고대의 구술 평가로 돌아가는 호주 대학교의 혁신적 접근법
고대의 전통으로 AI를 넘어서다: 호주 대학교의 새로운 평가 방식 우리 주변에서 인공지능과 디지털 기술이 날로 증가하고 있음에도 불구하고, 대학에서는 고전적인 평가 방식을 재도입하는 움직임이 일고 있습니다. 호주 사우스오스트레일리아 대학교(University of…
고대의 전통으로 AI를 넘어서다: 호주 대학교의 새로운 평가 방식 우리 주변에서 인공지능과 디지털 기술이 날로 증가하고 있음에도 불구하고, 대학에서는 고전적인 평가 방식을 재도입하는 움직임이 일고 있습니다. 호주 사우스오스트레일리아 대학교(University of…
AI와 사이버 전쟁: 정보전쟁의 새로운 막이 열리다 최근 인공지능(AI)의 발전이 우리의 일상과 사회 전반에 영향을 미치고 있습니다. 그중에서도 전 세계 안전과 안보에 있어서 AI의 역할이 특히 주목받고 있는데요, 이를 잘…
AI와 함께하는 크리스마스 선물 선택: 기회와 도전 크리스마스 선물 구매가 한창인 이 시점에, 많은 사람들이 고민에 빠지게 됩니다. 어떤 선물이 좋을지, 받는 사람의 기분을 상할 수는 없을지 등 다양한 생각들이…
PostgreSQL에서 시간 데이터를 효과적으로 처리하는 방법은 매우 다양합니다. PostgreSQL은 강력한 시간 및 날짜 함수와 데이터 타입을 제공하며, 이를 활용하면 시간 데이터의 입력, 수정, 검색, 변환 등을 손쉽게 수행할 수 있습니다.…
ASP.NET Core 인메모리 캐싱(In-Memory Caching) 활용법 ASP.NET Core의 인메모리 캐싱은 웹 애플리케이션 성능을 크게 향상시킬 수 있는 중요한 기능입니다. 웹 애플리케이션에서는 동일한 데이터를 반복적으로 호출하는 경우가 많습니다. 이때 매번 데이터베이스에…
Blazor 로 CI CD 구성하는 방법 Blazor Server 애플리케이션 (SSR)을 개발하면서 CI/CD(지속적인 통합 및 배포) 파이프라인을 어떻게 구성할지에 대해 얘기해보려고 해요. 이렇게 하면 코드가 수정될 때마다 자동으로 테스트되고, 빌드되고,…
FewShotPromptTemplate: 예시 기반 학습으로 GPT 모델 성능 극대화하기 FewShotPromptTemplate은 OpenAI의 GPT 모델과 같은 언어 모델을 사용하여 특정 작업을 수행하기 위한 프롬프트를 생성하는 방법입니다. "Few-shot learning"은 최소한의 예시를 사용하여 모델이…
LogProb: 로그 확률을 활용한 자연어 처리와 머신러닝의 수치적 안정성 LogProb, 즉 로그 확률(Log Probability)은 확률 값을 로그 스케일로 변환한 것입니다. 로그 확률은 특히 확률 값이 매우 작을 때 유용하게…
Gradio: 머신러닝 모델 웹 인터페이스 간편 생성 및 배포 가이드 Gradio는 머신러닝 및 데이터 과학 애플리케이션을 쉽게 구축하고 배포할 수 있도록 도와주는 오픈소스 Python 라이브러리입니다. 이를 통해 웹 기반…
LangGraph: 언어 모델 시각화와 성능 최적화의 혁신적인 플랫폼 LangGraph는 언어 모델 기반 애플리케이션의 개발, 디버깅, 모니터링 및 최적화를 위한 포괄적인 플랫폼입니다. 이 도구는 언어 모델의 성능 데이터를 시각화하고, 실시간으로…