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Artificial Intelligence

• AI Expert Roadmap
• AI School
• hub-ai.com
• The Wild Week in AI
• github.com/kjw0612
• awesome-aiml-blog: These are excerpts from various blog posts related to AI & ML that deal with important research and business cases
• The New Business of AI vs Traditional Software | Future
  • 안데슨 호로위츠가 운영하는 미디어 퓨쳐의 AI비즈니스는 기존 SW 사업과 어떻게 다른가에 대한 글
  • AI 비즈니스는 분명 기존 SW 사업과 다르며, 지속적으로 사람이 투입되어야 하고 상당한 변동 비용이 포함된다
  • 강력한 방어 가능성도 담보되지 않음
  • 모델 복잡성을 제거하고, 도메인을 신중하게 선택하며, 테크 스택에 미래 변화를 미리 품을 수 있도록 계획하라는 내용 등의 조언
• 230208_AI_from_the_business_perspective_chester_v0.8.pdf - Google Drive
  • 많은 스타트업 창업과 투자를 했던 노정석 대표가 비즈니스 관점으로 AI를 어떻게 봐야 하는지 AI 시장의 상황과 예측을 정리
  • LLM은 기본적으로 Computation Infra 싸움
    • 이전엔 트레이닝만 얘기했지만 이젠 서비스 제공으로 넘어오면서 완전히 다른 게임
    • AI 회사에서 PM은 AI 논문도 이해하고 테스트하고 비즈니즈도 알아야 하는 상황
  • AI 산업에서 value capture가 일어나는 곳을 Tesla처럼 풀스택 서비스를 구축해서 버티컬 영역을 독점하거나 LLM을 API로 제공하는 서비스만 남을 것이라고 설명
• 납품업체 75%, ‘사람보다 AI와 협상하는 게 속 편하다’ - YouTube
• The libraries of Babel, Mendel and Turing
• Programming Collective Intelligence
• Pattern Recognition
• Artificial Intelligence insight from Deep Learning 'Godfather' - May 5, 2015
• Don't be evil, AI! | Anthony Paek | TEDxSNU
• Artificial Intelligence Weekly
• “미래의 인공지능 사회? 게임을 들여다보라”
• Beyond Frontal Faces: Improving Person Recognition Using Multiple Cues
• THIS MYSTERY PHOTO HAUNTING REDDIT APPEARS TO BE IMAGE RECOGNITION GONE VERY WEIRD
• FAIR: Opening Up About Artificial Intelligence and Facial Recognition
• The General Video Game AI Competition - 2015
• 인공지능과 공유경제로 보는 노동의 미래
• 왜 최근에 빌 게이츠, 엘론 머스크, 스티븐 호킹 등 많은 유명인들이 인공지능을 경계하라고 호소하는가?
• The Automatic Statistician - An artificial intelligence for data science
• 인공지능 기술과 현실 사이에서 넘어야 할 4가지
• CreativeAI
• 7 Days of Artificial Intelligence
• CS188 Spring 2014
• CS188 Spring 2013
• Ultimate AI battle - Apple vs. Google
• horae.tistory.com/category/A.I인공지능
• Explainable Artificial Intelligence (XAI)
• '사람이 이해할 수 있는 AI' 설명가능한 AI를 설명하다 - ITWorld Korea XAI
• 사례로 살펴보는 AI 역량 내재화가 어려운 이유 - ITWorld Korea
• 설명 가능한 인공지능(XAI)과 UX. 스켈터랩스 디자인 팀은 인공지능에 대해 다양한 방면으로의 연구를 하고… | by Park Minji | Skelter Labs Designer | Jan, 2022 | Medium
• 머신러닝 모델을 설명할 수 있어야 하는 이유 | Google Cloud 블로그 | Google Cloud Blog XAI
• 카카오뱅크의 AI를 설명하는 방법 | 카카오
• 인공지능의 오해와 진실…기초·응용분야 집중해야
• Artificial Intelligence and Java
• Prof. Fei Fei Li - The Future of AI
• 인공지능 개론 - 인공신경망
• 뇌과학으로 본 인공지능의 현주소와 미래 01
• facebook.com/pg/awesomeai/notes
• awesome-starcraftAI - A curated list of resources dedicated to StarCraft AI
  • Awesome StarCraft AI
  • sscaitournament.com
• Introducing A.I. Experiments
• RI Seminar: Yann LeCun : The Next Frontier in AI: Unsupervised Learning
• Facebook’s advice to students interested in artificial intelligence
• 뇌과학으로 본 인공지능의 현주소와 미래 01
• 인공지능: 변화와 능력개발
• 인공지능, 기계학습 그리고 딥러닝
• The Great A.I. Awakening
• LAIAN - Learning Artificial Intelligence Applying Notions (LAIAN)
• github.com/AndersonJo/neo-notebook/tree/master/Artificial Intelligence Tutorial
• 휴대폰 안에서도 구현되는 인공지능, XNOR.ai
• What Everyone is not Telling You about Artificial Intelligence
• www.reddit.com/r/AIKorea
• Learning AI if You Suck at Math
• Mnemosyne Algorithm javascript로 만드는 인공지능
• All AI Resources at one place
• 의료에서의 인공지능 정리 파일 김치원 V5
• Artificial intelligence, revealed Yann Lecun
• “인공지능 다음 기계지능…인류에 주어질 진짜 외뇌”
• github.com/jskDr/AINoteBook
• AI혁명
  • 1 초인공지능으로 가는 길
  • 2 영생인가 멸망인가 전반부
  • 3 영생인가 멸망인가 후반부
• 창작자를 위한 인공지능 공부법
• AIY Projects: Do-it-yourself AI for Makers
• 500-AI-Machine-learning-Deep-learning-Computer-vision-NLP-Projects-with-code: 500 AI Machine learning Deep learning Computer vision NLP Projects with code
• Top 10 Recent AI videos on YouTube
• 인공지능이 소프트웨어 개발자 모두를 먹어 치울까?
• AI for Software Developers: a Future or a New Reality?
• AI 시대를 준비하는 개발자를 위한 안내서(부제: AI 시대에는 개발자가 필요없다며?) | PPT
• 4회 파이토치코리아 발표자료 - 왜 AI백엔드 개발자인가? (NLP, LLM 중심, by 최남규) : 네이버 카페
• How AI-assisted coding will change software engineering: hard truths
  • AI 보조 코딩이 소프트웨어 엔지니어링을 어떻게 바꿀 것인가: 불편한 진실 | GeekNews
• 코딩 이제 안배워도 될 듯? | GPT vs 클로드 비교 - YouTube
• LLMs 시대에 소프트웨어 엔지니어들이 경력을 미래지향적으로 설계하는 법은? | GeekNews
• All AI Learning Resources
• Measuring the Progress of AI Research
• Google I/O 2017 참관기 - 머신 러닝과 AI
• 인공 지능(AI) 시대의 현실적 조언
• Cheat Sheets for AI, Neural Networks, Machine Learning, Deep Learning & Big Data
• The Three Way Race to the Future of AI. Quantum vs. Neuromorphic vs. High Performance Computing
• AI Blocks - A powerfull and intuitive WYSIWYG interface that allows anyone to create Machine Learning models!
• Artificial Intelligence, AI in 2018 and beyond
• 세계 최초 실시간 인공지능 생성기 KihwanNet을 소개한다
• ARTIFICIAL INTELLIGENCE: HOW WE HELP MACHINES LEARN
• MIT AGI: Artificial General Intelligence
• Planning for AGI and beyond
  • 샘 알트먼 'AGI를 위한 계획과 그 너머'
• IT TREND AGI를 향한 기대와 우려
• AGI 시대: 다음 세대의 스타트업 | Disquiet*
• Ways to think about AGI — Benedict Evans
  • AGI에 대해 생각하는 법 | GeekNews
• M2M Day 90— How I used Artificial Intelligence to automate Tinder
• What is the Role of an AI Software Engineer in a Data Science Team?
• My take on Google AI Interview Question with Interactive Code — Part 1
• 삼성 AI 포럼 - 2일차 리뷰
• POSCO AI Chanllenge 과제 참여 연구노트
• Guide to Your Own AI App in 3 Easy Steps
  • pyconau-2018-shades
  • idea; 매일 화장을 하기 때문에(발표자가 여자)
  • data; 눈썹 모양 데이터를 유명인 사진에서 수작업으로 만들어
  • train; transfer learning으로 훈련, 매우 작은 데이터넷(800 images)과 50줄의 코드로 99%
• 뉴로모픽 인공지능과 하드웨어의 결합 워크샵
• Heuristic Search in Artificial Intelligence — Python
• Artificial Intelligence Programming Python
• 진정한 인공지능을 향한 단계들 Steps Toward Artificial Intelligence (1)
• 진정한 인공지능을 향한 단계들 Steps Toward Artificial Intelligence (2)
• 주디아 펄의 “인과에 대하여(The book of Why)” causal inference
• awesome-causal-inference
• What Is Causal Inference? – O’Reilly
• Progress Toward Safe and Reliable AI
• Artificial Intelligence Conference
• LF AI Foundation Interactive Landscape
• 25 Best Artificial Intelligence Blogs To Follow In 2020
• AI의 새로운 비즈니스는 전통적인 소프트웨어와 어떻게 다른가
• 입문자도 30분에 만드는 인공지능 #1 블랙핑크 닮은 꼴 찾기 서비스 - YouTube
  • chris-chris/kpop-classifier
• 2020AIChallenge_Solution: 2020년 nipa에서 개최한 AI 챌린지 수상 코드를 올려놓은 레포(상금 1.6억원)
• 차세대 인공지능 - 제1편 unsupervised, federated, transformer
• 차세대 인공지능 - 제2편
• 인공지능의 미래 transformer
• AI 프로젝트 실패의 5가지 원인. By 송호연 | by Riiid Techblog | Nov, 2020 | Medium
• NIPA 2020 인공지능 문제해결 경진대회, 4관왕 달성 후기
• 인공지능(AI) 아나운서 개발기 – AI PLUS Tech Blog
• The Map of Artificial Intelligence (2020) | in AI Territory | The Startup
• Microsoft Special Edition
• 서비스 향 AI 모델 개발하기 (1) - 학습 데이터셋 준비
• 서비스 향 AI 모델 개발하기 (2) - 모델 테스트 & 모델 요구사항
• 서비스 향 AI 모델 개발하기 (3)
• "AI는 만능 아냐···범위와 업무요건 명확히 해야" - ZDNet korea
• 2021 오라일리 설문조사 : 기업들의 AI 도입 현황은? - 한빛출판네트워크
• AI 제품 관리자에게 필요한 실무 기술 - 한빛출판네트워크
• State of AI Report 2022
  • State of AI Report 2022 - ONLINE - Google Slides
  • State of AI 2021 보고서 구글 Slide, 188P | GeekNews
• Software 2.0. I sometimes see people refer to neural… | by Andrej Karpathy | Medium
• 인공지능의 음악 인지 모델 - 제65차 한국음악지각인지학회 기조강연. 발표자 최근우. - YouTube
  • 인공지능의 음악 인지 모델 - 65차 한국음악지각인지학회 기조강연 (최근우 박사)
• 로봇 주방의 자동화 레벨 | GeekNews
• 맨땅에서 AI학습플랫폼을 만들기까지. 박선우 - PyCon Korea 2021 - YouTube
  • thebe: Turn static HTML pages into live documents with Jupyter kernels
• 신뢰 가능한 인공지능(Trustworthy AI) 제대로 훑기 | by Heejung Kim | Skelter Labs Designer | Jan, 2022 | Medium
• Counter Factual Analysis for Explainable AI - Shashank Shekhar | PyData Global 2021 - YouTube
• Assessing and Mitigating Unfairness in AI Systems - Manojit Nandi | PyData Global 2021 - YouTube
• AI옵스 적용 영역 ‘잘 맞는 3가지, 아직은 미흡한 2가지’ - CIO Korea AIOps
• 인공지능 서비스를 지탱하는 기술(AIOps) : 인공지능과 데이터의 관계 | YES24 채널예스
• 인공지능 서비스를 지탱하는 기술(AIOps) : 인공지능 서비스 실현의 현실 | YES24 채널예스
• 인공지능 서비스를 지탱하는 기술(AIOps) : 인공지능 서비스를 실현하는 기술 | YES24 채널예스
• AI도 과하면 독, ‘딱 맞는 해법’은 따로 있다 - CIO Korea
• 인터뷰 김광섭 카카오브레인 CTO AI로 '불쾌한 골짜기' 건넌다 | 아주경제
• Computer Scientists Prove Why Bigger Neural Networks Do Better | Quanta Magazine
• Anatomy of an AI System
• AI를 하고 싶은 C-level의 흔한 실수들 | Pega Devlog
• 쏘카 AI팀의 Applied Research Scientist는 어떤 일을 하나요? - SOCAR Tech Blog
• 네이버 “초거대 AI는 찌개 육수”...AI 상용화 속도 대폭 높인다 < 산업 < 기사본문 - AI타임스
• 12 Graphs That Explain the State of AI in 2022 - IEEE Spectrum
  • 2022년 AI의 현재를 보여주는 그래프 12개 | GeekNews
• 인간 대 기계
• Beyond interpretability: developing a language to shape our relationships with AI | by Been Kim | Medium | Medium
• 내가 AI 업계를 떠난 이유 5가지 | 요즘IT
• Open API를 이용한 고속 논문 분석 | Pega Devlog
  • Open API를 이용한 고속 논문 분석 | GeekNews
• 2022 AI페스티벌 / 실용 인공지능 학술대회 공개세션 - YouTube
• 우리는 왜 인공지능을 공부해야 하는가 - 시사IN
• 이제 사람 없이도 AI가 학습할 수 있는 이유 - 티타임즈
• The State of AI & Art 2022 최근의 흐름에 대한 매우 좋은 글. stable diffusion으로 끝남
• 인공지능, 머신러닝 연구가 현실과 멀어지고 고립되는 이유 - 로스카츠의 AI 머신러닝
• 요즘 핫한 제너레이티브AI.. 시장을 뒤흔든 글로벌 서비스 10개 - 쉽고 재미있는 IT뉴스, 아웃스탠딩! Generative AI
• IT TREND 과열되는 생성형 AI 시장 Generative AI
• Voxxed Days Ioannina 2024 - Generative AI in the real world - YouTube
  • 복스데이즈 이오아니나 2024 - 현실 세계의 제너레이티브 AI | 완벽한 영상요약, 릴리스에이아이 | Lilys AI
• AI 모델 및 데이터 검증 노하우 공개 국민안전 확보 및 검증 사업 회고 1편- 지표 선정 및 평가 데이터/환경 구축 | Architecture 101
• AI 모델 및 데이터 검증 노하우 공개 국민안전 확보 및 검증 사업 회고 2편- 데이터 품질 평가 | Architecture 101
• 쉽게 살 수 있을까 ? :: AI 서비스가 Powerful 한 이유, 결국 돈 문제
• SaaS 프로덕트의 성공을 견인하는 Fly-wheel, 그리고 생성형 인공지능 애플리케이션 | by Coxwave | Coxwave 블로그 | Jan, 2023 | Medium
• NVIDIA’s New AI: Nature Videos Will Never Be The Same! - YouTube
• AI 반도체 시장에서 클라우드 기업의 역할
• 인공지능을 ‘구닥다리’ 아키텍처에 두는 건 심한 돈 낭비다
• AI 검색엔진을 신뢰하면 안 되는 이유 - MIT Technology Review
• AI 2022 : The Explosion (.. : 네이버블로그
• IT TREND 초거대 AI 최신 키워드 : #소비자 #효율
• Landscape of AI/ML in 2023
• The AI Hierarchy of Needs | HackerNoon
• It's All About AI • Martin Förtsch, Thomas Endres & Jonas Mayer • YOW! 2022 - YouTube 전반적인 역사 및 흐름
• AI 골드러시 시대.. 전통적 비즈니스 역량이 중요한 이유 - 쉽고 재미있는 IT뉴스, 아웃스탠딩!
• Strong AI: Provably Impossible — paul-folbrecht.net
• AI가 당신의 직업은 빼앗지 않지만, 당신의 급여는 갉아먹을 것입니다 | GeekNews
• sora와 gemini 1.5사태가 시사하는 보통 기업들의 AI전략
• 7 GenAI & ML Concepts Explained in 1-Min Data Videos - DataScienceCentral.com
  • 경사 하강법: 대부분의 ML과 GenAI 알고리즘의 핵심 개념
  • 관측 범위 외 샘플링: 작은 트레이닝 셋에서도 합성 데이터를 생성할 수 있는 방법
  • 클라우드 회귀: 200가지 회귀 모델 대신 단일 모델로 모든 회귀 처리 가능
  • 근사 최근접 이웃 검색: LLM/GPT 앱의 코어 컴포넌트
  • 합성 우주: 복잡한 시스템 진화를 시뮬레이션하는 에이전트 기반 모델링 기법
  • GPU 분류: 신경망이 아닌 이미지 필터링으로 GPU에서 분류 수행
  • AI 아트: 숫자 이론과 카오스 동력학 시스템에서 생성된 이미지, 동영상, 사운드트랙 등
• V-JEPA: The next step toward advanced machine intelligence self supervised learning, AMI
• VDBUH2024 - Olimpiu Pop & Steve Poole - AI Showdown: The Good, The Glitchy, and The Risky - YouTube
  • VidiGo VDBUH2024 - Olimpiu Pop & Steve Poole - AI Showd
  • VDBUH2024 - 올림피우 팝 & 스티브 풀 - AI 대결: 좋은 점, 결함, 그리고 위험한 점 | 완벽한 영상요약, 릴리스에이아이 | Lilys AI
• 배민선물하기 AI 메시지 제작기: 생성 AI가 센스 있는 선물 메시지를 대신 쓰기까지 | 우아한형제들 기술블로그
• 머신러닝 엔지니어가 퍼즐 게임을 더 재미있게 만드는 방법
• Looking for AI use-cases — Benedict Evans
  • AI의 진정한 유스 케이스를 찾아서 (번역) – 이바닥늬우스
• AI로 인한 개발프로세스의 급진적 변화 devprocess evolved with AI - YouTube
  • VidiGo AI로 인한 개발프로세스의 급진적 변화 devprocess evolved with AI.m
  • AI로 인한 개발프로세스의 급진적 변화 devprocess evolved with AI | 완벽한 영상요약, 릴리스에이아이 | Lilys AI
• AI Training Orchestration Evolution with Serverless Building Blocks - YouTube
  • VidiGo AI Training Orchestration Evolution with Serverles
  • 서버리스 빌딩 블록을 통한 AI 트레이닝 오케스트레이션의 진화 | 완벽한 영상요약, 릴리스에이아이 | Lilys AI
• 토스뱅크가 AI로 보안과 효율도 챙기는 방법
• Writing Path: MBTI J처럼 체계적으로 글쓰는 AI
• AI로 이미지, 영상, 음악 단 5분만에 만드는 법 총정리! - YouTube ChatGPT + Midjourney + Runway Gen-3
  • VidiGo AI로 이미지, 영상, 음악 단 5분만에 만드는 법 총정리!.mp4
• I’m Tired of Fixing Customers’ AI Generated Code | by Tacitus | Aug, 2024 | Medium
  • 고객이 생성한 AI 코드를 수정하는 데 지쳤어요 | GeekNews
• The Top 100 Gen AI Consumer Apps - 3rd Edition | Andreessen Horowitz
  • a16z가 선정한 소비자용 "생성형 AI" 앱/서비스 Top 100 | GeekNews
• AI 어플리케이션을 개발하는 스타트업의 생각 (f. 스타트업에게 Moat이란?)
• Multi-GPU(DDP)를 다루는 방법들을 정리한 내용을 공유
  • Multi-GPU 총정리 : 네이버 블로그 1. Data Parallel (DP)
  • Multi-GPU 총정리 2 : 네이버 블로그 2. DistributedDataParallel(DDP)
  • Multi-GPU 총정리 3 : 네이버 블로그 3. torch.distributed.launch과 torchrun.
  • Multi-GPU 총정리 4 : 네이버 블로그 4. 개인적인 DDP 궁금증과 응용법 제안.
  • Multi-GPU 총정리 5 : 네이버 블로그 5. DDP barrier 함수 asymmetric issue
  • Multi-GPU Barrier() : 네이버 블로그 6. DDP sync issue
  • Multi-GPU 싱크 오류 : 네이버 블로그 7. Save files while using DDP.
  • Multi-GPU 파일 저장 및 삭제 주의사항 : 네이버 블로그 8. Efficient usage strategy of DDP.
  • DDP Simple usage : 네이버 블로그
  • Efficiently usage strateg.. : 네이버블로그
• 김유신 - 기업에서 AI를 구축하고 활용하려고 할 때, 가장 큰 난관은 무엇일까요? 저는 Data 라고 생각합니다.... | Facebook
• 취향 중심과 기능 중심의 사업 활동은 어떻게 다른가?
  • AI Agent, AI agentic, AI assistant 차이
• Agent:LLM의 새로운 응용프로그램-1부. 안녕하세요, 서비스 개발실 실장으로 크라우드웍스에서 일을 하게 된… | by crowdworks | 크라우드웍스 Tech Blog | Sep, 2024 | Medium
• Agent:LLM의 새로운 응용프로그램 -2부. 안녕하세요, 서비스 개발실에서 AI engineer로 일하고 있는… | by crowdworks | 크라우드웍스 Tech Blog | Sep, 2024 | Medium
• 제목은 안정적인 AI 서빙 시스템으로 하겠습니다. 근데 이제 자동화를 곁들인… | 우아한형제들 기술블로그
• 생성형 AI 서비스: 게이트웨이로 쉽게 시작하기 | 우아한형제들 기술블로그
• 인공지능을 활용한 슬기로운 연구생활 | Pega Devlog
  • 인공지능을 활용한 슬기로운 연구생활.pdf
• AI 전문가 되기 매거진
• 비즈니스를 위한 통화 요약 솔루션 비교 - B2B Sales 블로그, Callabo
• Building effective agents \ Anthropic
  • 효과적인 "Agents" 구축 방법 | GeekNews
• Agents에 대한 모든 기초 설명 - YouTube
• 유럽연합 인공지능법(번역본) ; EU Artificial Intelligence Act | 한국법제연구원 KLRI
• 페이증권의 업무도우미 AI봇을 소개합니다! 근데 이제 춘식이를 곁들인 | 카카오페이 기술 블로그

Artificial Neural Networks

• A Gentle Introduction to Artificial Neural Networks
• 인공신경망 (ANN) 공부 루트
• A GENTLE INTRODUCTION TO NEURAL NETWORKS (WITH PYTHON)
• Make Your Own Neural Network

Book

• 더북(TheBook): 모두의 인공지능 with 파이썬
• 더북(TheBook): 모두의 인공지능 기초 수학
• 파이썬을 활용한 데이터 AI 분석 사례
• Huge List of Free Artificial Intelligence, Machine Learning, Data Science & Python E-Books
• Artificial Inteligence
• Artificial Intelligence and Games
• Game AI Pro 3: Call for Proposals
• Probabilistic Models of Cognition 사람의 사고 방식을 확률적 프로그래밍을 통해 설명하는 인지 확률 모델링에 대한 책
• resources.md at main · chiphuyen/aie-book
  • AI Engineering 관련 자료들 모음 | GeekNews

Conference

• Kilian Kluge - A Practitioner’s Guide to Opening the AI Black Box for Humans | PyData Global 2022 - YouTube
• AI DATA 업스테이지 박찬준 AI Research Engineer - YouTube
• Google Presents: AI@ ‘22 - YouTube
  • AI @ 22 중 Douglas Eck가 발표한 AI for Creativity 부분의 자막 및 내용 설명
• “Unlocking the power of Big Data, Analytics & AI” - Payzy by Cosmote - Konstantinos Megalokonomos - YouTube
• Training & Monitoring AI - Drift Detection • Thomas Viehmann • GOTO 2022 - YouTube
• Robert Erdmann - Keynote - Python for Imaging and Artificial Intelligence in Cultural Heritage - YouTube
• The AI-First Data Infrastructure | Barak Yagour - YouTube
  • VidiGo The AI-First Data Infrastructure | Barak Yagour.mp
  • AI 우선 데이터 인프라 | Barak Yagour | 완벽한 영상요약, 릴리스에이아이 | Lilys AI
• 다시 보기 8월 우아한테크세미나: 생성AI로 똑똑하게 일하는 법 | 우아한형제들 기술블로그

Course MOOC Lecture

• 중등4 - Introduction to AI(Stanford)
• 한국인공지능연구소
• 모두를 위한 AI | Coursera
  • 꿀벌개발일지 :: AI For Everyone 노트
• Learn AI for Free
• 서울대학교의 모두를 위한 AI 강연
• 모두를 위한 AI 강연(feat. 네이버) - YouTube
• AI는 내친구 #25 KMOOC 비전공자를 위한 딥러닝 강의 예고 | KAIST AI STUDIO - YouTube
• 최신 인공지능을 배울 수 있는 좋은 소스
• 8 Best Free Courses to Learn AI (Artificial Intelligence) in 2021
• 6 Best Artificial Intelligence Courses for Healthcare in 2022
• 10 Best Certification Courses for Artificial Intelligence in 2022
• 부스트캠프 AI Tech Product Serving, 러닝 마스터 강의 후기 · 어쩐지 오늘은
• AI And Machine Learning Full Course 2022 | AI Tutorial | Machine Learning Tutorial | Simplilearn - YouTube
• AI-For-Beginners: 12 Weeks, 24 Lessons, AI for All!
• alina.ai/courses/practical_dl_for_coders 코더들을 위한 실전 딥러닝 강의
• Artificial Intelligence Lecture Series
• blog.alina.ai/courses/ai-pm
• coursera 인공지능 개발자를 위한 코세라 강의 소개
• CS 188 | Introduction to Artificial Intelligence Fall 2018
• CS221: Artificial Intelligence: Principles and Techniques
  • Artificial Intelligence cheatsheets for Stanfords CS 221
• matrix.skku.ac.kr/2020-Math4AI-Final-pbl2/
• theschool.ai/courses/data-lit Siraj Raval
• UNIST - YouTube

Cursor AI

• How I code 159% Faster using AI (Cursor + Sonnet 3.5) - YouTube
• AI Code Editor Cursor 배우기 - 1. 설치와 초기 설정 - YouTube
• Cursor AI Chat 첫 번째 - YouTube
• Cursor AI 사용법 - 모두가 코딩을 쉽게할 수 있는 시대가 왔다! - YouTube
• Cursor를 사용한 코드 작성 방법 | GeekNews
• I Made an iOS App in MINUTES with This AI Tool! - YouTube
• 인공지능 AI 코딩 에디터 커서의 새로운 인공지능 에이전트 활용법 | 컴포저 에이전트
• AI따라하기 시리즈 at main · jeong-wooseok/AIdoingai
  • 🔥 개발자 필수 도구 Cursor! VS Code에 AI를 더한 강력한 코딩 도우미 (10분 만에 프로그램 뚝딱!)#Cursor #AI코딩 #obsidian #AItools - YouTube
  • AI 개발자를 위한 Docker 환경설정 (Cursor AI 활용) - YouTube
• Cursor 개발팀이 말하는 Cursor 에디터의 작동 방식
• 인공지능 AI 코딩 에디터 커서의 새로운 인공지능 에이전트 활용법 | 컴포저 에이전트 - YouTube
• Cursor로 코딩없이 Flutter 앱 개발 - Gemini API로 AI 채팅 앱 만들기 - YouTube
• Cursor 에디터 Chat 히스토리를 마크다운으로 정리해주는 익스텐션 – 노마드 코더 Nomad Coders
• Cursor AI 초보자 가이드 | 프로젝트 세팅부터 배포까지 진행합니다. - YouTube
• 무료 공개 Cursor AI 설치하기 - AI 개발의 첫걸음 | 코딩AI - YouTube
• Using LLMs and Cursor to become a finisher
  • LLM과 Cursor로 사이드 프로젝트 완성하기 | GeekNews
• .CursorRules
  • 커서로 생산성 2배 뽑는 꿀팁 🍯 - YouTube

Library

• Model & API Provider Analysis | Artificial Analysis 여러가지 기준으로 분석
• The Best Agent Framework Has Arrived (Coding Tutorial for PydanticAI w/ OpenAI, Ollama, AzureOpenAI) - YouTube
• Activeloop - Database for AI - Activeloop
• agents: An Open-source Framework for Autonomous Language Agents
• AGI-Papers: Papers and Book to look at when starting AGI 📚
• AI Agent Toolkit A curated list of AI agent frameworks, launchpads, tools, tutorials, & resources
• AI Gateway · Cloudflare AI Gateway docs
  • Announcing AI Gateway: making AI applications more observable, reliable, and scalable
    • Cloudflare에서 AI 플랫폼의 API 중간에 둘 수 있는 AI Gateway 공개
    • OpenAI 등의 AI를 이용할 때 AI Gateway를 거치게 설정하면 응답 캐시, 재시도, 사용량 모니터링 가능
    • 현재는 OpenAI, Hugging Face, Replicate의 플랫폼 지원
• AI Getting Started
  • companion-app: AI companions with memory: a lightweight stack to create and host your own AI companions
• AI Model & API Providers Analysis | Artificial Analysis
• AI•ON: AI Open Network
• AI Studio
  • Meta, 미국 대상으로 AI 스튜디오 출시 | GeekNews
• alphaXiv
  • alphaXiv - arXiv의 논문에 대해서 공개 토론하기 | GeekNews
• babyagi 파이썬을 사용하여 개발된 자율 인공지능 에이전트, OpenAI와 Pinecone API를 통해 작동
• Codeball -> AI-powered code review
  • Codeball - AI가 수행하는 코드 리뷰 | GeekNews
• codel: ✨ Fully autonomous AI Agent that can perform complicated tasks and projects using terminal, browser, and editor
  • Codel - 복잡한 작업을 처리해주는 완전 자동 AI 에이전트 | GeekNews
• comma.ai
  • comma.ai
  • comma.ai for the people to experiment with
  • 人工知能による車の自動運転（comma.ai）
  • George Hotz on Comma.AI and the state of self-driving cars
• Continue open-source AI code assistant
  • 생활코딩 | Cursor IDE와 유사한, 오픈소스 프로그램 소개합니다 | Facebook
• crewAI - Platform for Multi AI Agents Systems
  • Crew AI로 AI 에이전트 팀을 몇 분 안에 구축하기!
  • 크루 AI: AutoGEN 보다 더 나은 인공지능
  • Multi-Agent System — Crew.AI. Multi-Agent systems are LLM… | by A B Vijay Kumar | Apr, 2024 | Medium
  • Multi AI Agent Systems with crewAI - DeepLearning.AI
  • 아빠가 된 개발자는 AI 에이전트를 어떻게 활용할까? - YouTube
  • GPT vs Claude 최고의 투자 고수는? - YouTube
  • crewAI: Framework for orchestrating role-playing, autonomous AI agents. By fostering collaborative intelligence, CrewAI empowers agents to work together seamlessly, tackling complex tasks
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• Data2vec: The first high-performance self-supervised algorithm that works for speech, vision, and text
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• Devin
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    • Devin과 함께한 한 달에 대한 소회 | GeekNews
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  • Introducing DoWhy Microsoft’s Framework for Causal Inference
• DS2.ai | 혁신가를 위한 AIOps 플랫폼
• Fiber Uber AI Introduce Fiber, a New Library for Distributed Machine Learning
• Fluid - private AI assistant for Mac
• Gemini - Google DeepMind
  • Introducing Gemini: Google’s most capable AI model yet
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  • gemini at main · GoogleCloudPlatform/generative-ai
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  • Towards Long Context RAG — LlamaIndex, Data Framework for LLM Applications
    • Gemini와 RAG (Retrieval-Augmented Generation) 비교, 긴 컨텍스트 언어 모델 (LLM) 응용 프로그램이 RAG 파이프 라인에 영향
    • 긴 컨텍스트 LLM을 처리하는 새로운 아키텍처 제안. 대기 시간/비용 교환을 위한 지능적인 라우팅, 검색 증가형 KV 캐싱을 잠재적인 전략으로 제안
  • 모두의AI-MOAI Gemini Google Workspace Guide 한국어 번역 자료
  • 빠르고 꼬운 잼민이(Gemini) 만들기
  • Google Deepmind, 에이전틱 시대를 위한 새 AI 모델 Gemini 2.0 공개 | GeekNews
  • gemini-chatbot: Build your own generative UI chatbot using the Vercel AI SDK and Google Gemini
    • Next.js AI Chatbot - Next.js Gemini Chatbot
  • Gemini Code Assist: an AI coding assistant | Google Cloud
    • Gemini Code Assist tools: Stay in the flow while coding - YouTube
    • Gemini Code Assist adds tools to aid developer workflows | Google Cloud Blog
    • "이제 누구나 개발자! AI 코드 혁신 가속화"...구글, ‘제미나이 코드 어시스트’ 전격 무료 공개 < 플랫폼 < AI Tech < 기사본문 - 인공지능신문
• Gemma - a family of lightweight, state-of-the art open models from Google.  |  Google AI for Developers
  • Gemma: Google introduces new state-of-the-art open models
  • colab에서 gemma를 사용해봤어요
  • Gemma LoRA 파인튜닝 빠른실행
  • Getting Started with Gemma Tokenizer including Multilingual Testing
  • 소스코드 생성 전용 - CodeGemma 시작하기
  • Gemma 2: 실용적인 규모의 오픈 언어 모델 개선 | GeekNews
  • ✨구글 Gemma 2 분석: 최신 오픈소스 모델로 무료 챗봇 만들기 🤖🔓
  • 소소한 코딩 화면 공유 - Google gemma2 서버 만들기 - YouTube
  • DataGemma: AI open models connecting LLMs to Google’s Data Commons
    • Grounding AI in reality with a little help from Data Commons
      • Park Chansung - Google에서 Gemma 모델 패밀리에 새롭게 추가한 DataGemma Google... | Facebook
      • DataGemma 소개
  • PaliGemma - 이미지를 인식하는 멀티모달 오픈소스 LLM - YouTube
    • PaliGemma 멀티모달 오픈소스 LLM, 이미지 인식에 특화
    • 이미지 인식을 위한 아키텍처와 HUGGING FACE SPACE에서 테스트하는 방법 및 다양한 파인튜닝 작업과 사용 사례 소개
    • PaliGemma: Open Source Multimodal Model by Google
      • PaliGemma - 구글의 오픈 멀티모달 모델 | GeekNews
    • 👁️PaliGemma 2: 구글의 최신 오픈소스 비전-언어 모델(VLM)
• 🧞 Genie: Generative Interactive Environments
  • Google DeepMind, "생성형 인터랙티브 환경" Genie 공개 | GeekNews
• HawkEye AI debugging at Meta with HawkEye - Engineering at Meta
• Hugging Face – The AI community building the future.
  • 저만 알고 싶은 수천개의 AI 기술 사이트🤗 코드존재 | 허깅페이스 HuggingFace - YouTube
  • Welcome, Gradio 5
• interviews.ai: This book was written for you: an aspiring data scientist with a quantitative background, facing down the gauntlet of the interview process in an increasingly competitive field. For most of you, the interview process is the most significant hurdle between you and a dream job
• Karya | We solve data needs
  • 전종홍 - 타임지의 표지 모델로 등장한 인도의 인공지능 스타트업 Karya AI. 그 선정 배경을 보니 어쩌면... | Facebook
• KICE_slayer_AI_Korean: 수능 국어 1등급에 도전하는 AI
• kyutai: open science AI lab
  • 3억 3천만 달러 예산을 가진 'Kyutai AI' 연구소, 모든 것을 오픈 소스로 공개 | GeekNews
• leon: 🧠 Leon is your open-source personal assistant
• Marblism - Launch your React and Node.js app in minutes
  • 프롬프트 하나로 풀스택 웹앱을 만드는 Marblism | Disquiet*
• Mage.ai The fastest way to build and use AI | Mage
  • Mage - AI로 데이터에서 예측 해주는 도구 | GeekNews
• Mem – The AI Notes App That Keeps You Organized AI notepad
• Microsoft Designer (1) 스마트폰 | Pega Devlog
• MLIR: A new intermediate representation and compiler framework
  • MLIR: accelerating AI with open-source infrastructure
• Model Context Protocol
  • 🚀 MCP: 웹 검색부터 파일 관리까지, AI의 한계를 확장하는 표준 기술
• NeMo: A scalable generative AI framework built for researchers and developers working on Large Language Models, Multimodal, and Speech AI (Automatic Speech Recognition and Text-to-Speech)
  • NVIDIA Releases Open Synthetic Data Generation Pipeline for Training Large Language Models | NVIDIA Blog
    • Nvidia, LLM 훈련을 위한 합성 데이터 생성 파이프라인 공개 | GeekNews
• NeoALT - 인공지능 학습용 라벨링 툴 AI를 위한 DATA Labeling 제작도구
• nebullvm: Easy-to-use library to boost AI inference leveraging multiple DL compilers
  • Nebullvm - AI Inference(추론)를 5~20배 가속하는 오픈소스 라이브러리 | GeekNews
• OpenDevin: 🐚 OpenDevin: Code Less, Make More
  • OpenDevin - AI 소프트웨어 엔지니어 Devin의 오픈소스 구현체 | GeekNews
  • LlamaIndex Webinar: Build an Open-Source Coding Assistant with OpenDevin - YouTube
• owl-bt is editor for Behavior trees. It has been inspired by Unreal engine behavior trees in a way, that it supports special node items like decorators and services. This makes trees smaller and much more readable
• paper-reviewer: Generate a comprehensive review from an arXiv paper, then turn it into a blog post. This project powers the website below for the HuggingFace's Daily Papers (https://huggingface.co/papers)
  • AI Paper Reviews by AI
  • AGI KR | 💡 오픈소스 프로젝트 공유 | Facebook
• phidata: Build AI Agents with memory, knowledge, tools and reasoning. Chat with them using a beautiful Agent UI
  • Agents - Phidata
  • 🛠️Phidata Agents: 코드 4줄로 완성하는 강력한 AI 에이전트 프레임워크
• Praison AI: AI Agency - Unlock the Power of AI for Your Business
  • PraisonAI Code: AI 코딩 혁신! 이젠 전체 코드 베이스와 대화하세요!(feat. 제미나이) 💬🚀
• Project Oxford - An evolving set of APIs for natural data processing
• pydantic-ai: Agent Framework / shim to use Pydantic with LLMs
  • PydanticAI is a Python agent framework developed by the Pydantic team
  • pydantic-ai agent 6가지 구축 예제 - YouTube
• screenpipe: Rust API to get all user desktop data (local, cross platform, 24/7, screen, voice, keyboard, mouse, camera recording). sandboxed js plugin system. keyboard and mouse control
  • screenpipe - 데스크탑의 모든 데이터를 가져오는 API | GeekNews
• Screenshot to Code
  • screenshot-to-code: Drop in a screenshot and convert it to clean code (HTML/Tailwind/React/Vue)
• stagehand: An AI web browsing framework focused on simplicity and extensibility
  • Stagehand - AI 기반 오픈 소스 브라우저 자동화 프레임워크 | GeekNews
• steel-browser: 🔥 Open Source Browser API for AI Agents & Apps. Steel Browser is a batteries-included browser instance that lets you automate the web without worrying about infrastructure
  • Steel - AI 에이전트 & 앱을 위한 오픈소스 브라우저 API | GeekNews
• vercel-labs/ai: Build AI-powered applications with React, Svelte, and Vue
  • Introducing the Vercel AI SDK – Vercel
    • Vercel에서 JavaScript/TypeScript로 대화형, 스트리밍, 채팅 인터페이스를 구축할 수 있는 Vercel AI SDK 오픈소스로 공개
    • 이 SDK는 React/Next.js, Svelte/SvelteKit을 지원하고 Nuxt/Vue도 곧 지원할 예정
    • OpenAI, LangChain, Hugging Face를 지원하고 있어서 모델 제공 업체와 상관없이 SDK 사용 가능
• x.ai - a personal assistant who schedules meetings for you
• zAI - 파이썬 AI 라이브러리 zAI 사용기
  • 문자인식 (1/5)
  • AI이미지 추출 (2/5)
  • 사진 변환 (3/5)
  • 번역과 텍스트음성변환하기(4/4)

News

• AI: Startup Vs Incumbent Value - by Elad Gil - Elad Blog
  • AI, 이번엔 다릅니다 – 스타트업 vs 기존 기업 (번역) – 이바닥늬우스
  • 지난 10년 동안 많은 AI 스타트업이 있었지만, 좋은 성과를 내지 못하고
    • 구글, 페이스북, 아마존 등 기존 기업이 AI를 더 잘 활용
  • 이 이유는 10배짜리 제품을 만들기 못했고
    • 대규모 데이터 세트를 얻기 어려웠고
    • 시장환경도 쉽지 않았기 때문
  • 하지만 새로 다가오는 AI 파도는 스타트업이 더 큰 가치를 만들 것이라고 믿는데
    • 뛰어난 기술이 등장하고 있고
    • 인프라를 제공하는 스타트업이 생겨나고 있고
    • 기존에 확실히 1등이 없던 영역에서 사용사례가 나타나기 때문
• Steven Tey on X: "We're seeing more and more AI startups choose to build on @vercel ▲ Here are some of the most exciting ones I've discovered recently:" / X
• How Are Consumers Using Generative AI? | Andreessen Horowitz
  • a16z에서 트래픽 기준 50개 AI 제품을 분석해서 AI 트렌드를 분석한 글
    • ChatGPT처럼 생성형 AI는 1년 전에는 존재하지 않았으며 50개 제품 중 대기업 제품은 5개뿐이며 48%가 외부 자금 없이 제품을 만들어서 비교적 적은 자본으로 대규모 AI 제품을 출시할 수 있음을 의미
    • ChatGPT가 1위를 차지하고 있지만 컴패니언 플랫폼인 CharacterAI가 확고한 2위
    • AI 컴패니언과 Midjourney같은 콘텐츠 생성 도구의 사용량이 많이 증가
      • 이미지 생성이 트래픽의 41%, 프로슈머 작성 도구가 26%, 비디오 생성이 8%를 차지하고 있고 Civitai나 Jugging Face 같은 모델 허브도 주목할만 함
    • 대부분 카테고리에서 2배 미만의 격차를 보여서 최근 성장세를 생각하면 충분히 극복할 수 있는 차이
    • 다른 산업과 다르게 AI 기업들은 유료 마케팅 없이 성장, 소비자는 생성형 AI에 기꺼이 비용을 지불해서 50개 제품 중 90%가 이미 수익
    • 리소스를 앱에 분산하고 싶지 않아서 대부분 웹을 기반으로 제공, 모바일 앱으로 제공하는 서비스들이 나오고 있고 참여도도 훨씬 높기 때문에 앞으로는 모바일 우선 생성형 AI 제품이 더 등장할 것
• 감성 AI 시장, 얼마나 커질까? – 스캐터랩 기술 블로그
• Generative AI’s Act Two | Sequoia Capital
• "우린 벌써 뛰고 있어" 생성형 AI를 워크플로우와 결합한 기업 3곳의 경험 - ITWorld Korea
• Ten AI Insights from Databricks, Anyscale, and Microsoft - Foundation Capital
  • Databricks, Anyscale, Microsoft 에서 얻은 AI 인사이트들 | GeekNews
• “생성형AI가 사람 사이로 훅 들어오면 SNS 이상 큰 비즈니스가 생긴다” (장대익 교수) - YouTube
  • VidiGo “생성형AI가 사람 사이로 훅 들어오면 SNS 이상 큰 비즈니스가 생긴다” (장대익 교수)
  • “생성형AI가 사람 사이로 훅 들어오면 SNS 이상 큰 비즈니스가 생긴다” (장대익 교수) | 완벽한 영상요약, 릴리스에이아이 | Lilys AI
    • 생성형 AI는 유능감을 높여주는 도구, 전문가 수준의 competence 향상이 가능하며 자율성과는 연관
      • 자율성은 내제적 동기와 관련, 생성형 AI는 이를 도전하지 못함. AI는 말을 듣는 동시에 자율적 결정을 내리지 못하는 한계
      • 자율성이 훼손되면 결정의 책임을 피하게 되며, 만족감과 자존감 저하
    • 고객의 입장에서 역지사지 하면서 고통을 집요하게 관찰하고 해결해주는 비즈니스 방식이 중요(이건 당연한 이야기)
      • 고객의 요구를 고객이 원하는 것으로 가정하여 행동하는 것을 지양해야 함을 강조(역시 당연한 부분, 결국 실제 고객의 목소리를 들어야 한다는 부분)
      • 기업은 변화와 고정된 부분을 동시에 고려해야하며, AI를 활용하여 변화하는 테크놀로지와 사회에 대응 필요
      • 많은 기업들이 새로운 시작에만 주목하지만, 고정과 변화를 함께 고려해야 한다는 점을 강조(Jeff Bezos의 말과 유사, 변화하지 않는 것에 주목할 필요)
      • 먼저 인간이 변하는 것이 고정되어 있는 것보다 먼저 발생하기 때문에, 이러한 변화 주목 필요
  • 관계성, 유능감, 자율성에 대한 이야기, 유능감은 맡기고 자율성은 맡기면 안 되고, 그러면 관계를 어떻게 하느냐에 따라 business가 갈릴 거란 이야기에 동감
• Using AI in Software Design: How ChatGPT Can Help With Creating a Solution Arch. by Ralf D. Müller - YouTube
  • VidiGo Using AI in Software Design: How ChatGPT Can Help
  • 소프트웨어 설계에 AI 활용하기: 솔루션 아치를 만드는 데 ChatGPT가 어떻게 도움이 되는가 작성자: Ralf D. Müller | 완벽한 영상요약, 릴리스에이아이 | Lilys AI
• Beyond GenAI: What’s Next for the Enterprise?
  • VidiGo Beyond GenAI: What’s Next for the Enterprise? • An
  • GenAI를 넘어서: 기업의 다음 단계는 무엇인가요? - 앤드류 터너 - GOTO 2023 | The fastest way to absorb knowledge | Lilys AI | Lilys AI
    • 6. AI의 생성적인 의미와 역할
      • 생성적 AI란 무엇인가? 3가지 요소로 이해되며, 대규모 언어 모델 및 중요하게 MLP와 신경망을 사용하는 트랜스포머가 주요 구성 요소
      • 기존에는 제너럴 일렉트릭사와 함께 일할 당시 신경망을 생성하는 제품을 사용했지만, 최근 소비자 의식과 기업 의식에 많이 사용
      • 과거 30년 동안 이런 채택과 관심은 이런 속도로 발전한 적은 없었으며, 이제는 이 기술을 어떻게 적용할 지가 중요한 문제
      • 이 기술은 어떻게 활용할 수 있는지에 대한 다양한 방법이 있으며, 사용되는 방식이 다양하게 질문이 제기
    • 7. ️Gen AI와 AO가 조직구조를 재정의하는 방법
      • Gen AI, AO 같은 역할들이 조직을 재정의하는 데 도움을 주며, 기업에 제너레이티브 AI를 어떻게 적용할지 고민 중
      • 이에 대해 기업들과 대화하며 은행, 보험, 정부, 특히 의료 분야에서 활용 가능한 사례를 발견 중
      • 기업 측면에서는 오늘날 사용 가능한 다양한 기능을 활용하며, Gen AI를 도입할 수 있는 사례를 찾고 있음
      • 또한, GPT 챗, B 등의 기술을 사용하여 텍스트 생성, 코딩, 번역이 가능하며 상호작용할 수 있는 강력한 AI 기술에 관심
    • 8. 고객 서비스 개인화, 자동화에 대한 현황과 전망
      • 고객 서비스에서 경험을 맞춤화하고 개인화하는 방법은 무엇일까?
      • 가상 어시스턴트, 소셜 미디어 상호작용과 같이 노동집약적인 작업을 자동화하는 기회가 커지고 있다
      • 가상 어시스턴트, 인사 및 인재 관리 기능이 있는가. 경쟁사 분석, 조직 평가를 돕고 있으며 정보 수집을 통해 파워풀한 Q&A를 제공
      • 기술이 60년대에 시작되어 조용해진 후에 부활하여 현재 유행하는데, 오픈 AI를 중심으로 기술 기업들이 함께 뛰어들면서 진행
    • 9. Chat GPT의 온도, 응답 유형에 미치는 영향
      • Chat GPT의 온도 설정이 응답의 간단함 또는 복잡함에 영향
      • 낮은 온도(예: 0.2)는 간단한 응답, 높은 온도(예: 0.9)는 복잡한 응답 가능성
      • 더 복잡한 응답을 위해 높은 온도가 설정되면 정확성 문제가 발생할 수 있음
      • 모델의 일관성과 정확성 관리의 중요성을 강조하며, 오류와 편향 등의 문제 방지가 필요
    • 12. 비즈니스 영어: 효과적인 커뮤니케이션 방법 및 프롬프트 엔지니어링
      • 효율적인 표현을 위한 어랍 작가들의 스타일 (Ernest Hemingway, Winston Churchill 등)로 글을 쓰는 것이 흥미롭고, 문맥을 고려하는 것도 중요
      • 프롬프트 엔지니어링의 중요성을 강조하며, Marco의 Epic Code 발표를 통해 소프트웨어 개발 생명주기에서의 핵심 역할 및 기능에 대해 알아보았다
      • 단순한 상호작용이 아니라 복잡한 대화방식을 위한 온도 설정의 중요성을 강조하며, 여러번 반복하며 질문 및 답변을 정제해야 함을 강조
    • 13. 최신 기술 도입과 데이터 활용, 기업 경영모델 혁신을 통해 성공적인 변화 구현
      • 신규 기술 도입에 대한 적극적 관심과 데이터 활용이 중요하며, 기업이 일정한 방식으로 라이브러리를 생성하고 자체적으로 발전시키는 것이 필수
      • 미디어 기업 최고 데이터 책임자 사례를 들어, GPT에 대한 변화에 추구해야 할 정책 및 스킬 향상에 대한 논의는 기업 경영층까지 영향을 미치는 문제로 대두
      • 기술 적극 도입과 C레벨의 이해가 더 강화되면서, 기록된 데이터와 개인 데이터를 효과적으로 활용하고 기업 적용 방법을 중점적으로 고민하고 있는 추세
      • 비즈니스 모델 혁신을 통해 고객 서비스, 공급망, 회계 프로세스 등 다양한 영역에서 전략을 개선하는 것이 새로운 경쟁 우위를 확보할 수 있는 기업들의 방향
    • 15. ️데이터를 중요한 자산으로 인식하고 효과적으로 제어하는 것이 중요하다.
      • 공공 대비 사설의 다양한 모델이 있으며, Hugging Face나 오픈소스에 있는 자료 뿐만 아니라 다양한 Apache 및 라이센싱 모델
      • Microsoft, OpenAI, Google에서 기술을 활용할 수 있지만, 자산으로서의 데이터를 제어하는 방법에 대해 심사숙고 필요
      • 데이터는 중요한 자산이며, 비구조적인 데이터일지라도 자산이라는 점에 주목
      • 조직이 이를 이해하고 훈련시키는 방법이 중요하며, 능력 향상을 위한 노력 필요
      • 조직 교육의 기회가 있으며, 재능 손실과 인재 문제를 피하기 위해 노력해야
    • 17. 데이터 품질 향상과 자동화를 통한 데이터 구축 및 분석.
      • Praxy Data에서 7년간 일하면서 대규모 기업들의 구조화된 데이터를 다루는 데 많은 노력
      • 이제는 비구조화, 준구조화 및 구조화된 데이터를 사용하여 자동화하는 작업에 집중하고 있으며, 데이터 정리와 자동화에 초점
      • 데이터 발견하고 정리하며, 그 데이터와 대화, 해당 데이터를 하위 인사이트 및 분석에 활용 가능하게 하는 자동화된 데이터 curation 작업에 중점
      • 데이터의 중요성과 올바른 데이터 입력의 중요성에 대해 강조, 올바른 데이터가 입력되지 않으면 올바른 결과를 얻을 수 없다는 것을 강조
• (광고) 스켈터레터 AI 에이전트, 기업도 쓸 수 있나요? 🥹
• Generative AI, 국내 기업은 어떻게 사용하고 있을까요?ㅣ3월 MI리포트 G.AI
• sora와 gemini 1.5사태가 시사하는 보통 기업들의 AI전략
  • 하용호 님이 AI 비즈니스에서 경쟁력의 핵심이 무엇인지에 대해 정리한 글
  • 알고리즘 경쟁이 치열하지만 결국 수렴할 것
  • 하드웨어 경쟁이 커지고 있지만 추론 전용 하드웨어들이 나오면서 하드웨어의 장벽도 없어질 것
  • private 데이터를 반영하기 위해 파인튜과 RAG를 사용하지만
    • RAG는 부족한 컨텍스트 윈도우를 활용하는 기법이었는데 얼마 전 공개된 Gemini 1.5sms 100만 개의 컨텍스트를 제공하면서 결국 RAG의 중요성도 줄어들 것
  • 그러면 남는 것은 독보적인 private 데이터를 가진 회사가 경쟁력을 가질 것
    • 이러한 private 데이터를 많이 가진 Google과 Apple이 장기적으로 유리한 위치를 차지할 것으로 예상
• Launching GenAI Productivity Tools: Insights and Lessons - InfoQ
• 앞으로 AI 가 가져올 위험은 딥페이크보다 더 할 수 있습니다 (더밸류컨설팅 이병주 대표 4부) - YouTube
  • 멋진 데이터로만 오염될 위기, 사람이 감소하는 인터넷: 사람이 만드는 데이터의 가치 상승
• Artificial intelligence is already deceiving us and could have unforeseen consequences for humans
  • Wontae Lee - 흥미롭지만 공포스러운 연구결과. MIT 연구팀의 새 연구에 따르면, 인공지능은 이제 목표를... | Facebook
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• 생성 AI 연구 활용 한계와 제언 | Pega Devlog
• Google scrambles to manually remove weird AI answers in search - The Verge
  • 구글, 검색에서 이상한 AI 답변을 수동으로 제거하느라 고군분투중 | GeekNews
• AI in software engineering at Google: Progress and the path ahead
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• How Meta trains large language models at scale - Engineering at Meta
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• AI가 생성했다고 의심되는 자료를 설명하는 새로운 용어 "Slop" 등장 | GeekNews
• How to Build an AI Startup
  • AI 스타트업을 만드는 방법 | GeekNews
• 할리우드와 게임이 AI와 싸우는 이유 | GeekNews
• 생성 AI 방향 바뀌었다… ‘온디바이스AI’의 현재와 미래 - 더밀크 | The Miilk
• 비즈니스 문제는 AGI가 아닌 ‘OGI’로 < 솔루션가이드 < IT·산업 < 뉴스 < 기사본문 - 지티티코리아
• Skelter Labs Blog - AI 에이전트의 이유 있는 성장 궤도
• A Goldilocks Introduction to AI Agents: Opportunities, Challenges, and Everyday Impact
  • AI 에이전트 - 기회, 도전 과제, 그리고 일상에 미치는 영향 | GeekNews
  • 권정혁 - AI 에이전트 - 기회, 도전 과제, 그리고 일상에 미치는 영향 "AI 에이전트"는 최근 18개월 동안... | Facebook
• 메이커 스프린트 참가자들을 통해 분석한 AI와 SaaS 트렌드 | Disquiet*
• "AI 여친에게 월 1000만원을 쓴다" AI 연인 비즈니스 한판 정리
• Can AI Startups Outrun Dot-Com Bubble Comparisons? Investors Aren’t So Sure. - WSJ
  • AI가 닷컴 버블과 다를까요? 투자자들은 아니라고 합니다. | GeekNews
• 彼女にフラれる→「AI元カノ」を開発→AI研究者に！ 開発者が「“悲しきモンスター”を生み出してしまった」と絶望した理由とは？ - ライブドアニュース
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• AI-Native 회사 만들기 | GeekNews
• 일본에서 생성형 AI를 활용한 TVCM 제작이 활발해지고 있습니다 - 쉽고 재미있는 IT뉴스, 아웃스탠딩!
• Meta 3D Gen - 텍스트로 3D 애셋을 생성 | GeekNews
• "오픈AI 소라보다 낫네"…영상 AI 스타트업 런웨이, 새 모델 '젠-3 알파' 출시 < 월드AI < 기사본문 - AI포스트(AIPOST)
• AI의 $600B(830조원) 질문 | GeekNews
• 주간 아티클 | 아이폰에 들어가는 구글, 마이크로소프트의 AI 광폭 행보, 사우디 $40B 짜리 AI 펀드 조성, AI 프롬프트 엔지니어링은 죽었다, 그리고 Suno AI
• State of the Cloud 2024 - Bessemer Venture Partners
  • 2024년 AI 클라우드를 정의하는 5가지 트렌드 | GeekNews
• 대용량 AI 실시간 임베딩 데이터를 효율적으로 다루기
• 인공지능 버블, 그 붕괴의 시작이 보인다?
• Benedict Evans - The AI Summer
• AI Tool 소개 by Peter Yang
• Bringing AI-powered answers and summaries to file previews on the web - Dropbox
• AGI KR | Lex Fridman 팟캐스트에 AI 검색서비스를 만들고 있는 Perplexity CEO인 Aravind Srinivas가 인터뷰한 내용이 올라왔습니다 | Facebook
  • 1. 소스에 충실할 것
  • 2. 그럼에도 불구하고, Hallucination이 여러가지 이유로 발생할 수 있다
  • 3. 검색 (인덱싱, 랭킹)을 잘 하기 위한 기술 요소들
  • 4. Perplexity의 Sonar 모델, 그럼에도 Model-agnostic하게 만들기
  • 5. Latency가 매우 낮고, 계속 낮아지게 하는 동력에 관해서
• 퍼플렉시티(Perplexity): AI 검색의 미래
• Disquiet on LinkedIn: RISE | Disquiet*
• LLM과 모바일 UX의 매력적인 만남, 트레이스 | by Corca | Corca | Jul, 2024 | Medium
• KIRD - RnD 수행시 생성 AI를 현명하게 활용하는 방법 | Pega Devlog
• AI가 말했다. ‘병x들 닥쳐라 ㅋㅋㅋ’ 라고 - rainygirl's Op-eds
• 테드 창 “예술은 무수한 선택의 결과…AI, 인간 예술 대체 못 해”
  • SF 작가인 테드 창이 한겨레 사람과디지털포럼에서 강연한 내용 전문
  • 기존과 같이 AI에 긍정적이지 않은데 AI는 지능이 있다기보다 응용 통계라고 부르는 것이 정확하다고 이야기
  • 또한 언어는 의사소통 체계를 의미하는데 LLM에서는 의도가 없기 때문에 의사소통이 일어나지 않고 있음
  • LLM이 만든 텍스트는 광고성인 경우가 많아서 인터넷이 앞으로 정보의 출처로서 영구적으로 퇴보할 가능성이 높다
  • 에세이 쓰기는 두뇌를 위한 근력운동이기 때문에 LLM으로는 인지능력을 향상할 수 없고
  • 예술은 표현의 한 형태이기 때문에 욕구가 없는 ChatGPT는 예술을 할 수 없다고 이야기
• AI는 전기를 먹고 자란다 < 사회 < 기사본문 - 시사IN
  • AI의 인기로 하이퍼스케일 데이터센터가 생겨나고 있고
    • 기존에 기업에서 쓰던 전력을 100% 재생에너지로 충당하겠다는 RE100 선언에 동참했던 빅테크 기업들도
    • 데이터센터에 들어갈 엄청난 양의 전기를 확보할 방법 때문에 고민
  • 빅테크 업체들도 이러한 전기를 확보하기 위해서 다양한 노력을 하고 있지만 여러 국가에서 데이터센터 설립을 제한하는 법 제정
  • 국내에서도 재생에너지를 구하기가 어려운 게 현실이고 정부의 발표에서도 2030년에는 2023년보다 전력 수요량이 2배 증가할 것이라고 예상
  • 한국은 데이터센터가 수도권에 집중되어 있는데 수도권의 전력 자급률을 0.67에 불과하기 때문에 국내에서는 발전보다 송전이 더 중요한 문제
    • 이 때문에 데이터센터를 전기가 생산되는 지방으로 이전하려고 노력하지만
    • 지방에서의 인력 문제와 전력 가격 정책 등의 문제로 쉽지 않은 상황
• Apple shows off open AI prowess: new models outperform Mistral and Hugging Face offerings | VentureBeat
  • Apple, 개방형 AI 역량 과시: 새로 공개한 모델이 Mistral보다 뛰어난 성능 발 | GeekNews
• 타겟 유저를 확 좁혀서 7,000억 기업가치가 된 AI 세일즈 툴
• Alexa는 수백만 가구에 있지만 Amazon은 수십억 달러를 손해보고 있음 | GeekNews
• AI로 생성한 코드 문제점과 유의 사항 | InfoGrab, DevOps 전문 기술 기업 | 인포그랩 | GitLab기반 DevSecOps 구축,컨설팅,교육,기술지원 서비스 제공
• GPT-4o mini 이용해서 만든 AI 뉴스 번역 서비스 "NewsGPT" - 모두의AI
• AI 스타트업들에게: 곡괭이와 삽을 팔지 말고, 직접 캐세요 | GeekNews
• AI 시대 ‘개발자 커리어’ 어떻게 변화할까? | InfoGrab, DevOps 전문 기술 기업 | 인포그랩 | GitLab기반 DevSecOps 구축,컨설팅,교육,기술지원 서비스 제공
• JavaScript 와 AI 그리고 WD-40 한캔으로 $2,750 을 번 방법 | GeekNews
• AI start-ups: Don’t sell picks and shovels, dig with them | by Founder Collective | Jul, 2024 | Medium
  • AI 스타트업들에게: 곡괭이와 삽을 팔지 말고, 직접 캐세요 | GeekNews
• (1) Alexander Isora 👽 on X: "I stopped writing code entirely in 2024. I only copy-paste code generated by AI ✌️🤓 How do I do that? 10 hints: Hint 1: if you have a creative task such as code architecture, you want to use so called chain of thoughts. You add "Think step-by-step" to your prompt and enjoy a https://t.co/cVTTGBKFWs" / X
  • 2024년 내내 AI로만 개발을 해 온 사람이 알려주는 7가지 팁
• 특집 K-AI 박태웅 한빛미디어 의장 “일반직이 AI 제도 ‘조물락'...전문가가 정책 방향 수립해야" - YouTube
  • 특집 K-AI 스페셜인터뷰 박태웅 한빛미디어 의장 “일반직이 AI 제도 ‘조물락'...전문가가 정책 방향 수립해야" 인터뷰 전문 < 스페셜 인터뷰 < 오피니언·이슈 < 기사본문 - 폴리뉴스 Polinews
• "AI 운동 친구·코딩 파트너 만든다"…구글, 맞춤형 챗봇 서비스 '젬스(Gems)' 출시 < 글로벌 < 월드AI < 기사본문 - AI포스트(AIPOST)
• Java를 만든 전설적 프로그래머 제임스 고슬.. : 네이버블로그
• 지능의 시대 (The Intelligence Age) - 샘 알트만 | GeekNews
• 이제 샘 알트먼의 말을 그대로 믿지 말아야 할 시점입니다 | GeekNews
• I am tired of AI | On Test Automation
  • AI에 지친 사람들 | GeekNews
• AI뉴스 - 메타 MovieGen, 오픈AI DevDay, GPT 캔버스 업데이트, Flux 1.1 pro 등 - YouTube
• 노벨상 받은 AI, 그리고 양자역학 미라클레터
• 노벨상 쾌거에 숨은 ‘적자 2조원’의 마술···구글은 기다리고 또 기다렸다 ★★글로벌 시대의 ‘패러다임’, ‘인재 보유’의 중요성
• Dario Amodei — Machines of Loving Grace
  • The essay discusses the potential positive impact of powerful AI on the world
  • The author, Dario Amodei, is the CEO of Anthropic, a company focused on reducing the risks of powerful AI
  • He argues that while many people are concerned about the dangers of AI, they underestimate its potential benefits
  • The author outlines five areas where powerful AI could significantly improve human life: biology and physical health, neuroscience and mental health, economic development and poverty, peace and governance, and work and meaning
  • He also provides a framework for understanding the limitations and complementary factors that affect the impact of AI.
  • Anthropic의 CEO Dario Amodei가 굉장히 긴 에세이
• Adobe's new image rotation tool is one of the most impressive AI concepts we've seen | Creative Bloq
  • Adobe의 새로운 이미지 회전 도구, 가장 인상적인 AI 도구 중 하나 | GeekNews
  • Adobe MAX 2024 발표가 업계에 준 충격 | 기존 강자가 더 강력해지는 Adobe, AI로 당장 돈, 시간 아끼는 수많은 AI 편집 디자인 도구 대거 공개 - YouTube
• Meta의 오픈 AI 하드웨어 비젼 | GeekNews
• 이번 주 AI 관련 소식
• AI: Dystopia or Utopia? | Khosla
  • AI: 디스토피아인가 유토피아인가? | GeekNews
• 노벨물리학상 수상자 제프리 힌튼 교수가 말하는 일리야 수츠케버와 AI의 미래
  • 제프리 힌튼 교수가 지난 4월 영국 왕립연구소에서 진행한 인터뷰를 정리
• AI열풍 끝났다?… 판도 바뀌는 버티컬AI의 시대 - 머니투데이
• 생성형 AI의 불편한 골짜기에 대한 고찰 | GeekNews
• 구글 CEO, "회사내 신규 코드의 4분의 1 이상이 AI로 만들어진다" | GeekNews goose
• New generative AI tools open the doors of music creation - Google DeepMind
• AI로 인해 거부할 수 없는 변화를 맞이하는 기업들 | 비즈니스 스토리텔러
  • AI로 인해 거부할 수 없는 변화를 맞이하는 기업들
• ‘라마, 믹스트랄은 기준 미달’ 오픈소스 AI 정의 1.0 발표 – 바이라인네트워크
• 툴 서비스의 무료 AI 기능, 사용자 경험은 어떨까? | 요즘IT
• 벌써 한계가 왔나... GPU 늘려도 AI가 똑똑해지지 않는다면? - 슬로우뉴스.
• 2024: The State of Generative AI in the Enterprise - Menlo Ventures
  • 미국 기업 의사결정자 600인이 말하는 Gen AI 2024
• 해빗팩토리가 데이터, 자동화, AI를 활용하여 생산성을 10배로 만든 방법, 100배로 만들 계획
• The AI agents stack | Letta
• AI 뉴스 - 엔비디아 Fugatto, 소라 유출, 딥마인드 Cat-4D, 오픈AI 로스차일드 음모론, 옵티머스 22 DoF, KLING TRY-ON 등 - YouTube
• 보고서: 엔지니어가 보는 2025 AI 산업 : 오호츠크
• aidl.io The definitive weekly newsletter on A.I. and Deep Learning, published by Waikit Lau and Arthur Chan
• AI Index Report 2024 – Artificial Intelligence Index
  • 전종홍 - 지난 주에 스탠포드의 AI index 2024 버전이 발표된다고 예고했었는데, 오늘 공개가 되었네요.... | Facebook
• Alchemy AI Newsletter
• dropofahat.zone
• GN#256 AI 거품은 어떻게 터지게 될까? | GeekNews
• GN#259 방에서 가장 똑똑한 사람이 되려 하지 말고, 가장 친절한 사람이 되라 | GeekNews
• GN#260 지금이 서비스 비즈니스를 시작하기 좋은 시기입니다 | GeekNews
• GN#261 2024년 AI 클라우드를 정의하는 5가지 트렌드 | GeekNews
• GN#277 Gen AI - 빠른 사고에서 느린 사고로, 에이전트 추론의 시대 개막 | GeekNews
• GN#279 차세대 경쟁 Arena 18가지 | GeekNews
• GN#289 AI 보조 코딩이 소프트웨어 엔지니어링을 어떻게 바꿀 것인가 | GeekNews
• NAVER Tech Talk
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  • AI 2차 (2017년 5월~12월)
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  • AI 6차 (2018년 12월~2019년 3월)
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• TLDR 오늘의 AI 뉴스, 2023-08-31: OpenAI, 매출 10억 달러에 근접 👋, 구글의 듀엣 AI 🤖, 범용 의료 이미지 세그먼테이션 🏥 - 읽을거리&정보공유 - 파이토치 한국 사용자 모임
• TLDR 오늘의 AI 뉴스, 2023-09-12: 메타의 GPT-4 경쟁자 개발 중 🥷, 프로젝트 구텐베르크, AI 오디오북 출시 📚, 자율 주행 자동차 및 언어 안내 🚗 - 읽을거리&정보공유 - 파이토치 한국 사용자 모임
• TLDR 오늘의 AI 뉴스, 2023-09-19: Writer사社, 1억 달러 규모의 시리즈 B 투자 유치 💰, 오픈소스 AI가 승리하는 이유 💪, AI를 규제하기엔 너무 이르다 🧑⚖️ - 읽을거리&정보공유 - 파이토치 한국 사용자 모임

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• A list of artificial intelligence tools you can use today — for personal use (1/3)
• 24 AI tools to future-proof yourself
• 연구 및 행정 활용 AI 도구들 | Pega Devlog
• AI/노코드/SaaS툴 모음
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• 외국에선 핫하지만, 국내에는 덜 알려진 AI사이트 - NBA Mania
  1. Perplexity – 질문하면 즉각 답변하는 AI 검색엔진
  2. Gamma – 텍스트만 입력하면 AI가 대신 ppt 만들어줘
  3. Guru - 지식 관리와 AI 검색 최적화
  4. Otter ai - 메모 자동화. 똑똑한 기록러가 되고싶다면 이 툴!
  5. copy. ai – 카피라이팅 자동화, 마케터라면 필수!
  6. Jasper – 이 툴도 마케팅용 텍스트 생성에 최적화
  7. HeyGen – 텍스트 입력하면 자동으로 영상 생성
  8. Tidio - 고객 서비스 향상, CS 챗봇의 최고봉
  9. Synthesis. io – 가상 인간 아바타 영상 제작 궁금했지? 이 툴이야!
• 코드 작성 시간 절반으로 줄여줄 5가지 개발 툴 | 요즘IT
  • Github Copilot, Tabnine, DeepCode(Snyk Code), SonarQube, Codacy
• 직장인을 위한 필수 AI 도구 10선 (PPT 및 동영상 제작, 회의록 작성 등) - 마케팅 - 정보공유 - 아이보스
• LLM 기반 체크리스트 생성 툴 공유
• 업무 효율 바로 올라가는 무료 AI툴 7개 추천! (안쓰면 후회합니다) - YouTube
  • 클로바노트, Tactiq, Guidde, Whimsical, Napkin.ai, ColorMagic, NotebookLM
• 늦게 알면 폭풍 오열할 'AI툴' BEST3 - YouTube
  • Shots, Napkin AI, 폴라리스오피스 polarisoffice
• 당신의 능률을 미친듯이 올려줄 AI 툴 (뻔한 거 말고) - YouTube
  • Claude (무료) - 대화형 인공지능 https://claude.ai
  • Perplexity (무료) - 웹 검색 엔진 AI https://www.perplexity.ai
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    • SciSpace (2) Literature Review | Pega Devlog
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    • SciSpace (4) My Library | Pega Devlog
  • Lylis (무료) - 유튜브 영상요약 https://lilys.ai
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• 연구활용 AI 도구 사용방법 | Pega Devlog
• 인공지능 deepseek, 챗GPT, grok3, claude, gemini중 누가 퍼블리싱을 잘할까?
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  • Amurex - 미팅용 AI Copilot | GeekNews
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  • Ollama + Chatbox AI 자신의 PC에 DeepSeek과 같은 언어 모델을 설치해서 ChatGPT처럼 사용하기 - YouTube
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• IconScout Download 10.1 Million+ Icons, Illustrations, 3D Illustrations, and Lottie Animations | IconScout
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• Lovable
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  • 소소한 코딩화면 공유 - obsidian - YouTube
• Napkin AI - The visual AI for business storytelling
• NotebookLM
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    • VidiGo How to Use NotebookLM (Googles New AI Tool)
    • NotebookLM(Google의 새로운 AI 도구) 사용 방법 | 완벽한 영상요약, 릴리스에이아이 | Lilys AI
  • 구글의 NotebookLM 사용법 - 내 문서를 기반으로 작동하는 AI - YouTube
    • VidiGo 구글의 NotebookLM 사용법 - 내 문서를 기반으로 작동하는 AI.mp4
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  • 💡NotebookLM: 구글의 최신 AI 연구 어시스턴트 리뷰
  • NotebookLM Podcast . Interactive Mode Beta - Join the conversation! - YouTube
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• Perplexica is an AI-powered search engine. It is an Open source alternative to Perplexity AI
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• https://proxy.convergence.ai
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• Shots - Create Amazing Mockups
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• Toolify Best AI Tools Directory & AI Tools List - Toolify

Tutorial

• 왕초보의 인공지능 코딩 - YouTube
• 25분만에 끝내는 인공지능 기초와 활용 및 사례 (ㄹㅇ블루오션) - YouTube
• 45 Best Resources to Learn Artificial Intelligence (YouTube,Tutorials, etc)
• AI Python for Beginners - DeepLearning.AI
  • 초보자를 위한 AI Python - Andrew Ng 의 무료 강의 | GeekNews
• Introduction to AI Platform Notebooks
• Jay's Visual Intro to AI
• Learn Prompting: Your Guide to Communicating with AI

Vector DB

• 나만의 GPT 만들기, Embedding
• Databricks Vector Search and Lakehouse Monitoring Demo - YouTube
• Introduction to Vector Search - YouTube
• Vector DB의 미래에 대한 생각
• Nidhin Pattaniyil - Building a Search Engine | PyData Seattle 2023 - YouTube
• What is Vector Similarity Search? | Encord
  • 벡터 유사도 검색이 무엇인가요? (What is Vector Similarity Search?) - 읽을거리&정보공유 - 파이토치 한국 사용자 모임
  • 벡터 유사도 검색이 무엇인가요? (What is Vector Similarity Searc | GeekNews
• PyData Boston September Meetup Session 2: Intro to Weaviate open-source vector database. - YouTube
• 랭체인의 핵심, Retrieval - Vectorstores - YouTube
• 랭체인러닝데이 문서로더부터 벡터스토어까지 쌩 파이썬으로 만들어보기
  • 문서로더부터 벡터스토어까지 쌩 파이썬으로 만들어보기
  • 랭체인러닝데이 문서로더부터 벡터스토어까지 (랭체인없이) 쌩 파이썬으로 만들어보기 - YouTube
• Egor Romanov - Performance of Vector Databases - YouTube
• A fun and absurd introduction to Vector Databases by Alexander Chatzizacharias - YouTube
• Vector search in old and modern databases
• What Is Vector Similarity Search and How Is It Measured | by Pavan Belagatti | Feb, 2024 | Level Up Coding
• A fun and absurd introduction to Vector Databases by Alex Chatzizacharias - YouTube
  • VidiGo A fun and absurd introduction to Vector Databases
  • 알렉스 차치자차리아스의 재미있고 황당한 벡터 데이터베이스 소개 | 완벽한 영상요약, 릴리스에이아이 | Lilys AI
    • 과거 Word2Vec와 GloVe와 같은 임베딩 모델은 문맥을 이해하지 못하는 문제, Transformer 모델인 BERT와 CLIP은 이를 이해하여 다의어의 다른 의미를 다른 벡터로 표현
    • Vector database는 시맨틱 검색에 적합, 주로 AI 응용프로그램에서 사용
      • 거리와 유사성을 나타내는 다양한 거리 지표 사용, 주로 K 최근접 이웃 알고리즘 사용. Euclidean distance이 가장 표준적인 거리 측정 방법
    • 거리 계산과 인덱싱은 항상 동일한 벡터 공간 내에서
      • 각 데이터베이스는 벡터 공간 또는 스키마 정의를 위한 방법을 갖고 있으며, 벡터의 차원은 일치해야
        • Mathematically speaking, 가능하지만 결과가 이상할 수 있으므로 피하는 걸 권장
      • 벡터 공간을 만들어 클러스터를 형성하여 데이터를 쉽게 찾을 수 있도록 하는 유저 친화적이고 재미있는 방법
      • 객체의 유사성에 따라 클러스터가 형성되어 검색 시 유사한 객체 또는 벡터를 쉽게 검색 가능
• RAG 핵심으로 부상하는 초고정밀도∙초고성능 LLM용 벡터 DB < 솔루션가이드 < IT·산업 < 뉴스 < 기사본문 - 지티티코리아
• Deep Dive into Vector Databases by Hand ✍︎ | by Srijanie Dey, PhD | Mar, 2024 | Towards Data Science
  • Deep Dive into Vector Databases by Hand ✍️ with Dr. Dey
• Scaling vector search using Cohere binary embeddings and Vespa | Vespa Blog
  • 코히어는 최근 바이너리 및 int8 벡터 지원을 제공하는 새로운 임베딩 API 출시
  • 중요한 이유
    • 바이너리화로 저장 요구 사항이 크게 감소(1024개의 부동 소수점에서 128바이트로 압축)
    • Vespa에서 기본적으로 지원하는 해밍 거리로 인해 거리 계산 속도 향상
    • 동일한 텍스트 입력에 대한 다중 벡터 표현으로 초기 코스 검색 후 높은 해상도 표현 사용 가능
    • 계층적 저장 및 계산 경제성으로 배포 비용이 크게 절감
    • Vespa는 HNSW 인덱싱 유무에 관계없이 해밍 거리 계산 지원
  • 코히어 v3 임베딩 모델 소개
    • 단일 텍스트 입력에 대해 다중 벡터 표현이 가능하며 임베딩 API 사용 시 추가 요금 없음
    • 효율성과 비용 간 절충이 가능하므로 예산 내에서 최적의 성능
  • Vespa에서 새로운 코히어 임베딩 모델 사용법
    • 콤팩트 바이너리 표현만 사용하는 가이드
    • 바이너리 표현과 int8 버전 두 가지를 사용하는 가이드
    • 다국어 하이브리드 검색을 위한 Cohere 다국어 임베딩 가이드
  • 요약
    • 코히어의 최신 임베딩 모델과 Vespa의 바이너리 및 int8 벡터 지원이 결합되어 계층적 저장 및 계산을 통해 비용을 최소화 가능
    • 임베딩 API의 유연성과 Vespa의 기능을 통해 대규모 데이터 세트에서 RAG 파이프라인을 향상시키고 비용 절감 가능
• Vector embeddings at the center of your data stack/ Daniel Svonava (Superlinked) - YouTube
• Approximate Vector Search with KMeans and Azure SQL | Data Exposed - YouTube
  • VidiGo Approximate Vector Search with KMeans and Azure SQ
  • KMeans 및 Azure SQL을 사용한 대략적인 벡터 검색 | 데이터 노출됨 | 완벽한 영상요약, 릴리스에이아이 | Lilys AI
• MLOps Now — Advancing Vector Search for LLM in Production — 고석현, CEO, Sionic AI - YouTube
  • VidiGo MLOps Now — Advancing Vector Search for LLM in Pro
  • MLOps Now — Advancing Vector Search for LLM in Production — 고석현, CEO, Sionic AI | 완벽한 영상요약, 릴리스에이아이 | Lilys AI
• A Fun & Absurd Introduction to Vector Databases • Alexander Chatzizacharias • GOTO 2024 - YouTube
  • He explains that vector databases are used for storing and indexing high-dimensional vectors, particularly in AI applications and as search engines
  • He demonstrates how to use a vector database, translating data into vectors, and querying that data
  • The talk covers topics such as text search, image search, and generative search
  • The presentation includes demos and resources for further learning
  • VidiGo A Fun & Absurd Introduction to Vector Databases •
  • 벡터 데이터베이스에 대한 재미있고 황당한 입문 - 알렉산더 차치자차리아스 - GOTO 2024 | 완벽한 영상요약, 릴리스에이아이 | Lilys AI
• Amazon MemoryDB for Redis에서 Vector Search 공식 지원
  • rag-with-amazon-bedrock-and-memorydb: Question Answering Generative AI application with Large Language Models (LLMs), Amazon Bedrock, and Amazon MemoryDB for Redis
  • rag-with-amazon-memorydb-and-sagemaker at main · aws-samples/aws-kr-startup-samples · GitHub
• Chroma
  • AI 이미지 검색 엔진 만들기 - 벡터 데이터베이스 설명과 Chroma DB 튜토리얼 - YouTube
  • LangChain KR | 이런 질문을 Stackoverflow에 우선 올려놨습니다 | Facebook
  • chroma vector database .. : 네이버블로그
• DiskVectorIndex
• flasma: High-performance vector search engine with no loss of accuracy through GPU and dynamic placement
• generative-ai-for-beginners: 12 Lessons, Get Started Building with Generative AI 🔗
  • Machine Learning for Beginners
  • Generative AI for Beginners - Full Videos Series Released!
• imvectordb: Super simple in-memory vector DB for Node.js
• milvus: An open source embedding vector similarity search engine powered by Faiss, NMSLIB and Annoy
  • Vector database - Milvus
  • Milvus: A big leap to scalable AI search engine - Data Science Central
  • 그 많던 벡터는 다 어디로 갔을까? Milvus 활용기 – The Highlights – 라이너 팀 블로그
• NVIDIA Deep Learning Online Courses | NVIDIA
  • Nvidia가 개설한 무료 AI 강좌들 | GeekNews
• Pinecone Vector Database for Vector Search | Pinecone
  • Natural Language Processing (NLP) for Semantic Search | Pinecone
  • Nearest Neighbor Indexes for Similarity Search | Pinecone
    • The Rise of Vector Data - YouTube
  • Building a Document-based Question Answering System with LangChain, Pinecone, and LLMs like GPT-4. - YouTube
  • ChatGPT에 텍스트 검색을 통합하는 RAG와 벡터 데이터 베이스 Pinecone #1
  • ChatGPT에 텍스트 검색을 통합하는 RAG와 벡터 데이터 베이스 Pinecone #2 - 임베딩과 유사도 검색
  • ChatGPT에 텍스트 검색을 통합하는 RAG와 벡터 데이터 베이스 Pinecone #3 Pinecone 둘러보기
  • ChatGPT에 텍스트 검색을 통합하는 RAG와 벡터 데이터 베이스 Pinecone #4 텍스트 임베딩하기
  • ChatGPT에 텍스트 검색을 통합하는 RAG와 벡터 데이터 베이스 Pinecone #5 ChatGPT에서 Pinecone 에 저장된 문서를 기반으로 답변하기
  • ChatGPT에 텍스트 검색을 통합하는 RAG와 벡터 데이터 베이스 Pinecone #6 임베딩을 위한 효과적 문장 분리 방법
  • ChatGPT에 텍스트 검색을 통합하는 RAG와 벡터 데이터 베이스 Pinecone #7 RAG 쿼리한 정보로 LLM에 질의하기
  • ChatGPT에 텍스트 검색을 통합하는 RAG와 벡터 데이터 베이스 Pinecone #8 임베딩 API 비교
  • Pinecone Introduces its Serverless Vector Database - InfoQ
  • Building a RAG Architecture: Local Files and Web Data Extraction - Pinecone, Mongo and ChatGPT - YouTube
    • VidiGo Building a RAG Architecture: Local Files and Web D
    • RAG 아키텍처 구축하기: 로컬 파일 및 웹 데이터 추출 - Pinecone, Mongo 및 ChatGPT | 완벽한 영상요약, 릴리스에이아이 | Lilys AI
  • 7-docs
    • Using OpenAI with JavaScript
      • OpenAI의 chat/completions과 embeddings 2개의 엔드포인트와 Pinecone을 이용해서 자신만의 콘텐츠로 챗봇을 구성할 수 있는 가이드를 설명하는 글
      • 이 과정의 결과물로 7-docs라는 프로젝트 공개
  • aws-reference-architecture-pulumi: Pinecone AWS Reference Architecture
  • liner-pdf-chat-tutorial: LINER PDF Chat Tutorial with ChatGPT & Pinecone
• pgvector -> sql.md
• PostgresML: Leveraging Postgres as a Vector Database for AI - YouTube
• Qdrant - Vector Database
  • Qdrant: Open Source Vector Search Engine and Vector Database (Andrey Vasnetsov) - YouTube
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• Timescale Vector is PostgreSQL++ for AI applications | Timescale
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