📌 실시간 데이터, 정량 분석 도구, AI를 결합한 혁신적 금융 분석 시스템abstract📉 기존 LLM의 한계: 주식 분석의 깊이 부족과 평가 기준 부재금융 시장에서 대형 언어 모델(LLM)을 활용한 주식 분석이 증가하고 있지만, 기존 모델들은 두 가지 핵심적인 한계를 가지고 있습니다.✅ 전문적인 수준의 주식 분석 능력 부족기존 AI는 일반적인 금융 데이터 해석에는 유용할 수 있지만, 정량적 분석 도구를 활용한 심층적인 주식 분석을 수행하는 데는 한계가 있습니다. 즉, 투자자나 금융 전문가가 기대하는 고급 분석과 투자 인사이트를 제공하는 데 어려움이 있습니다.✅ 주식 분석 보고서의 평가 기준 부재AI가 생성하는 주식 분석 보고서의 품질을 객관적으로 측정할 평가 프레임워크가 존재하지 않음에 따라, A..

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..

📌 목차DeepSeek-VL2 소개DeepSeek-VL2 모델의 핵심 기술DeepSeek-VL2 사용 방법DeepSeek-VL2 데모 실습(Hugging Face Space)비교 실습동영상💡 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. DeepSeek-VL2는 기존 DeepSeek-V..

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..

'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 ..

음성대화안녕하세요! 이번 영상에서는 Gemini 2.0 AI 모델과 실시간 대화를 구현하는 방법을 소개합니다. Python을 사용하여 텍스트 입력을 받고, AI의 텍스트 응답을 출력하는 과정을 단계별로 시연했습니다.특히 코딩을 몰라도 쉽게 따라할 수 있는 간단한 과정을 준비했으니, 걱정하지 마세요!이 영상에서는:Python으로 비동기 함수를 활용하여 실시간 AI와 상호작용하는 방법Gemini 2.0 모델을 Google Colab 환경에서 사용하는 방법간단한 코드로 텍스트 기반 AI 대화를 구현하는 방법에 대하여 경험해 봅니다.여러분도 직접 이 코드를 실행해보고, AI와 대화를 나눠보세요!궁금한 점이나 개선 아이디어는 댓글로 남겨주세요. 😊🔗 코드 예제와 실행 환경:코드 실행을 위해 Python 3.7..