MCP(Model Context Protocol) | AI 생태계를 통합하는 USB-C의 등장

에 의해서 webmaster | 4월 14, 2025 | 인사이트 리포트

MCP(Model Context Protocol) | AI 생태계를 통합하는 USB-C의 등장  Chloe Woo | Content Strategist 요즘 AI 에이전트 시스템을 둘러싼 핵심 키워드 중 하나가 바로 MCP(Model Context Protocol)입니다. 단순한 프로토콜이 아니라, 다양한 외부 데이터와 도구들을 AI 모델이 이해할 수 있는 ‘맥락(Context)’으로 연결해주는 강력한 표준입니다. 2024년 11월에 조용히 공개됐는데, 2025년 2월을...

[AI 에이전트 3편] 아하랩스가 제안하는 산업용 AI 에이전트 구축

에 의해서 webmaster | 3월 31, 2025 | 인사이트 리포트

[AI 에이전트 3편] 아하랩스가 제안하는 산업용 AI 에이전트 구축  Chloe Woo | Content Strategist Toggle 1. 목표 설정 및 요구 사항 분석아하랩스의 접근 방식2. 데이터 수집 및 준비3. AI 모델 설계 및 개발4. 테스트 및 최적화5. 운영 및 유지보수아하랩스와 함께 미래를 설계하세요 산업 현장에서 AI 에이전트는 점차 필수적인 기술로 자리 잡고 있습니다. 하지만 AI 에이전트를 성공적으로 설계하고 구축하려면, 단순히 AI 모델을...

[AI 에이전트 2편] 산업용 AI 에이전트를 구축하여 업무를 자동화하고 효율화하세요

에 의해서 webmaster | 3월 24, 2025 | 인사이트 리포트

[AI 에이전트 2편] 산업용 AI 에이전트를 구축하여 업무를 자동화하고 효율화하세요  Chloe Woo | Content Strategist Toggle 1. 산업용 AI 에이전트의 다양한 활용 방안 예시(1) 실시간 이상 감지(2) 예지보전 및 유지보수 최적화(3) 생산 품질 관리(4) 최적화 및 에너지 효율 개선(5) 스마트 공장 운영 지원(6) 지식 관리 및 교육 플랫폼(7) 고객 맞춤형 제품 설계 및 주문 관리(8) 데이터 기반 경영 의사결정 지원(9) 고객 서비스...

아하랩스 팀이 AI 모델의 학습 결과를 분석하고 성능을 개선하는 방법을 알아보세요

에 의해서 webmaster | 3월 17, 2025 | 인사이트 리포트

아하랩스 팀이 AI 모델의 학습 결과를 분석하고 성능을 개선하는 방법을 알아보세요  이두희 | 아하랩스 AI 리서처 Toggle 1. 컨퓨전 매트릭스(classification, segmentation, anomaly detection)2. 바운딩 박스(object detection)(1) 바운딩 박스(좌표)(2) 바운딩 박스(클래스)3. 과적합(Overfitting) 문제 (1) Loss(손실) 값과 트레이닝/밸리데이션 데이터셋 비교(2) 과적합 판단 방법 – Loss...

[AI 에이전트 1편] 단순 챗봇에서 AI 에이전트로 – 개념, 아키텍처, 사례

에 의해서 webmaster | 3월 10, 2025 | 인사이트 리포트, 미분류

[AI 에이전트 1편] 단순 챗봇에서 AI 에이전트로 – 개념, 아키텍처, 사례  Chloe Woo | Content Strategist Toggle 1. AI 에이전트란?(1) 개념(2) 기존 AI 시스템과 AI 에이전트의 차이점2. AI 에이전트와 일반 챗봇의 차이점(1) 기본 개념(2) 핵심 차이3. AI 에이전트 아키텍처(1) 환경(Environment): AI 에이전트의 입력 기반(2) 센서(Sensors): 환경 데이터를 수집하고 해석(3)...

AI 모델 성능을 극대화하는 아하랩스의 데이터셋 구축 노하우

에 의해서 webmaster | 3월 10, 2025 | 인사이트 리포트

AI 모델 성능을 극대화하는 아하랩스의 데이터셋 구축 노하우  이두희 | 아하랩스 AI 리서처 Toggle 1. 데이터 수집 전략 – 다양한 데이터 확보를 통한 성능 향상(1) 데이터 수집의 핵심 – 다양한 케이스 확보(2) 엣지 케이스(Edge Case) 분석 – 적절한 데이터 추가로 모델 개선2. 고품질 데이터셋 설계 전략(1) 객체 형태 차이 고려(2) 클래스 차이 고려3. 데이터 라벨링 최적화 – 일관된 라벨링 기준을 통한 성능 향상4. 학습 파라미터 조정 – 최적의...