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- 우리는 계속 연결되어 있었다 개발자는 왜 안 된다고만 말할까ARTIST 최원영
  
  학교 컴퓨터실에서 친구들과 게임 파일을 주고 받았던 추억이 있으신가요? 요즘은 간편하게 스마트폰이면 누구에게나 사진이나 영상 같은 파일을 공유할 수 있습니다. 이건 다 네트워크로 연결되어 있기 때문인데요. 우리를 더 편안한 세상에서 살 수 있도록 도와준 '네트워크'를 알아보겠습니다.
  
  컴퓨터네트워크공유LANIP주소
  
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- 눈에 잘 띄게 만드는 블로그 작성법 타겟 키워드로 고객니즈 맞추기ARTIST 조재형
  
  소비자들이 구매를 결심하는데는 여전히 '블로그' 후기가 큰 역할을 합니다. 사람들의 구매욕을 자극하는 블로그 작성법에 대해 알아봅니다.
  
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- AI, 어디까지 왔는가? AI in actionARTIST 이경일
  
  인간의 영역에 끊임없이 도전하는 AI. 그 기술은 어디까지 왔을까요? AI는 '어떤 근거로 답을 내어놓았는지' 아직 설명할 수 없지만, 머지않아 신뢰할 수 있는 AI, 책임질 수 있는 AI로 도약할 가능성이 큽니다. 인공지능의 현재, 그리고 이미 시작된 미래에 대해 알아봅니다.
  
  AI인공지능챗지피티ChatGPTdalle달리
  
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- 소셜 데이터 분석, 뭐부터 시작하지? 소셜 데이터를 분석했을 뿐인데ARTIST 김덕진
  
  생각해 보면 뉴스, 트위터, 유튜브처럼 다양한 소스들을 똑같은 방식으로 분석하는 것이 조금은 이상하게 보입니다. 그렇기 때문에 우리가 소셜 데이터 분석, 빅데이터 분석을 잘하기 위해서 가장 중요한 것 중에 하나, 바로 이 미디어들의 특징을 이해하는 것입니다. 그리고 우리가 분석한다면 어떤 순서로 분석하는 것이 좋은지 살펴보도록 하겠습니다.
  
  소셜미디어트렌드문화경험트위터댓글
  
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- 결정된 미래 AI in actionARTIST 이경일
  
  지난 20년간, 1인당 가질 수 있는 정보의 양이 얼마나 변화했을까요? 무려 천만 배 증가했다고 합니다. 가까운 미래에는 이러한 정보의 격차를 줄이는 능력, 즉 지식 노동을 대신 해주는 AI를 잘 다루는 능력이 사회적으로 중요한 역할을 차지하게 될 것입니다. AI의 발전이 가져올 우리의 미래를 살펴봅니다.
  
  AI이경일인공지능미래인지학습
  
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- 데이터 기획, 나도 할 수 있을까? 데이터를 안다는 착각ARTIST 조성준
  
  데이터를 기반으로 한 기획은 당연히 데이터를 다루는 '전문가'만 할 수 있다고 생각하시나요? 아닙니다. 데이터를 활용해서 가치를 만들고자 하는 누구든 할 수 있는 일입니다. 그렇다면 어떤 사람이, 어떤 단계를 거쳐 데이터 기획을 할 수 있는지 자세히 알아보겠습니다.
  
  빅데이터기획분석DataInsightValue
  
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- 검색의 판도를 바꾸다, 젠스파크 도와줘! AI툴ARTIST 김규태
  
  최근 생성형 검색 AI 시장에서 퍼플렉시티만큼 주목받는 서비스가 있습니다. 바로 세계 최초의 AI 혼합 검색 엔진을 개발 중인 ‘젠스파크’인데요. 월간 이용자 수 200만 명을 돌파하고, 최근에는 1억 달러 규모의 투자를 유치하며 검색 엔진 혁신의 새로운 역사를 써 내려가고 있는 젠스파크를 함께 살펴보겠습니다.
  
  AI툴젠스파크스파크페이지마인드맵MoA
  
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- 화상회의의 장점을 극대화하는 방법 비대면 시대, 지치지 않고 살아가는 법ARTIST 장대익
  
  이제는 뉴노멀이 된 화상회의의 장점을 극대화하려면 어떻게 해야 할까요? 오프라인 회의 대체를 넘어 맞춤형 회의의 기로에 서있는 화상회의 시스템의 구조를 살펴봅니다.
  
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- AI 도입 시 선행돼야 할 데이터 라벨링 AI가 사무실에 Log-in했습니다ARTIST 이진형
  
  데이터 라벨링이란 쉽게 말해 각 데이터가 무슨 의미를 가지는 데이터인지 이름을 붙여주는 것입니다. AI 도입의 성패는 회사가 보유한 데이터가 얼마나 효율적으로 정리되어 있는지에 달려 있는데요. 즉, AI 활용 이전에 데이터 체계를 잘 잡아 놓아야 한다는 것입니다. 목적에 맞춰 정비하는 체계적인 데이터 관리에 대해 알아봅니다.
  
  데이터 라벨링데이터 패브릭데이터 품질예측분석
  
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- 글자에 시선을 뺏기지 않는 법 데이터 스토리텔링: 인포그래픽ARTIST 이혜진
  
  데이터 시각화에서 글꼴 선택은 단순한 디자인 요소가 아닌, 정보 전달의 효과를 좌우하는 중요한 요소입니다. 가독성과 시각적 조화를 고려하여 본문에는 바탕체, 짧은 문장에는 돋움체를 사용하고, 여러 두께의 서체 패밀리를 사용하는 것이 좋습니다. 이러한 가이드라인을 바탕으로 글자보다 정보에 시선을 집중시켜, 의도를 명확하고 효과적으로 전달할 수 있습니다.
  
  데이터시각화글자가독성바탕돋움
  
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