컴퓨터 사용(Computer Use)이란? AI가 화면을 보고 클릭·입력하는 방식
컴퓨터 사용은 AI가 화면을 보고 클릭, 입력, 스크롤 같은 조작을 제안하거나 수행하도록 연결하는 방식입니다. 뜻, 쉬운 예시, API·RPA와의 차이, 안전하게 쓰는 기준을 정리합니다.
구글 LiteRT.js 공개: 브라우저에서 AI 추론을 빠르게 만드는 방법
구글 LiteRT.js는 브라우저에서 AI 모델을 로컬로 실행하는 JavaScript 바인딩입니다. WebGPU·WebNN을 활용한 웹 AI 추론의 장점과 도입 전 확인할 호환성·성능 조건을 정리합니다.
전이 학습(Transfer Learning)이란? 이미 배운 AI 모델을 새 업무에 맞춰 활용하는 방법
전이 학습은 이미 학습한 AI 모델의 지식을 새 업무에 맞춰 재사용하는 방법입니다. 뜻, 쉬운 예시, 파인튜닝과의 차이, 도입 전 확인할 점을 정리합니다.
AI 문제를 고객센터나 커뮤니티에 물을 때 무엇을 적어야 하나요? 초보자 문의 작성법
AI 초보자 QnA 질문 문제 상황을 고객센터나 커뮤니티에 질문할 때 어떤 정보를 적어야 하나요? 답변 문의에는 무엇을 하려 했는지, 실제로 무엇이 일어났는지, 언제부터인지를 짧게 적으면 됩니다. 화면 캡처와 오류 문구는 도움이 되지만, 비밀번호·인증번호·API 키·고객 정보는 빼고 보내야 합니다. 짧게 답하면 좋은 문의는 긴 하소연보다 재현할 수 있는 짧은 기록입니다. 지원팀이나 다른 사용자가 같은 순서로 확인할…
AI가 만든 코드를 그대로 실행해도 되나요? 초보자 안전 점검법
AI 초보자 QnA 질문 AI가 만든 코드를 그대로 실행해도 괜찮나요? 답변 처음부터 내 컴퓨터의 중요한 폴더나 실제 서비스에서 실행하면 안 됩니다. 코드는 제안으로 보고, 읽기 → 작은 범위에서 시험 → 결과 확인 순서로 다루세요. 특히 삭제, 결제, 외부 전송, 계정 권한 변경이 들어간 명령은 멈추고 뜻을 확인해야 합니다. 모르는 명령은 실행 대신 설명을 먼저 요청하는…
피처 스토어(Feature Store)란? AI가 쓰는 입력 데이터를 한곳에서 관리하는 방법
피처 스토어는 AI 모델이 학습과 실제 예측에 쓰는 입력 데이터를 같은 기준으로 저장·공유·조회하는 관리 계층입니다. 특징, 데이터베이스, 데이터셋과의 차이와 실무 주의점을 초보자 눈높이로 정리합니다.
긴 대화에서 AI가 앞 내용을 잊는 것 같을 때 어떻게 하나요? 초보자 맥락 정리법
AI 초보자 QnA 질문 긴 대화에서 AI가 앞 내용을 잊는 것 같을 때 어떻게 하나요? 답변 대화가 길어질수록 앞의 조건을 놓칠 수 있으니, 지금까지의 목표와 결정만 짧게 요약해 다시 알려 주세요. 중요한 규칙·숫자·원문은 기억 기능에만 맡기지 말고 새 메시지에 다시 붙이고, 대화가 너무 복잡해졌다면 요약을 들고 새 대화를 시작하는 편이 정확합니다. 짧게 답하면 요약 →…
Anthropic Claude 사용 리플렉션 베타, AI 사용 습관을 점검하는 대시보드의 의미
Anthropic이 베타로 선보인 Claude 리플렉션은 사용 주제와 패턴을 돌아보게 돕는 대시보드입니다. AI 사용량보다 업무 목표와 질문 습관을 점검해 개인의 생산성과 검토 기준을 관리하는 방법을 정리합니다.
도이치텔레콤이 AI 네이티브 통신사로 전환하는 이유: 고객 서비스부터 네트워크·음성까지
OpenAI와 도이치텔레콤의 협력은 고객 서비스, 네트워크 운영, 음성 경험을 연결하는 AI 네이티브 통신사 전환의 실제 사례를 보여줍니다. 기업 AI 도입에서 업무 흐름·검증·개인정보 보호를 함께 설계해야 하는 이유를 살펴봅니다.
AI 위협 모델링(Threat Modeling)이란? AI를 만들기 전 위험을 그려보는 방법
AI 위협 모델링의 뜻부터 생성형 AI와 AI 에이전트에서 꼭 확인할 위험, 레드팀·보안 테스트와의 차이, 초보자를 위한 점검 순서까지 정리합니다.
