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🔥 Gemini 2.0 Flash Experimental (제미나이 2.0 플래시) 주요 기능 & 활용법 미쳤습니다. Google 에서 Gemini 2.0 출시된 베타버젼을 사용해 봤는데, 정말 실소가 끊이지 않았습니다. 제미나이 2.0 플래시를 선보였다는 소식을 듣고 잽싸게 몇가지 사항을 실험해 봤는데 정말 구글이 구글했습니다. AI가 이처럼 빠른 속도로 진보되고 있어서 경이로울 뿐입니다. Google AI Studio에서 제공하는 Gemini 2.0 Flash Experimental은…
AI 에이젼트가 정말 인간과 함께 감정적 교류를 하는 날이 이제 바로 코앞에 온 듯 합니다. 챗 GPT와 비교를 한다면, GPT는 텍스트 기반의 생성형 AI로 글쓰기, 코딩, 브레인스토밍, Q&A 등에 특화 되어 있죠.
반면, Sesam AI는 음성 기반 AI 비서로서, 대화하는 사람의 감정을 인지하고 인간처럼 자연스럽게 대화하는 웨어러블 기기형 AI로 진화할 수 있는 서비스 입니다.상대의 감정과 목소리 억양, 톤에 따른 상호 인터랙션이 매우 우수함을 느꼈습니다.
오늘 CDJ(Customer Decision Journey) 즉, 고객구매여정 의 5단계를 알아봤어요.
사실 하나하나 뜯어보면, 우리가 경험하는 마케팅 과정들이죠? CDJ는 현업 마케터들이 필수로 알고 있는 가장 기본적이면서 중요한 마케팅 프레임워크 이론이랍니다. 여러분들의 비즈니스 성공 수행을 위해서는 반드시 숙지하고 있어야하는 개념인 것이죠.
Pollo AI 리뷰 | 올인원 AI 서비스 추천! Kling AI, Hailuo AI, Runway ML의 강력한 기능을 한곳에서! AI 영상과 AI 애니메이션 쉽고 간단히 만들수 있는 Pollo AI! 지금 무료 체험 기회를 놓치지 마세요!
정보 부족으로 생기는 신뢰의 빈틈 정보의 부족이 가져오는 문제 생성형 AI는 방대한 데이터를 학습하여 다양한 질문에 답변을 제공하는 데 특화되어 있습니다. 하지만 모든 질문에 대해 완벽한 데이터를 보유하고 있지는 않습니다. 정보가 부족한 경우, AI는 확률적 예측을 통해 답변을 생성하게 되는데, 이 과정에서 오류가 발생할 가능성이 높아집니다. 예를 들어, 특정 지역의 역사적 사건에 대한 질문이 주어졌을…
DALL·E 3의 혁신적인 이해력으로 더욱 세밀한 창작 혁신적인 이해력 AI 기술의 발전은 우리의 일상과 창작 활동에 엄청난 변화를 가져왔습니다. 특히 DALL·E 3는 이전 세대와 비교할 수 없을 정도로 혁신적인 이해력을 자랑합니다. 이는 단순히 텍스트를 이미지로 변환하는 수준을 넘어, 사용자의 의도를 정확히 파악하고 이를 시각적으로 표현하는 능력을 의미합니다. 하지만 이러한 혁신적인 기술에도 불구하고, 많은 사람들이…
오늘 주제는 블로그 자동화에 대한 내용입니다. AI 노코드 툴을 통해 수많은 콘텐츠를 자동화 할수 있는 시대입니다. 특히, Make.com은 다양한 플랫폼과 서비스를 연결해 자동화 워크플로를 구축할 수 있는 도구입니다. 이 두 도구를 연동하면 원하는 주제의 콘텐츠를 자동으로 수집하고 이를 기반으로 블로그 글을 생성할 수 있습니다.
AI 창작물의 저작권, 누구의 것인가? AI 창작물의 저작권 AI 기술이 창작한 음악은 과연 누구의 소유일까요? 이 질문은 단순히 기술적 발전을 넘어 법적, 윤리적 논쟁을 불러일으키고 있습니다. AI가 창작한 음악은 인간의 창작물과 달리, 명확한 창작자가 존재하지 않는 경우가 많습니다. 이는 기존의 저작권 체계가 이러한 새로운 형태의 창작물을 다루기에 적합하지 않다는 것을 의미합니다. 예를 들어, AI 작곡…
1. Logomaster.ai로 간편하고 직관적인 로고 제작 1) 간단한 시작: Logomaster.ai는 사용자가 직관적으로 접근할 수 있도록 설계된 플랫폼입니다. 먼저 웹사이트에 접속한 후, 브랜드 이름과 업종을 입력하면 AI가 자동으로 다양한 로고 디자인을 생성합니다. 이를 통해 초보자도 쉽게 시작할 수 있습니다. 2) 다양한 디자인 옵션 제공: Logomaster.ai는 수백 가지의 로고 템플릿과 색상 조합을 제공합니다. 사용자는 원하는 스타일과 색상을…
부족한 손 데이터: AI에게 도전 과제 1) 손 데이터의 복잡성과 부족: 손은 인체의 다른 부분보다 훨씬 복잡한 구조를 가지고 있습니다. 손가락의 개수, 관절의 움직임, 다양한 각도와 자세는 AI가 학습하기에 매우 까다롭습니다. 하지만 AI가 학습하는 데이터셋에는 이러한 다양한 손 데이터가 충분히 포함되지 않은 경우가 많습니다. 2) 데이터 편향의 문제: AI는 주어진 데이터로부터 학습하기 때문에, 데이터가 편향되거나…