기존 AI와 생성형 AI는 단어 하나로 구분되지만, 둘 사이의 차이는 매우 큽니다. 기존 AI는 데이터를 분석하여 확인한 내용을 알려 줄 수 있는 반면, 생성형 AI는 동일한 데이터를 사용하여 새로운 무언가를 만들 수 있습니다.
이번 AI 아카데미 에피소드에서는 신규 수익을 창출하고 비용을 절감하며 생산성을 높일 수 있는, 유연하고 재사용 가능한 새로운 AI 모델에 대해 알아본 후, 가이드북을 통해 더 심층적인 정보를 살펴봅니다.
- 생성형 AI에서 파운데이션 모델의 중요성
- 유연한 AI 모델의 이점
- 비즈니스에 적합한 AI와 데이터 플랫폼을 선택하는 방법
AI 모델은 크다고 항상 좋은 것은 아닙니다. 비즈니스 요구 사항에 맞는 적합한 솔루션을 찾는 방법을 알아보세요. 그런 다음 가이드북을 받아 실전에 적용할 수 있도록 도움을 받으세요.
모든 대화는 생성형 AI로 시작해서 데이터로 끝납니다. 어째서일까요? 데이터 없이는 AI도 존재할 수 없기 때문입니다. 생성형 AI는 데이터에 대한 사람들의 생각을 바꾸고 있습니다.
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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