI 오버뷰(Overview)'란 구글 검색에서 생성형 AI 기술을 활용해 복잡한 정보를 빠르고 쉽게 요약해 제공하는 혁신적인 기능을 의미합니다.2024년 출시 때만 해도 버그가 많았으나현재는 전 세계 사용자들의 검색 경험을 근본적으로 변화시키고 있습니다.'AI오버뷰'란 무엇인가?AI 오버뷰는 구글이 Gemini 기반으로 개발한 기능으로,검색어에 대한 요약 답변과 함께 관련 링크도 함께 보여줍니다. 기존에 단순히 링크 검색과는 달리,여러 출처의 정보를 조합해서 유용한 정보를 한눈에 보여줍니다.. 2025년 1월부터는 Gemini 2.0 Flash로 업그레이드되었는데요,이를 통해 더 빠른 응답과 향상된 성능을 제공하고 있으며, 이미지, 파일, 유튜브 영상까지 대화에 추가할 수 있는 기능이 생겼습니다. 2..

생성형AI와 질문을 주고받다 보면어떨 때는 답이 완벽하다가도 어떨 때는 부실해 보이기도 합니다.이 차이를 만드는 핵심이 바로 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering) 인데요,, 오늘은 프롬프트 엔지니어링의 개념과 대표기법, 예시에 관해서 정리해 보도록 하겠습니다.프롬프트 엔지니어링 개념에 대해먼저 프롬프트(Prompt)란AI에게 던지는 입력 문구라고 할 수 있는데요,프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)이란AI로부터 사용자가 원하는 최적의 답변을 제공받기 위해 프롬프트를 전략적으로 설계하는 기술입니다.즉 프롬프트 엔지니어링을 통해 생성형AI의 성능을 극대화하고 다양한 분야에 적용하는데 도움이 되는 것이죠.이 프롬프트 엔지니어링을 수행하는 사람을 프롬프트 엔지니어(Prompt..

이제 인공지능 AI는 일상생활, 각종 산업분야에 깊숙이 자리잡으면서머신러닝과 딥러닝의 차이에 대해서 궁금해하시는 분들도 많으실 텐데요,이번 시간에는 머신러닝 · 딥러닝의 핵심기술 분야와 최신 동향까지 살펴보도록 하겠습니다.머신러닝(Machine Learning) 이해하기머신러닝의 출발은 지난 1950~60년대 통계학적 기법과 패턴 인식 연구에서 비롯되었다고 할 수 있는데요,머신러닝의 본질은 수많은 데이터를 통해서 규칙을 학습하는 알고리즘의 집합이라고 할 수 있습니다.머신러닝의 주요 기술분야머신러닝의 특징을 한 줄로 요약한다면 데이터에서 패턴을 학습해 스스로 패턴을 찾아낸다는 점인데요,아래와 같은 기술을 통해 가능한 것입니다. ❇️지도학습(Supervised Learning): 입력값과 정답 데이터를 바탕..

생성형AI, AI에이전트에 이어 이제 피지컬AI 시대가 왔습니다.일상생활에서의 활용도도 높아지겠지만무엇보다도 각종 산업 혁신의 핵심기술로 떠오른 피지컬AI..최근 보도된 헬로티 뉴스 기사를 바탕으로 피지컬 AI시작배경과 현재 위치, 중요성,그리고 향후 전망에 대해서 알아보도록 하겠습니다.피지컬AI란? 그 시작배경은?전통적인 AI는 단순히 계산하거나 대화하는데 국한되어 있었습니다.여기에 LLM(거대언어모델)과 로봇 기술이 결합되면서말을 이해하고 나아가 스스로 행동하는 AI, 즉 피지컬AI라는 새로운 형태로 발전하게 된 것입니다 헬로티 뉴스에 의하면피지컬 AI는 언어 모델, 대화형 AI, 그리고 자율제어 로봇이 결합된 형태를 의미합니다.이것은 단순히 컴퓨터 안에서 대화를 주고받는 AI가 아니라사람들과 직접 ..

이제는 일상용어가 되어버린 AI, 그리고 지난번에 언급했던 딥러닝 외에 머신러닝까지... 알고 보면 서로 다른 개념인데요,오늘은 이 세 가지를 실생활 사례는 물론 산업별 사례와 함께 쉽게 이해할 수 있는 비교 가이드를 소개하겠습니다. AI·머신러닝·딥러닝의 기본 개념1. AI (Artificial Intelligence)❇️ 뜻 : 인간처럼 학습하고 추론하며 이를 통해 문제를 해결하려는 기술 전반❇️ 사례 : 🟢금융기관 상담 챗봇 : 단순문의 상담 🟢 음성비서 : 빅스비, 시리 등 일정관리, 검색지원 🟢 자율주행차 : 도로상황을 예측한 후 운전2. 머신러닝 (Machine Learning)❇️ 뜻 : 인공지능을 구현하는 방법 중의 하나로, 데이터를 학습해 스스로 규칙을 찾아내는 기술❇️ 사례 ..