2025년 5월 1일
NPU: AI 효율을 극대화하는 전용 프로세서
인공지능 연산을 빠르게 처리하기 위한 전용 하드웨어로 NPU를 소개했습니다. CPU와 GPU의 역할과 한계를 짚으며 AI 효율 극대화 관점을 설명했습니다.
#LLM#ML
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대표 인기 포스트로봇 개발자의 필수 지식 "로봇용 감속기" 알아보기162 조회162 조회 AI
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- 2025. 5. 1.
최신 게시글 (20)
2025년 4월 29일
CHANGELOG 자동화 커스텀으로 Git을 통한 형상관리에 날개달기
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#Git#자동화
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2025년 4월 27일
『공간데이터 시각화 플랫폼』 개발의 시작부터 끝까지, 프론트엔드 개발자의 여정
공간데이터 시각화 플랫폼 개발 여정을 프론트엔드 개발자 관점에서 소개한 글입니다. 제목과 발췌상 프로젝트 개요와 팀 맥락을 전하는 내용입니다.
#시각화#플랫폼
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2025년 4월 23일
UX 라이팅, 텍스트로 사용자 경험을 디자인하다: 카피라이팅, 테크니컬 라이팅과의 차이점
UX 라이팅을 텍스트로 사용자 경험을 디자인하는 관점에서 설명했습니다. 카피라이팅, 테크니컬 라이팅과의 차이도 함께 다뤘습니다.
#UI/UX
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2025년 4월 22일
강좌를 통해 살펴본 프롬프트 엔지니어링의 기초
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#LLM#prompt
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2025년 4월 20일
공통 Jenkins pipeline과 Confluence API를 활용한 배포 프로세스 자동화 사례
Jenkins 공통 파이프라인과 Confluence API로 배포 프로세스를 자동화한 사례를 다뤘습니다. 제공된 내용이 적어 구체적인 구현과 효과는 확인하기 어렵습니다.
#Jenkins#API#자동화
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2025년 4월 18일
쿠버초보의 kubestronaut 도전기(feat. 시험 준비 Tips)
쿠버네티스 운영 환경을 처음 접한 뒤 kubestronaut에 도전한 경험과 시험 준비 팁을 공유했습니다. 시험 준비 과정에서 도움이 된 학습 포인트를 중심으로 정리했습니다.
#Kubernetes#MSA
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2025년 4월 16일
UX 라이팅, 이름을 불러주다: 직무의 가시화와 중요성
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#UI/UX
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2025년 4월 16일
DeepSeek-R1:강화 학습을 활용한 추론 최적화
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#LLM#ML
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2025년 4월 15일
LLM 추론 최적화 딥시크-R1 및 S1 논문 기반 Reasoning 모델 파인튜닝 방법론
LLM 추론 최적화와 Reasoning 모델 파인튜닝 방법론을 다루는 글입니다. 딥시크-R1과 S1 논문을 바탕으로 관련 접근을 소개했습니다.
#LLM#ML
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2025년 4월 13일
자율주행 AI 모델에서 합성데이터 활용해보기
자율주행 AI 모델 학습에서 합성데이터 활용을 주제로 현업의 고민을 정리한 글입니다. AI 시대의 데이터와 학습 데이터 관점을 함께 다루었습니다.
#자율주행#합성데이터
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2025년 4월 9일
임베딩 모델 , 다국어 지원 BGE-M3 분석 및 구현
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#LLM#임베딩#다국어
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2025년 4월 8일
딥러닝 기반 이상 탐지: 주요 개념과 연구 동향
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#ML#LLM
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2025년 4월 6일
자동차 엔지니어의 딥러닝 분해하기 #2 패턴 학습
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#ML
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2025년 4월 2일
넘쳐나는 VoC에 합리적인 우선순위를 제공하는 방법론 소개 - Kano, Eisenhower Matrix, WSJF
VoC가 많을 때 우선순위를 합리적으로 정하는 방법론을 소개합니다. Kano, Eisenhower Matrix, WSJF를 활용한 분류와 판단 기준을 다룹니다.
#분석
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2025년 4월 1일
토크나이저의 이해와 BPE 기반 LLM에서의 한국어 처리 문제
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#LLM
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2025년 3월 30일
Playwright로 효율적인 FrontEnd 개발 시나리오 테스트하기
Playwright를 활용해 프론트엔드 개발 시나리오 테스트를 적용하는 내용을 다뤘습니다. 지난 글의 통합 테스트 개념을 실제 사례에 연결해 소개했습니다.
#Playwright#test
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2025년 3월 27일
애니메이션에서 찾아보는 디지털 트윈 기술 - 뼈대구성에서 모방학습까지
애니메이션 제작 흐름을 통해 디지털 트윈을 사람에게 적용하는 관점을 소개했습니다. CAD, Mesh, GLTF, USD 개념을 함께 살펴보는 기술 개념 글입니다.
#디지털 트윈#언리얼엔진#CAD
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2025년 3월 25일
소프트웨어 개발하는데 사양이 꼭 필요한가요?
소프트웨어 개발에서 사양이 꼭 필요한지 문제를 제기하는 글입니다. 요구사항 분석과 사양 작성의 현실적인 어려움을 함께 다룹니다.
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2025년 3월 25일
정보유출 걱정 없이 DeepSeek VLM 모델 로컬 환경에서 구축하기
DeepSeek VLM 모델을 정보유출 걱정 없이 로컬 환경에서 구축하는 방법을 다룹니다. 민감한 데이터를 다루는 경우 로컬 실행을 통한 보안 확보를 고려할 수 있습니다.
#LLM
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