생성형 AI는 이제 코딩의 든든한 조력자입니다. 어떻게 활용할 지에 따라 작업 효율이 달라진 다는 것은 따로 설명이 필요하지 않습니다. 이번 포스팅에서는 Gemini Code Assist를 이용해 프론트엔드 디자인을 구현하면 작업에 어떤 변화가 일어날 수 있는지 알아보겠습니다. 💁 어떤 도움을 받을 수 있을까? Gemini Code Assist를 이용하여 프론트엔드 디자인을 할 때 세 가지 주요 영역에서…
작년까지만 해도 새롭게 느껴지던 생성형 AI에 대한 분위기가 요즘에는 조직의 시스템이나 서비스에 실제로 적용하는 쪽으로 바뀌었습니다. 이런 흐름으로 빠르게 전환한 것의 배경에는 ‘도구의 진화’가 자리하고 있습니다. 2024년 7월 현재 생성형 AI를 기존 애플리케이션이나 서비스에 적용하는 것은 의지의 문제입니다. 작업을 도울 도구는 이미 준비가 되어 있습니다. 이번 포스팅에 도구가 어느 정도 수준까지 발전했는지 가늠해 볼 수…
Apache Beam과 Dataflow로 추론을 위한 실시간 데이터 파이프라인 만들기 AI/ML 모델이 사용자에게 다양한 편의를 제공하기 위해서는 훈련을 마치고 모델을 배포하여 앱이나 장치 수준에서 추론을 수행하는 단계에 이르러야 합니다. 추론: 훈련된 AI 모델을 사용하여 새로운 데이터에 대한 예측이나 결정을 내리는 과정 추론 단계에서 모델을 배포한 앱이나 장치는 사용자의 입력에 대한 즉각적인 피드백을 제공하고 사용자 데이터를…
생성형 AI가 웹 사이트도 만든다? 다재다능한 Gemini 현재 운영 중인 회사 사이트는 어떻게 만드셨나요? 사내 인력을 투입해 직접 만들거나, 외주로 개발을 하거나 웹사이트 제작 플랫폼을 활용하는 방법이 일반적입니다. 대다수의 회사들이 공식 사이트를 만들기 위해 초기에 시간과 비용을 투자하여 사이트를 구축한 다음 몇 년 간 쭉 사용하는 형태로 운영하였습니다. 요즘에는 조금 달라지는 분위기입니다. 브랜드…