Stories About AI
인공지능(AI) 기술의 발전으로 법률 분야에서도 혁신적인 변화가 일어나고 있습니다. 그 중에서도 ‘AI 판사’의 등장은 전통적인 사법 시스템에 새로운 패러다임을 제시하고 있습니다. 이 글에서는 전 세계에서 실제로 도입되거나 계획 중인 AI 판사 사례들을 살펴보고, 이를 통해 미래 법정의 모습을 전망해 보고자 합니다. 에스토니아의 AI 소액 재판 시스템 에스토니아는 디지털 정부의 선두주자로 알려져 있습니다. 이러한 디지털 혁신은
인공지능(AI) 기술의 급속한 발전으로 다양한 산업 분야에서 혁신이 일어나고 있습니다. 법조계도 예외는 아닙니다. 최근 ‘AI 판사’라는 개념이 주목받으면서, 법정의 모습이 크게 바뀔 것이라는 전망이 나오고 있습니다. 이 글에서는 AI 판사의 개념부터 핵심 기술, 실제 적용 사례, 그리고 미래 전망까지 심도 있게 다루어 보겠습니다. 1. AI 판사의 개념과 발전 과정 1.1 AI 판사의 정의 AI 판사란
서버리스 아키텍처는 현대 클라우드 컴퓨팅 환경에서 가장 주목받는 기술 중 하나입니다. 이 글에서는 서버리스 아키텍처의 개념부터 실제 구현 전략까지 심도 있게 살펴보겠습니다. 1. 서버리스 아키텍처의 개념과 진화 서버리스 아키텍처는 개발자가 서버 인프라를 직접 관리하지 않고도 애플리케이션을 구축하고 실행할 수 있게 해주는 클라우드 컴퓨팅 실행 모델입니다. ‘서버리스’라는 용어는 실제로 서버가 없다는 의미가 아니라, 개발자가 서버 관리에
인공지능(AI) 기술의 급속한 발전으로 직업 시장이 큰 변화를 겪고 있습니다. 이 글에서는 AI가 직업 시장에 미치는 영향과 미래 전망, 그리고 이에 대한 대응 전략을 살펴보겠습니다. 1. 인공지능과 직업 시장의 변화: 현재와 미래 1.1 AI 기술의 발전과 직업 시장 영향 AI 기술은 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리 등의 분야에서 놀라운 발전을 이루고 있습니다. 이러한 발전은 다양한 산업
인공지능(AI) 기술의 급속한 발전으로 다양한 산업 분야에서 AI 관련 직업의 수요가 급증하고 있습니다. 이 글에서는 AI 시대를 주도할 5가지 핵심 직군에 대해 자세히 알아보겠습니다. 각 직업의 역할, 필요한 기술, 그리고 미래 전망을 탐색하며, AI 분야에서 커리어를 쌓고자 하는 분들에게 유용한 정보를 제공하고자 합니다. 1. 인공지능 시대의 도래: 변화하는 직업 landscape AI 기술은 우리 사회의 모든
파이썬은 강력하고 유연한 프로그래밍 언어지만, 스크립트 형태로 배포하는 것은 때로 불편할 수 있습니다. 이를 해결하기 위해 파이썬 스크립트를 실행 가능한 exe 파일로 변환하는 방법이 있습니다. 이 글에서는 파이썬 exe 파일 생성에 대한 전문적인 가이드를 제공합니다. 1. 파이썬 스크립트를 exe 파일로 변환하는 이유와 장점 파이썬 스크립트를 exe 파일로 변환하는 것은 여러 가지 이점을 제공합니다: 이러한 장점들로
생성형 AI 원리(Generative AI)는 현대 기술 혁신의 최전선에 서 있는 분야입니다. 이 글에서는 생성형 AI의 핵심 원리와 기술적 기반을 심도 있게 살펴보겠습니다. 인공지능, 기계학습, 딥러닝의 교차점에 위치한 이 혁신적 기술이 어떻게 작동하는지 상세히 알아보겠습니다. 1. 생성형 AI의 정의와 발전 과정 1.1 생성형 AI란 무엇인가? 생성형 AI는 새로운 데이터를 생성할 수 있는 인공지능 시스템을 말합니다. 이는
생성형 AI란(Generative AI) 최근 몇 년간 인공지능 분야에서 가장 주목받는 기술 중 하나입니다. 이 글에서는 생성형 AI의 개념부터 핵심 기술, 응용 분야, 그리고 미래 전망까지 자세히 살펴보겠습니다. 1. 생성형 AI란? 정의와 기본 개념 생성형 AI란 무엇인가? 생성형 AI는 기존 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 창작할 수 있는 인공지능 시스템을 말합니다. 이 기술은 텍스트, 이미지, 음성, 비디오
생성형 AI 단점, 그 가능성과 그림자 생성형 AI 단점 : 생성형 인공지능(Generative AI)은 주어진 데이터를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 생성하는 인공지능 기술입니다. 이는 텍스트, 이미지, 음악, 동영상 등 다양한 형식의 데이터를 생성할 수 있으며, 그 잠재력은 무궁무진합니다. 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT 시리즈, Google의 BERT, 그리고 DALL-E와 같은 모델들이 있습니다. 이러한 모델들은 자연어 처리, 이미지 생성, 번역,
빅데이터 시대가 도래하면서 전통적인 관계형 데이터베이스(RDBMS)의 한계를 극복하기 위한 새로운 데이터 관리 솔루션의 필요성이 대두되었습니다. 이에 대한 해답으로 등장한 것이 바로 NoSQL DB입니다. 이 글에서는 NoSQL 데이터베이스의 개념부터 주요 솔루션, 그리고 미래 전망까지 깊이 있게 살펴보겠습니다. 1. NoSQL 데이터베이스의 개념과 특징 NoSQL은 “Not Only SQL” 또는 “Non-SQL”의 약자로, 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS)의 한계를 극복하기 위해