AI 에이전트 경쟁이 본격화되는 가운데 Self-Hosted 아키텍처의 중요성과 CodeCenter의 위치를 살펴봅니다.
AI & ML Engineering
CodeCenter
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AI 에이전트 경쟁이 본격화되는 가운데 Self-Hosted 아키텍처의 중요성과 CodeCenter의 위치를 살펴봅니다.
개발 과정의 reasoning을 어떻게 팀의 협업 자산으로 만드는지 살펴봅니다.
ModelHub는 온프레미스 환경에서 AI 모델의 생애주기를 통합 관리하여, 인프라의 잠재력을 극대화하는 최적의 운영 환경을 제공합니다.
저장소 구조와 문맥 위에서 질문과 탐색을 이어갈 수 있는 CodeCenter의 Workspace를 소개합니다.
Agentic SDLC의 핵심은 보안과 운영 환경 속에서 지속 가능하게 활용할 수 있는 자동화 전략을 구축하는 것입니다.
AI Agent 도입을 검토 중이라면, 보안·비용·운영 관점에서 미리 점검해야 할 6가지 판단 기준을 확인해보세요.
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.
CES 2026을 통해 하드웨어와 결합된 물리적 AI와 에이전틱 AI가 일상과 산업의 구조를 어떻게 바꾸고 있는지 살펴봅니다.
AI 자동화 영역과 인간 개입 지점을 명확히 구분하는 것은 Agentic AI를 운영 가능한 시스템으로 만드는 핵심 판단 기준입니다.
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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.
