AI Academy
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방 안에 앉아서 대화를 나누는 두 남성
데이터 관리가 생성형 AI 구현의 비결일까요?

모든 대화는 생성형 AI로 시작해서 데이터로 끝납니다. 왜 그럴까요? 데이터 없이는 AI도 존재할 수 없기 때문입니다. 생성형 AI는 데이터에 대한 우리의 생각을 바꾸고 있습니다. 기업이 생성형 AI를 사용하여 경쟁 우위에 기여하는 방법을 이해하려면 생성형 AI와 데이터의 관계부터 생각해봐야 합니다.

이번 AI 아카데미 에피소드에서는 생성형 AI를 효과적으로 활용하려면 왜 고품질 데이터가 필수인지 살펴본 다음, 가이드북에서 배운 내용을 실무에 적용해 보세요.

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학습 내용
  • 엔터프라이즈 데이터를 활용하여 생산성을 증대하는 방법
  • 데이터 레이크하우스 등의 솔루션으로 데이터 사일로 문제를 극복하는 방법
  • 엔터프라이즈 애플리케이션 및 워크플로 통합을 위해 데이터를 사용하여 생성형 AI를 맞춤화하는 방법
생성형 AI가 가져다주는 생산성 향상 효과는 매우 큽니다. 기업이 자체 데이터를 사용하여 얼마나 빠르게 생성형 AI를 구현하는지에 따라 거의 모든 산업에서 승자와 패자가 갈릴 수 있습니다. Edward Calvesbert 제품 관리 부문 부사장 IBM watson 플랫폼
트랙 2 에피소드 더 보기
트랙 2 파운데이션 모델이 AI 패러다임의 전환을 가져오는 이유 새로운 수익을 창출하고 비용을 절감하며 생산성을 높일 수 있는, 유연하고 반복 사용 가능한 새로운 모델에 대해 살펴봅니다. 그다음, 가이드북을 통해 보다 심층적인 정보를 배웁니다. 에피소드 페이지로 이동
트랙 2 AI의 신뢰, 투명성, 그리고 거버넌스 AI 할루시네이션, 편견, 위험 등의 문제를 살펴보고, AI 윤리와 거버넌스를 적용하여 신뢰를 구축하는 방법을 배웁니다. 그다음, 가이드북을 통해 이론을 실전에 적용해 봅니다. 에피소드 페이지로 이동
트랙 1: 전략적 필수 요소
트랙 3: AI 활용
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