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...
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...
에 의해서 webmaster | 3월 17, 2025 | 인사이트 리포트
아하랩스 팀이 AI 모델의 학습 결과를 분석하고 성능을 개선하는 방법을 알아보세요 Chloe Woo | Content Strategist 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...
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)...
에 의해서 webmaster | 3월 10, 2025 | 인사이트 리포트
AI 모델 성능을 극대화하는 아하랩스의 데이터셋 구축 노하우 Chloe Woo | Content Strategist 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...
에 의해서 webmaster | 2월 3, 2025 | 인사이트 리포트
3D 비전(4) 폐배터리 재활용 산업에서 활약하는 3D 비전 시스템 Chloe Woo | Content Strategist Toggle 폐배터리 해체 산업의 중요성(1) 자원 재활용 및 자원 고갈 문제 해결(2) 환경 보호(3) 법적 규제 및 기업의 사회적 책임 (ESG)(4) 경제적 기회 창출폐배터리 해체 자동화의 도전과제3D 비전 시스템을 활용한 폐배터리 해체 자동화(1) 폐배터리 입고(2) 재활용/재사용 분류(3) 볼트/너트 분리(4) 배터리 팩 → 모듈 → 셀...