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Master Excel with ChatGPT: Your AI-Powered Spreadsheet Assistant!Excel과 Google Sheets는 강력한 데이터 분석 및 관리 도구이지만, 제대로 활용하려면 많은 시간과 노력이 필요합니다. 하지만 걱정하지 마세요! ChatGPT가 여러분의 엑셀 스킬을 한 단계 업그레이드해 줄 AI 도우미가 되어드립니다. ChatGPT를 활용하면 복잡한 수식을 쉽게 작성하고, 데이터를 효과적으로 분석하며, 자동화 기능까지 활용할 수 있습니다. ChatGPT를 이용해 Excel과 Google Sheets를 더 스마트하게 사용하는 방법을 소개하겠습니다! 이 글에서는 ChatGPT를 이용하여 엑셀 사용시 도움 받을 수 있는 분야를 선정해 보았습니다.  1. 복잡한 수식도..

📌 목차 DeepSeek-VL2 소개 DeepSeek-VL2 모델의 핵심 기술 DeepSeek-VL2 사용 방법 DeepSeek-VL2 데모 실습(Hugging Face Space) 비교 실습 동영상 💡 실습과 관련 내용은 2025.2월 현재로 사용하는 시점에 따라 성능은 달라질 수 있습니다.1. DeepSeek-VL2 소개최근 멀티모달 AI의 발전 속도가 빠르게 증가하면서, 이미지와 텍스트를 동시에 처리하는 Vision-Language 모델(VLM)에 대한 관심이 높아지고 있습니다.DeepSeek 팀에서 발표한 DeepSeek-VL2는 이러한 흐름을 반영하여 개발된 Mixture-of-Experts(MoE) 기반의 대규모 Vision-Language 모델입니다. Deep..

OpenAI o3-mini: 비용 효율적 AI 추론의 새 시대를 열다2025년 1월 31일, OpenAI는 새로운 인공지능 모델 o3-mini를 공식 출시했습니다. ChatGPT 및 API에서 즉시 사용 가능한 이 모델은 뛰어난 비용 효율성과 강력한 추론 능력을 결합하여 AI 기술의 새로운 기준을 제시하고 있습니다. 특히, 과학(STEM), 수학, 코딩 등 기술적 도메인에서 탁월한 성능을 발휘하면서도, 기존 모델보다 더 빠르고 저렴하게 제공된다는 점에서 주목받고 있습니다.1. OpenAI o3-mini의 핵심 특징① 강력한 STEM 능력과 합리적인 비용o3-mini는 특히 과학, 수학, 코딩과 같은 기술 분야에서 강력한 성능을 자랑합니다. 기존 OpenAI o1-mini 대비 더 높은 수준의 추론 능력을..

📌 DeepSeek-R1: 강화 학습을 활용한 대형 언어 모델의 추론 능력 향상 연구 분석      - 논문: DeepSeek-R1: Incentivizing Reasoning Capability in LLMs via Reinforcement Learning📌 강화 학습(RL)만으로 GPT-4급 AI 모델을 만들 수 있을까?1. 서론 (Introduction)최근 대형 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 발전 속도는 놀라울 정도로 빠르며, AI가 문제를 해결하는 방식도 점점 더 정교해지고 있다. 특히, 대형 언어 모델을 훈련하는 후속 학습(Post-Training) 과정에서 지도 학습(Supervised Fine-Tuning, SFT) 외에도 강화 학습(Reinforcemen..

중국 AI의 도전, 글로벌 기술 시장의 판도를 바꾸다지난 월요일, 글로벌 금융시장에서 주식이 크게 하락하며 투자자들의 불안감을 자극했습니다. 이번 하락의 배경에는 다름 아닌 중국 AI 스타트업 딥시크(DeepSeek)의 기술 혁신이 자리 잡고 있습니다. 이 신생 기업의 등장은 AI 시장의 경쟁 구도를 흔드는 한편, 미국 기술 대기업들의 미래 전략에도 중요한 질문을 던지고 있습니다.딥시크, 효율적인 AI 기술로 주목받다딥시크는 고성능 챗봇 기술을 기존의 고비용 컴퓨팅 환경을 혁신적으로 간소화하며 구현했습니다. 특히, 선도적인 AI 기업들이 의존하는 특수 컴퓨터 칩의 사용을 최소화해 주목받았습니다.이러한 기술 발전은 AI 분야에서 독보적인 위치를 차지해온 Nvidia와 같은 칩 제조업체의 밸류에이션에 대한 ..

아래 글은 BBC World Service의 ‘The Engineers – Intelligent Machines’ 대담을 토대로 작성한 포스팅입니다. 원 대담은 2024년 8월 10일에 공개되었으며, 지금 시점으로는 조금 시간이 지난 자료입니다. 하지만 인공지능(AI) 분야가 워낙 빠르게 변화한다 해도, 그 시점에서의 논의와 핵심 성과는 지금도 참고할 가치가 충분하다고 판단되어 소개해 드립니다. 다음 내용을 읽으시면, 2024년 당시 AI 전문가들이 어떤 이슈와 전망을 다뤘는지 생생하게 살펴볼 수 있을 것입니다.인공지능이 바꾸는 현재와 미래: 의료부터 로봇까지인공지능(AI)은 더 이상 먼 미래 기술이 아닌, 이미 우리 일상 곳곳에서 영향력을 발휘하고 있는 핵심 혁신 동력입니다. BBC World Serv..

AI 에이전트란 무엇인가?최근 인공지능(AI) 분야에서는 “에이전트(Agent)”라는 개념이 큰 주목을 받고 있습니다. 여기서 말하는 에이전트란, 단순히 미리 학습된 모델에 그치지 않고, 주어진 목표를 달성하기 위해 스스로 계획하고 필요한 작업을 실행하며 계속해서 피드백을 반영하는 지능형 시스템을 의미합니다. 일반적인 AI 모델이 “주어진 입력을 받아 출력을 생성”하는 데 그친다면, 에이전트는 “출력을 생성하는 과정에서 다양한 도구(툴)나 외부 정보원에 접근하고, 추가적인 의사결정을 수행”한다는 점에서 차별화됩니다.단일 모델에서 복합 AI(Compound AI)로의 변화기존의 AI 모델을 흔히 “모놀리식(monolithic) 모델”이라고 부르는데, 이 모델은 거대한 하나의 뉴럴 네트워크가 광범위한 데이터..

아래는 VS Code에서 Jupyter Notebook을 가상환경을 통해 설정하는 과정과, 이를 왜 해야 하는지, 주의할 점까지 포함해 보았습니다. 제가 설치할 때마다 느꼈던 혼란을 바탕으로, 누구나 쉽게 따라할 수 있도록 정리했습니다.Part 1:VS Code에서 가상환경을 사용해 Jupter Notebook 설치 및 설정 1. 가상환경 생성가상환경은 프로젝트마다 독립적인 Python 환경을 제공합니다. 이는 패키지 충돌을 방지하고, 유지보수성을 높여줍니다. 명령어터미널 열기원하는 디렉토리로 이동합니다.가상환경 생성python -m venv jupyter_envjupyter_env는 가상환경 이름으로, 프로젝트에 맞게 변경 가능합니다.생성된 가상환경 폴더는 현재 디렉토리 내에 생성됩니다. 왜 필요한가요..

"CUA(Computer-Using Agent)": AI가 디지털 세상과 소통하는 새로운 방법"디지털 작업 수행 Agent (CUA, Computer-Using Agent)":             AI가 디지털 세계와 상호작용할 수 있는 범용 인터페이스           (A universal interface for AI to interact with the digital world.) 2025.1.23일 OpenAI 발표 우리가 영화에서 보던 장면처럼, 이제 AI가 직접 디지털 작업을 수행할 수 있는 세상이 다가오고 있습니다. 바로 CUA(Computer-Using Agent)라는 혁신적인 기술 덕분입니다. OpenAI에서 연구 중인 이 기술은 Operator라는 이름의 에이전트를 통해 여러분의 디..

'분할 정복'으로 해결 2025.1.12 보험회계는 다른 회계보다 어렵다고 한다. 과거에도 보험회사의 재무제표는 이해하기 어렵다고 평가받았는데, 과연 이 말이 사실일까? 이 주장은 맞을 수도, 틀릴 수도 있다. 본질을 살펴보면 해답을 찾을 수 있다. 보험회계가 어렵다는 인식은 다음과 같은 이유에서 비롯된 복합적인 사회적 반응일 것이다. 1. 보험회계가 어렵다고 생각하는 이유 (1) 회계에 대한 일반적인 선입견 회계를 딱딱하고 어려운 주제로 인식하면 보험회계도 당연히 어렵게 느껴질 수 있다. 특히 일반 기업의 회계보다 어렵다고 생각할 가능성이 높다. (2) 보험상품의 복잡성보험회계는 단기적으로 단순한 상품도 다루지만, 일반적으로 중장기적으로 불확실한 미래 사건에 따라 수익과 비용이 변화하는 보험 보장 및 ..