GPU 수가 아닌 데이터 흐름과 구조 최적화로 AI 인프라 성능과 비용 효율을 동시에 개선하는 방법을 소개합니다.
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GPU 수가 아닌 데이터 흐름과 구조 최적화로 AI 인프라 성능과 비용 효율을 동시에 개선하는 방법을 소개합니다.
ModelHub는 온프레미스 환경에서 AI 모델의 생애주기를 통합 관리하여, 인프라의 잠재력을 극대화하는 최적의 운영 환경을 제공합니다.
AI 자동화 영역과 인간 개입 지점을 명확히 구분하는 것은 Agentic AI를 운영 가능한 시스템으로 만드는 핵심 판단 기준입니다.
CodeCenter Web이 개인 중심 AI 코딩을 조직의 협업 플랫폼으로 확장하는 구조와 로드맵을 정리합니다.
이번 웨비나에서는 요구사항 분석, 테스트 생성, 변경 영향 분석을 자동화하는 단 하나의 AI 요구사항 솔루션 Trace.Space에 대해 알아봅니다.
이번 웨비나는 AI 코딩 도구 CodeCenter를 중심으로, 컨텍스트 엔지니어링이 개발 효율과 결과물 품질에 어떤 차이를 만드는지 검증합니다.
코드 변경을 감지하고, 테스트를 스스로 생성하며, 잠재적 결함을 예측하는 AI QA 워크플로우를 살펴봅니다.
요구사항을 이해하고 코드를 구현하는 CodeCenter의 에이전틱 AI 개발 환경을 데모를 통해 소개합니다.
‘힌트를 주는 IDE’에서 ‘이해하는 IDE’로 의미론적 전환을 이끄는 핵심 메커니즘을 살펴봅니다.
폐쇄망 AI 코딩 에이전트 CodeCenter v2로 기업 내부망에서도 안전하게 코드 작성, 실행, 디버깅, 요구사항 관리까지 한 번에 수행할 수 있는...
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AI를 적용하는 과정에서 마주하는 현업 관점의 시행착오를 짚어보고, 이를 보완하기 위한 실무 활용 기준과 대응 방식을 제시합니다.
