5월 2일
NPU: AI 효율을 극대화하는 전용 프로세서
AI 기술의 발전으로 대량 연산을 빠르게 처리할 수 있는 전용 하드웨어인 NPU의 필요성이 커지고 있습니다. 기존 CPU와 GPU의 한계를 보완하여 AI 효율을 극대화하는 역할을 합니다.
#효율성#딥러닝#NPU
59000분
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최신 게시글 (20)
4월 30일
CHANGELOG 자동화 커스텀으로 Git을 통한 형상관리에 날개달기
이 글은 Git을 이용한 CHANGELOG 자동화 커스텀 방법을 소개합니다. 개발 과정에서 형상관리를 효율적으로 수행하는 기법을 다룹니다.
#pipeline#Git#자동화
66000분
4월 28일
『공간데이터 시각화 플랫폼』 개발의 시작부터 끝까지, 프론트엔드 개발자의 여정
현대자동차 인포테인먼트 CCS개발팀 프론트엔드 개발자가 공간데이터 시각화 플랫폼을 개발하는 전 과정을 공유합니다. 초기 기획부터 배포까지의 경험과 기술적 도전, 해결 과정을 담았습니다.
#visualization#platform#service
119000분
4월 24일
UX 라이팅, 텍스트로 사용자 경험을 디자인하다: 카피라이팅, 테크니컬 라이팅과의 차이점
이 글은 UX 라이팅이 사용자 경험 디자인에서 어떤 역할을 하는지 설명합니다. 또한 카피라이팅과 테크니컬 라이팅과의 차이점을 소개합니다.
#design#communication#culture
51000분
4월 23일
강좌를 통해 살펴본 프롬프트 엔지니어링의 기초
이 게시물은 프롬프트 엔지니어링의 기초를 국내 강좌 사례를 통해 소개합니다. AI와 LLM 기술을 활용한 실무 경험과 프롬프트 작성법을 공유합니다.
#LLM#교육#prompt
46000분
4월 21일
공통 Jenkins pipeline과 Confluence API를 활용한 배포 프로세스 자동화 사례
Jenkins Pipeline과 Confluence API를 활용해 배포 프로세스를 자동화한 사례를 공유합니다. 이를 통해 배포 효율성이 높아지고 운영 업무 부담이 감소하였습니다.
#API#pipeline#자동화
75000분
4월 18일
쿠버초보의 kubestronaut 도전기(feat. 시험 준비 Tips)
작성자는 쿠버네티스 초보자로서 kubestronaut 시험 준비 경험을 공유합니다. 시험 준비 팁과 실무 경험을 통해 효과적인 학습 방법을 제시합니다.
#Kubernetes#cloud#MSA
91000분
4월 17일
UX 라이팅, 이름을 불러주다: 직무의 가시화와 중요성
이 글은 UX 라이팅 직무의 중요성과 현대자동차 모바일 앱에서의 역할을 소개합니다. 2025년을 바라보며 UX 라이팅의 발전 방향과 가시화 필요성을 강조합니다.
#design#mobile#documentation
41000분
4월 16일
DeepSeek-R1:강화 학습을 활용한 추론 최적화
이 게시물은 강화 학습을 활용해 AI 추론 최적화 방법을 소개합니다. CV AI LAB에서 자체 개발한 PoC를 통해 성능 개선을 시도했습니다.
#LLM#강화학습#추론
49000분
4월 16일
LLM 추론 최적화 딥시크-R1 및 S1 논문 기반 Reasoning 모델 파인튜닝 방법론
이 게시물은 딥시크-R1 및 S1 논문을 바탕으로 LLM 추론 최적화와 Reasoning 모델 파인튜닝 방법론을 설명합니다. 최적화된 기법을 통해 AI 모델의 성능 향상을 목표로 합니다.
#LLM#딥러닝#파인튜닝
29000분
4월 14일
자율주행 AI 모델에서 합성데이터 활용해보기
이 글은 자율주행 AI 모델 학습에 필요한 데이터 문제와 합성데이터 활용 방안을 설명합니다. 현업에서 합성데이터를 통해 자율주행 AI 성능을 개선하려는 시도를 소개합니다.
#머신러닝#데이터#자율주행
41000분
4월 10일
임베딩 모델 , 다국어 지원 BGE-M3 분석 및 구현
이 게시물은 다국어 지원 임베딩 모델인 BGE-M3의 분석과 구현에 대해 설명합니다. AI와 LLM 기술을 활용한 PoC 사례도 소개합니다.
#LLM#ML#다국어
12000분
4월 9일
딥러닝 기반 이상 탐지: 주요 개념과 연구 동향
이 게시물은 딥러닝 기반 이상 탐지 기술의 핵심 개념과 최신 연구 동향을 소개합니다. CV AI LAB의 연구 경험과 PoC 개발 사례를 함께 다룹니다.
#LLM#딥러닝#이상탐지
16000분
4월 7일
자동차 엔지니어의 딥러닝 분해하기 #2 패턴 학습
이 글은 자동차 엔지니어가 딥러닝의 패턴 학습을 분해하여 이해하는 과정을 설명합니다. 딥러닝을 작은 단위로 나누어 자동차 연구 개발에 적용하는 방법을 다룹니다.
#딥러닝#ML#자동차
13000분
4월 3일
넘쳐나는 VoC에 합리적인 우선순위를 제공하는 방법론 소개 - Kano, Eisenhower Matrix, WSJF
이 게시물은 VoC에 대해 Kano 모델, Eisenhower Matrix, WSJF 세 가지 우선순위 선정 방법론을 소개합니다. 이를 통해 고객 요구사항을 합리적으로 분류하고 의사결정의 효율성을 높이는 방법을 설명합니다.
#system#VoC#prioritization
7000분
4월 2일
토크나이저의 이해와 BPE 기반 LLM에서의 한국어 처리 문제
이 게시물은 한국어 처리에서 BPE 기반 토크나이저가 가진 문제점을 분석합니다. 한국어 LLM 성능 개선을 위한 토크나이저 최적화 방향을 제시합니다.
#LLM#딥러닝#tokenizer
14000분
3월 31일
Playwright로 효율적인 FrontEnd 개발 시나리오 테스트하기
이 글은 Playwright를 사용하여 FrontEnd 통합 테스트를 직접 적용하는 방법을 소개합니다. 기술 소개에 그치지 않고 실제 적용 과정을 보여줍니다.
#test#자동화#효율성
45000분
3월 28일
애니메이션에서 찾아보는 디지털 트윈 기술 - 뼈대구성에서 모방학습까지
이 게시물은 애니메이션 기법을 통해 디지털 트윈 기술을 설명합니다. 언리얼 엔진을 활용하여 사람에게 적용하는 모방 학습과 뼈대 구성 과정을 소개합니다.
#애니메이션#디지털트윈#모방학습
4000분
3월 26일
소프트웨어 개발하는데 사양이 꼭 필요한가요?
소프트웨어 개발에서 요구사항 분석과 사양 작성은 필수적이지만, 현실적으로 사양 정의가 어렵다는 점이 문제입니다. 이를 통해 개발 방향을 명확히 하고 혼란을 줄일 수 있습니다.
#development#software#requirement
37000분
3월 25일
정보유출 걱정 없이 DeepSeek VLM 모델 로컬 환경에서 구축하기
딥시크의 DeekSeek-R1 LLM을 로컬 환경에서 안전하게 구축하는 방법을 소개합니다. 정보유출 위험 없이 자체적으로 모델을 운영할 수 있는 기술적 방안을 다룹니다.
#LLM#보안#model
9000분
끝