Midjourney 없이도 괜찮아: ChatGPT와 Google Gemini 이미지 생성기
AI 이미지 생성기를 사용하고 싶지만, Midjourney나 Flux처럼 유료 구독이 필수인 도구는 진입 장벽이 꽤 높습니다….
JiniAI – 비즈니스를 위한 AI 솔루션
안녕하세요! JiniAI입니다. 저희는 AI와 머신러닝을 활용하여 다양한 어플리케이션과 솔루션을 개발하는 전문 기업입니다. 특히 LLM(Large Language Model)을 활용한 어플리케이션 개발에 특화되어 있습니다.
Generative AI project lifecycle
Generative AI 프로젝트의 수명 주기는 사용 사례를 정의하는 범위 설정, 기존 모델 선택 또는 자체 모델의 사전 훈련, 모델의 적응 및 조정, 그리고 응용 프로그램 통합으로 구성됩니다. 이 과정에서는 모델의 프롬프트 엔지니어링, 미세 조정, 인간의 피드백과 조정 및 성능 평가를 포함합니다. 마지막으로, 모델을 실제 환경에 배포하고, LLM 기술을 활용한 응용 프로그램을 개발합니다.
Midjourney 없이도 괜찮아: ChatGPT와 Google Gemini 이미지 생성기
AI 이미지 생성기를 사용하고 싶지만, Midjourney나 Flux처럼 유료 구독이 필수인 도구는 진입 장벽이 꽤 높습니다. 사실 전문적인 디자이너가 아니라면, 단순히 콘텐츠용 이미지나 아이디어 시각화를 위해 매달 비용을 지불하는 건 부담스럽죠. 다행히도 최근에는 **ChatGPT (GPT-4o)**와 Google Gemini에서 이미지 생성 기능을 웹 기반으로 직접 제공하고 있고, 무료로 체험 가능한 범위도 있습니다. 이 글에서는 이 두 도구를 활용해…
이제는 MCP의 시대, 오픈AI가 선택한 이유는?
거대언어모델(LLM) 시장의 절대 강자인 오픈AI가 중대한 결정을 내렸습니다. 바로 경쟁사인 앤트로픽(Anthropic)의 **모델 컨텍스트 프로토콜(Model Context Protocol, MCP)**을 도입하기로 한 것인데요. 이 결정은 단순한 기술 채택을 넘어, 생성형 AI 생태계 전반에 걸친 거대한 패러다임 전환을 예고하고 있습니다. “이제 MCP를 모르면 생성형 AI 어플리케이션을 만들 수 없다.”말 그대로, MCP는 앞으로 AI 개발자라면 반드시 이해하고 활용해야 할 핵심…
오늘부터 하나씩 디자인 공부를 시작 — 2편. 디자인 공부, 어디서부터 시작해야 할까?
프론트엔드 개발을 AI가 도와주는 시대, 우리는 이제 더 이상 “어떻게 만들지?”보다는 “무엇을 만들지?”에 집중하게 됩니다. 그리고 그 중심에는 바로 ‘디자인 감각’이 있습니다. 하지만 막상 디자인을 공부하려고 하면 막막하죠.“UI? UX? 타이포그래피? 컬러 시스템? 도대체 어디서부터 시작해야 하지?” 그래서 오늘은 디자인 입문자가 어디서부터 시작하면 좋을지, 제가 찾은 방법을 정리해보려고 합니다. 1. 레이아웃 이해하기 — 구조를 먼저 본다…
프론트엔드를 상상하는 시대, V0 by Vercel을 보며 든 생각
요즘 프론트엔드 개발 트렌드를 보다 보면, 진짜 놀라운 변화들이 일어나고 있다는 걸 실감합니다. 그 중 하나가 바로 V0 by Vercel이라는 도구입니다. 처음 이걸 봤을 때 드는 생각은 간단했어요. “이제 디자인 감각이 개발보다 더 중요해지는 시대가 오는구나.” 상상만으로 코드가 나온다? V0는 정말 놀라운 서비스를 제공합니다. 단지 내가 만들고 싶은 UI를 자연어로 설명하거나, 이미지로 보여주기만 하면 자동으로…
Agentic RAG: AI 시스템의 새로운 진화
안녕하세요, 여러분! 오늘은 최근 AI 분야에서 주목받고 있는 Agentic RAG에 대해 알아보겠습니다. 이 개념은 기존의 검색 증강 생성(RAG) 시스템에 에이전트 기반 접근 방식을 도입하여 더욱 향상된 성능을 제공하는 방법입니다. RAG란 무엇인가요? 먼저, RAG에 대해 간단히 짚고 넘어가겠습니다. RAG는 대규모 언어 모델(LLM)이 외부 지식 소스를 활용하여 보다 정확하고 관련성 높은 응답을 생성하는 기술입니다. 이를 통해 모델은…
코딩은 끝나지 않았다 – 시대가 바뀔수록, 오히려 할 일은 더 많아진다
요즘 사람들은 이렇게 말합니다.“이제는 코딩 없이도 프로그램을 만들 수 있다.”“AI가 대신 다 해줄 거다.” 하지만 저는 이렇게 말하고 싶습니다.걱정하지 마세요. 시대가 바뀔수록, 오히려 해야 할 일은 더 많아졌습니다. 도스(DOS) 시절, 메뉴 하나도 직접 만들어야 했던 시절 컴퓨터 초창기, 도스에서 프로그램을 만들 때는 탑다운 메뉴 하나도 일일이 코딩해야 했습니다.커서를 움직이고, 선택 항목을 표시하고, 키 입력을 처리하는…
AI 시대, 코딩은 끝났는가? 오히려 할 일이 더 많아졌다!
최근 오픈AI의 CEO 샘 알트먼이 흥미로운 발언을 했습니다. 그는 “앞으로 코딩 능력보다 AI 도구를 잘 다루는 능력이 더 중요해질 것”이라고 말했죠. AI가 점점 더 많은 코드를 작성하게 되고, 언젠가는 소프트웨어 엔지니어의 수요가 줄어들 수 있다는 전망까지 나왔습니다. 하지만 저는 조금 다른 생각을 가지고 있습니다. 오히려, 앞으로 개발되어야 할 것이 훨씬 더 많아질 것입니다. AI가 코딩을…
MCP 데이터 과학 도구 서버
MCP 데이터 과학 도구 서버는 AI 모델이 데이터 탐색, 분석, 시각화 작업을 수행할 수 있도록 지원하는 특화된 서버입니다. 이러한 서버는 데이터 과학자와 분석가의 워크플로우를 개선하고 자동화하는 데 중점을 둡니다. 주요 기능 주요 구현체 데이터 과학 도구 카테고리에 포함된 주요 MCP 서버들은 다음과 같습니다: 예측 및 분석 도구 데이터 변환 도구 데이터 탐색 도구 시각화 도구…
MCP 클라우드 플랫폼 서버
MCP 클라우드 플랫폼 서버는 AI 모델이 AWS, Cloudflare, Kubernetes와 같은 클라우드 인프라 및 서비스와 직접 상호작용할 수 있게 해주는 도구입니다. 이를 통해 AI는 클라우드 리소스를 관리하고, 모니터링하며, 인프라를 제어할 수 있습니다. 주요 기능 주요 구현체 AWS 통합 Cloudflare 통합 Kubernetes 통합 여러 구현체가 있어 다양한 기능과 접근 방식 제공: 기타 클라우드 도구 활용 사례 장점…
MCP 버전 관리 서버
MCP 버전 관리 서버는 AI 모델이 Git, GitHub, GitLab과 같은 버전 제어 시스템과 플랫폼에 접근하고 상호작용할 수 있게 해주는 서버입니다. 이를 통해 AI는 코드 저장소를 관리하고, 변경 사항을 추적하며, 협업 개발 과정을 지원할 수 있습니다. 주요 기능 주요 구현체 GitHub 통합 GitLab 통합 로컬 Git 작업 특수 목적 Git 도구 활용 사례 장점 MCP 버전…
