Graph 공부하는 학생

이번주는 각자가 찾아온 AI 뉴스레터에 대해 논의하고자 모였습니다.    각자가 정성스럽게 가져온 AI 뉴스레터를 1분씩 돌아가보며 설명하는 시간을 가졌습니다. 멋진 3DGS 미니 특강도 들을 수 있어 아주 유익한 시간이었습니다. 유용한 사이트들을 모아두었습니다. 자주 찾아서 읽어봐야겠네요. 1. The Trimodal Nature of Tech Compensation Revisited(https://newsletter.pragmaticengineer.com/p/trimodal-nature-of-tech-compensation)간단한 소개 : 기사 제목에서 확인할 수 있듯, 기술에 대한 보상 체계를 분석한 글입니다. 2. 제너럴리스트 의료 인공지능을 위한 첫번째 시도, Med-PaLM M(https://..

글을 쓰다보니, 왜 그 자리에서 익히고 가라는지 이해가 갑니다.  이 자리에서 이해하고 가시기 바랍니다. 집에 가니, 다시 하나씩 실험해보는 것이 쉽지 않았습니다. 사람은, 그런 것이네요. 마치 복습을 싫어하는 아이처럼, 하나씩 다시 해보고 있습니다.    https://brunch.co.kr/@topasvga/3806 네트워크 > 서버 > 애플리케이션" data-og-host="brunch.co.kr" data-og-source-url="https://brunch.co.kr/@topasvga/3806" data-og-url="https://brunch.co.kr/@topasvga/3806" data-og-image="https://scrap.kakaocdn.net/dn/ify6H/hyWzylnmah/k..

초조한 전망대: 두번째 모임은 "나에게 맞는 AI 유형 탐색하기"를 주제로 진행했습니다. 이번에는 디스코드 온라인으로 모여서 즐겁게 토의하였습니다. 후반부에는 깜짝 소식도 있었네요! 본격적으로 스터디에 앞서, 자신이 추구하는 AI에 연관된 유형을 파악하고 그에 맞는 최신 지식을 쌓아 올라가는 것입니다. 한명의 빌더가 되기 전에 반드시 필요한 부분입니다. 아주 크게 본다면, 지난번 모임처럼 이론과 응용 유형으로 나눠볼 수 있는 것입니다. 이번 모임은, 그보다는 더 세부적으로 자신이 Buisiness, Academic, Engineering, Data 인지를 나눠보는 시간이었습니다. 그 공부의 방향성을 잡아주는 중요한 "전망대"로서 앞으로의 길을 정해보는데 도움을 드릴 수 있을 것입니다. 이번 모임에 새로 ..

얼마전에, PARIS AI Society라는 그룹에서 공개한 좋은 graphRAG 레퍼런스를 공유하여 살펴볼 수 있었다. GRAPH RAG라는 개념에 대해, 최근 Microsoft 사에서 공개한 코드부터 graph 빌더로 활동하신 이태님의 리뷰 블로그와 논문에 이르기까지, 괜찮은 레퍼런스를 잘 정리해두었다. 하나씩 살펴보면서 다시한번 graph에 대해 배워보고, 최근 인기있는 RAG가 어떻게 표현될 수 있는지 확인해보려고 한다. Microsoft 특히, 마이크로소프트사의 자료가 좋아보인다.https://www.microsoft.com/en-us/research/project/graphrag/ 데모 영상부터 살펴본다. 아주 화려하다. 그래프의 최고 장점은 "화려함"이 아닐까 생각이 든다.graphRAG 영..

Master에 대한 생각  Master라는 말은, 과거 만화를 보다가 "나는 포*몬 마스터가 될거야!"라고, 소리치던 주인공에게 처음 들었습니다. 간단히 생각하면 높은 사람(주인)일 수도 있고, 한 분야의 정점에 도달한 사람이기도 합니다. 여기서는 네이버클라우드가 인정하는 해당 분야의 전문가로 이해하려고 합니다. 좋은 기회가 있어, 판교 테크윈 타워에서 열리는 마스터 분들의 컨퍼런스 행사에 참여할 수 있었습니다.  시간과 장소일정 : 2024.7.5(금) 14:00~18:00장소 : 판교테크원 4층 HALL #3 (성남시 분당내곡로 131) 오프닝: 네이버클라우드 마스터(Master) 소개 총 5분의 마스터와 이달의 Nclouder 두 분의 발표, 그리고 즐거운 네트워킹 시간으로 알차게 준비가 되었습니다..

가짜연구소의 "마법학교", 라는 이름으로 모였습니다.  첫 모임인만큼 세미나 보다는, 각자가 생각해서 들려주는 AI에 대한 이야기로 주로 진행했습니다. 첫모임은 오프라인이었지만, 사정상 못오시는 분들을 위해 하이브리드(온/오프라인) 모임을 진행했습니다. 하이브리드는 조금 어려운 점이 있었는데요, 한결님의 멋진 진행으로 부드럽게 진행을 했습니다.   서로 소개해요: 자기소개새로운 사람이 오면 늘 소개하는 규칙을 만들었습니다. 자세한 내용은 아래 깃허브에 담았습니다.https://github.com/Pseudo-Lab/impatient-observatory/discussions/5 오신 분들을 대략 살펴보면, 웹 개발자(프론트, 풀스택), 데이터엔지니어, AI 연구원, Youtuber, 취업준비생, 프리랜서..