Dream Factory

📌 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..

📌 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..

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..

OpenAI는 얼마나 많은 돈을 벌고, 또 어디에 쓰고 있을까요? 세계적으로 주목받는 AI 기업 OpenAI의 손익구조와 재무상황을 자세히 파헤쳐 봅니다. 그들의 놀라운 성장 비결 뒤에 있는 수익과 비용 현황! AI와 기업 운영에 관심 있는 분들이라면 흥미롭게 보실 수 있는 영상입니다. 놓치지 말고 구독과 좋아요를 눌러주세요! 감사합니다.😊 https://youtu.be/nsfy3D0DZYg?si=RiEdEdd02LmL93aD

Gemini 2.0 Thinking Model 을 통하여 사고와 응답에 대하여 한글 사용, 코드 단순화 등 실습을 통하여 좀 더 인공지능 모델에 익숙해져보세요. 그런데 전 오히려 AI의 사고 프로세스를 통하여 우리 인간이 역으로 배울 것이 있을 것 같습니다. 감사합니다.  https://youtu.be/SVOlO8iNxR8?si=KHitD6_dMD8MiCJr

구글의 신모델 Gemini 2.0 Flash Thinking Mode를 만나보세요! 이 영상에서는 구글 코랩을 활용해 AI의 사고 과정을 실시간으로 탐구하고, 멀티턴 대화와 스트리밍 방식을 실습합니다. 강력한 추론 능력을 경험합니다. Python 코드를 통해 AI의 사고 과정을 직접 체험해 보세요! 감사합니다. https://youtu.be/3tfFthoS3WE?si=flabr5V4JcRE1ObS

OpenAI가 더욱 진보된 o3모델을 발표했습니다. 이번 동영상에서는 o3와 그러한 모델 평가에 사용되는 새로운 benchmark인 ARC를 통하여 이번 발전의 의미와 시사점에 대하여 생각해 보았습니다. 감사합니다.  https://youtu.be/ulF6o_45Hj0