AI가 결과물을 대신 만드는 시대, 판단 기준과 배제의 논리가 어떻게 경쟁력을 만드는지 살펴봅니다.
AI & ML Engineering
AI가 결과물을 대신 만드는 시대, 판단 기준과 배제의 논리가 어떻게 경쟁력을 만드는지 살펴봅니다.
AI가 코드를 만드는 시대, 주니어 개발자는 어떻게 살아남을까? AI 코딩 도구 이후 달라진 개발자 역할과 평가 기준을 알아봅니다.
2025년 연말부터 내년 연초까지의 국내외 주요 AI · IT 컨퍼런스와 핵심 인사이트를 한 눈에 정리했습니다.
슬렉슨이 전하는 WAIC 2025 현장 인사이트 ㅡ AI 전용 칩, 산업 특화 LLM, 멀티에이전트, 로보틱스까지
AI로부터 실질적인 가치를 얻기 위해서는 단순한 자동화보다는 의사결정과 생산성 향상에 초점을 맞춘 설계가 필요합니다.
RAG와 파인튜닝을 어떻게 조합하고 어디에 적용할지, 실제 운영 관점에서 녹여낸 현실적인 도입 전략 가이드를 확인해보세요.
JFrog ML은 머신러닝 모델, 데이터, 파이프라인을 아티팩트처럼 다루어 DevOps 수준의 신뢰성과 일관성을 갖춘 MLOps를 실현합니다.
Copilot과 Windsurf는 근본적으로 다른 전략을 제안합니다. AI 코드 어시스턴트 도입 전 슬렉슨의 실무 중심 가이드를 참고해보세요.
정적 분석과 동적 분석, 헷갈리셨나요? 이 글 하나로 두 개념의 핵심 차이와 실무 활용법을 정리해드립니다.
ASPICE & ISO 26262의 핵심 개념과 실무 적용 사례, 최적의 개발 프로세스 구축을 위한 실질적인 솔루션을 살펴보세요.
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이번 웨비나에서 폐쇄망(Air-Gap) 환경에서 AI 인프라 를 설계하고 Agentic Workflow 기반 자율형 개발 파이프라인을 구축하는 전략과 GPU 최적화, RAG 통합 방안을 소개합니다.