인공지능5 엔비디아 반독점 수사, AI칩 시장의 지배력과 공정 경쟁의 딜레마 AI혁명의 중심에 선 엔비디아엔비디아가 AI 칩 시장에서의 압도적인 지위로 인해 미국 법무부의 반독점 조사를 받게 되었습니다. 이는 AI 기술 발전의 최전선에 있는 기업의 영향력과 시장 독점에 대한 우려를 반영하고 있습니다. 이번 조사는 AI 산업의 미래와 공정 경쟁에 중요한 의미를 지닙니다. 반독점 조사의 핵심 쟁점✅시장 지배력 남용 의혹엔비디아의 AI 칩은 시장 점유율 80% 이상을 차지하며, 이러한 우월적 지위를 이용해 경쟁사 제품을 구매하는 고객에게 불이익을 주었다는 의혹이 제기되었습니다. 법무부는 엔비디아가 경쟁사 제품 구매 시 더 높은 가격을 부과했는지, 추가 제품 구매를 강요했는지 등을 조사하고 있습니다. ✅런에이아이 인수에 대한 면밀한 조사엔비디아의 런에이아이(AI스타트업체) 인수(약 .. 2024. 8. 5. 제미나이(Gemini) 프롬프트 마스터하기, 효과적인 업무를 위한 가이드 바쁜 업무 속에서 생산성을 높이고 창의적인 아이디어를 발굴하는 것은 쉽지 않습니다. Google은 이러한 과제를 해결하기 위해 인공지능 기반 비서 도구, 제미나이를 개발했습니다. 제미나이는 Gmail, Google 문서, Google 스프레드시트 등 다양한 Google Workspace 앱과 연동되어 보고서 작성, 이메일 작성, 데이터 분석, 프레젠테이션 제작 등 다양한 업무를 간편하고 효율적으로 수행하도록 도와줍니다. 2024년 5월, Google은 제미나이 활용을 위한 효과적인 프롬프트 작성 방법을 소개하는 '제미나이 for 구글 워크스페이스 프롬프팅 가이드'를 출시했습니다. 이 가이드에서는 제미나이 프롬프트 작성의 기본 원칙과 실제 활용 방법을 단계별로 안내하며, 효과적인 협업을 위한 팁을 알려줍니.. 2024. 7. 19. 데이터 라벨링 자격증, AI 시대의 새로운 직업 기회 데이터 라벨링은 인공지능(AI) 학습에 사용되는 데이터에 정답을 부여하는 작업입니다. 인공지능 모델은 스스로 학습하지 못하기 때문에, 사람이 직접 데이터에 정답을 붙여주는 과정이 필요합니다. 데이터 라벨링은 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 데이터에 정답을 붙여줌으로써 인공지능 모델이 스스로 학습할 수 있도록 돕는 역할을 합니다. 1. 데이터 라벨링의 중요성 인공지능 모델은 스스로 학습하지 못하기 때문에, 정확한 데이터 라벨링은 인공지능 모델의 성능을 결정하는 중요한 요소입니다. 데이터 라벨링이 정확하지 않으면 인공지능 모델은 잘못된 판단을 내릴 수 있으며, 이는 서비스 품질 저하, 경제적 손실, 심각한 사회적 문제로 이어질 수 있습니다. 1.1 데이터 라벨링 오류의 심각한 결과 의료영상 분석 : 잘못된.. 2024. 4. 10. 인공지능 산업 컨설턴트, AI전문가의 길 인공지능 산업 컨설턴트는 인공지능 산업 분야에서 전문적인 지식과 경험을 필요로 하며, 다양한 분야의 전문가와 협력하여 업무를 수행합니다. 인공지능 산업의 발전과 함께 수요가 증가하고 있으며, 기업이나 정부 기관 등에서 인공지능 관련 프로젝트를 수행하는 데에 중요한 역할을 합니다. 인공지능 산업 컨설턴트의 주요 업무 1. 인공지능 산업 동향 분석: 인공지능 산업의 동향을 분석하고, 이를 바탕으로 기업이나 정부 기관 등의 인공지능 전략 수립을 지원합니다. 2. 인공지능 기술 및 서비스 기획: 기업이나 정부 기관 등의 요구사항을 파악하고, 이를 바탕으로 인공지능 기술 및 서비스를 기획합니다. 3. 인공지능 프로젝트 관리: 인공지능 프로젝트를 관리하고, 프로젝트의 성공적인 수행을 위해 필요한 자원과 인력을 효율.. 2024. 2. 18. 이전 1 2 다음
