대부분의 조직은 AI 투자를 통해 기대할 수 있는 결과를 명확하게 알고 있습니다. 명확하지 않은 것은 이러한 결과를 어떻게 실현할 것인가 하는 점입니다.
모든 AI 모델이 동일한 것은 아니며, 사용 사례도 마찬가지입니다. 이번 AI 아카데미 에피소드에서는 특정 비즈니스 요구 사항을 충족하는 AI 모델을 선별하는 방법을 살펴봅니다.
- 주요 평가 기준을 사용해 AI 모델을 평가하는 방법
- 다중 모델 접근 방식이 생성형 AI의 성공에 중요한 이유
- AI 모델 성능을 평가할 때 살펴봐야 할 사항
모든 대화는 생성형 AI로 시작해서 데이터로 끝납니다. 어째서일까요? 데이터 없이는 AI도 존재할 수 없기 때문입니다. 생성형 AI는 데이터에 대한 우리의 생각을 바꾸고 있습니다.
새로운 수익을 창출하고 비용을 절감하며 생산성을 높일 수 있는, 유연하고 반복 사용 가능한 새로운 모델에 대해 살펴봅니다. 그다음, 가이드북을 통해 보다 심층적인 정보를 배웁니다.
AI 할루시네이션, 편견, 위험 등의 문제를 살펴보고, AI 윤리와 거버넌스를 적용하여 신뢰를 구축하는 방법을 배웁니다. 그다음, 가이드북을 통해 이론을 실전에 적용해 봅니다.
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