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ai 어시스트는 개발과정에서 필수적인 요소로 자리잡았고, 많은 조직이나 개인이 코드 변경사항에 기계를 개입시켜서 처리한다. 하지만 이렇게 가속화 되는동안, 몇가지 논점은 계속해서 나왔다. 왜 더 많은 결함을 가진코드가 탄생하는걸까? 특정한 구성이나 논리부분에서 계속 오류를 발생시키는 이유가 뭘까? ai 생성 코드와 이 패턴의 연관성은? 해당 보고서에 따르면 ai는 풀리퀘스트 작성에 도움을 주는 경우가 20% 증가하였고, 풀리퀘스트에서 문제가 발생하는 경우는 23.5% 증가하였다. 이때 ai가 시도한 풀리퀘스트는 어떤식으로 다르기에 문제가 발생되는 것일까? 이 보고서에서는 CodeRabbit의 구조화된 이슈 분류 체계를 사용하여 470개의 오픈소스(320: ai + 150: 사람) GitHub 풀 리퀘스트(PR)를 분석했다. 해당 보고서에 따르면 가독성, 예외, 경로문제, 보안문제 등 대부분의 범주에서 AI가 작성한 PR에서 훨씬 더 많은 오류가

기업 제품 홍보 브로슈어를 캔바(Canva)로 제작해봤습니다. 이 글에서는 캔바를 중심으로 브로슈어를 만드는 과정에서 어떤 기능들이 유용했는지, 그리고 다른 AI 툴들을 어떻게 함께 활용했는지, 어떤 시행착오가 있었는지 공유합니다. 시작 전에 먼저 한 것: 콘텐츠 설계 본격적인 제작에 들어가기 전, 가장 먼저 진행한 작업은 콘텐츠 구조를 정리하는 것이었습니다. 수많은 레퍼런스를 살펴보고, 브로슈어에 들어갈 내용과 구조를 파악하여 전체적인 방향을 잡았습니다. 들어갈 내용 정리 - 어떤 내용이 담길 것인지, 텍스트 및 콘텐츠를 먼저 구조화 콘텐츠 덩어리(센션) 구분 - 브로슈어의 페이지/ 영역별로 몇 개의 정보 덩어리가 필요한지 구조를 파악 레퍼런스 수집 - 원하는 느낌과 스타일을 미리 충분히 탐색 효율을 높여준 캔바 핵심 기능들 콘텐츠 설계와 디자인 방향이 어느정도 결정되었다면, 캔바에서 제작을 시작합니다. 브로슈어를 만들면서 특히 유용했던 캔

엣지에서 고성능 AI 모델을 구동하는 것과, 그 결과 데이터를 실시간으로 비즈니스 가치로 전환하는 것은 완전히 다른 차원의 문제입니다. "YOLOv8n 모델이 25fps로 객체를 탐지하고 있는데, 이 방대한 데이터를 어떻게 실시간으로 외부 시스템에 전송하고 활용할 것인가?"라는 질문은 현업의 아키텍트가 직면하는 가장 현실적인 과제입니다. Hailo TAPPAS(Template APPlications And Solutions)는 단순히 예제 코드를 모아놓은 템플릿이 아닙니다. 이는 Hailo-8 및 Hailo-8L 가속기를 기반으로 고성능 엣지 애플리케이션을 신속하게 설계하고 배포할 수 있도록 최적화된 '고성능 엣지 인프라'입니다. 본 포스트에서는 TAPPAS와 GStreamer를 활용하여 데이터 활용을 극대화하는 5가지 아키텍처 전략을 제시합니다. 1. 비차단(Non-blocking) 아키텍처: 메인 추론의 처리량을 보존하는 지연 격리 기술 엣지

총 6개의 챕터로 구성된 People + AI 가이드북을 바탕으로 각 챕터의 내용을 소개합니다. 이번 글에서는 「데이터 + 모델 구축 (Data + Model Evolution)」  챕터를 다룹니다. 가이드북 링크: https://pair.withgoogle.com/guidebook/ 데이터는 AI 시스템의 핵심입니다 데이터는 AI 시스템이 학습하는 예시, AI 시스템의 역량을 평가하는 기준, 그리고 AI 시스템이 세상을 표현하는 토대를 제공합니다. 그러한 의미에서 데이터는 AI 시스템의 생명줄과 같습니다. 충분하고 질 좋은 데이터가 없으면 아무리 정교한 AI 시스템이라도 효과적으로 작동하지 못합니다. AI 개발의 각 단계에서는 서로 다른 종류의 데이터가 사용됩니다. 학습 데이터(Training Data): AI 모델에게 패턴, 관계, 개념을 가르치는 데 사용되는 주요 데이터셋입니다. 생성형 AI의 경우, 모델이 이해하고 모방하도록 학습하는 방대

영상 편집을 위해 FFmpeg의 복잡한 명령어 체계와 씨름해 본 적이 있나요? -ss, -t, -vf, -filter_complex 같은 암호 같은 매개변수를 외우거나, 매번 구글 검색을 통해 CLI(명령줄 인터페이스) 문법을 복사해 붙여넣던 시대는 이제 끝났습니다. 이제는 '의도(Intent)'를 말하는 것만으로 로컬 환경의 비디오를 자유자재로 다루는 시대입니다. 그 혁신의 중심에는 클로드가 사용자의 로컬 도구를 직접 제어할 수 있게 해주는 ffmpeg-mcp 가 있습니다. 1. 자연어로 소통하는 비디오 편집기: "명령 대신 대화를" 기존의 비디오 편집 작업은 전문 소프트웨어를 숙달하거나 복잡한 코드를 입력해야 하는 기술적 장벽이 존재했습니다. 하지만 ffmpeg-mcp를 연동한 클로드는 사용자의 자연어 의도를 정확히 파악하여 최적의 FFmpeg 명령어로 변환하고 즉각 실행합니다. 이러한 인터페이스의 변화는 단순히 편리함을 넘어 '의도 기반 UI

People + AI 가이드북을 소개합니다 People + AI 가이드북은 구글에서 공개한 자료로, 인간 중심의 AI 제품 설계를 위한 실용적인 지침과 모범 사례를 담고 있습니다. 가이드북에는 AI 기능을 갖춘 유용한 제품을 만들기 위한 UX 및 ML 지침, 원칙, 접근 방식, 디자인 패턴, 워크숍이 포함되어 있습니다. 총 6개의 챕터로 구성된 이 가이드북을 바탕으로 각 챕터의 내용을 소개합니다. 이번 글에서는 「사용자 니즈 + 성공 정의하기 (User Needs + Defining Success)」  챕터를 다룹니다. 가이드북 링크: https://pair.withgoogle.com/guidebook/  사용자 니즈와 AI 강점의 교차점을 찾으세요 AI 제품을 개발할 때 우리는 다음 질문들에 답변할 수 있어야 합니다. 사용자는 누구인가요? 그들의 가치는 무엇인가요? 그들이 해결해야 할 문제는 무엇인가요? 그 문제를 어떻게 해결할 것인가요? 사용

KERAS: 딥러닝을 쉽게 하기 위한 파이썬 라이브러리 KERAS 함수형 API는 비선형 토폴로지, 공유레이어, 입출력 모델 처리가 가능 (비선형 토폴로지: 데이터의 입력-출력 흐름이 정형되지 않고 흐름이 여러갈래로 나뉘거나, 합쳐지거나, 건너뛰 등 변수가 작용하여 일정하지 않은 진행방향으로 흘러감) => KERAS의 함수형 API: 인공신경망 차원에서의 한층(=1프레임)에 대해 입력을 받아 출력을 내뱉으며, 그 출력값은 전에 계산한 값들과 섞여서 차이로 계산된다.(=잔차계산) 절차를 밟았던 앞의 층들에 의해 형성했던 가중치는 현재의 층에 의해서 계속 변화한다. 학습 전: 무작위 값(또는 프레임을 일부 학습한 가중치) 학습 중: 들어온 프레임(=데이터)에 대한 결과값을 낸 후에 정답과의 오차를 비교하여 손실함수 계산 학습 후: 계산된 손실함수와 오차를 줄이기 위한 레이어의 가중치 변화 <학습전, 전처리에서 필요한 작업> 리사이징: 이미지 크기

서비스기획 PM 채용 공고   혁신적인 산업 AI 솔루션을 선도하는  PaimediaLab 에서 성장 잠재력을 갖춘  AI 서비스기획자 를 찾습니다. 스마트 팩토리·로봇·안전 모니터링 분야의 최신 기술을 함께 연구‧개발하며 실력을 키워 보세요!...