AI 견적 시스템 프로젝트 비용을 자동으로 산정하는 지능형 도구
December 08, 2025프로젝트 조건만 입력하면 견적 가이드와 예상 기간이 자동으로 제안된다. 블루버튼의 AI 견적서 추천이 어떻게 작동하는지, 프로젝트 비용 산정을 어떻게 혁신하는지 일반인도 이해할 수 있도록 설명합니다.
프로젝트 조건만 입력하면 견적 가이드와 예상 기간이 자동으로 제안된다. 블루버튼의 AI 견적서 추천이 어떻게 작동하는지, 프로젝트 비용 산정을 어떻게 혁신하는지 일반인도 이해할 수 있도록 설명합니다.
프로젝트에 맞는 최적의 메이커를 찾는 것은 어렵다. 블루버튼의 메이커 매칭 분석이 수백 명의 메이커 데이터를 기반으로 어떻게 최적의 파트너를 찾는지 일반인도 이해할 수 있도록 설명합니다.
아이디어만 입력하면 기능 명세서가 자동으로 작성된다. 블루버튼의 AI 명세서 생성기가 어떻게 작동하는지, 프로젝트 기획을 어떻게 혁신하는지 일반인도 이해할 수 있도록 설명합니다.
텍스트만으로 3D 모델을 만드는 AI가 등장했다. 게임, 영화, 제품 디자인 등 다양한 분야에서 활용되는 AI 3D 생성 기술을 일반인도 이해할 수 있도록 설명합니다.
AI 시스템을 실제 서비스에 배포한 후 어떻게 관리해야 할까? AI 모니터링과 관찰 가능성의 중요성, 실전 관리 방법을 일반인도 이해할 수 있도록 설명합니다.
AI가 교육을 어떻게 바꾸고 있는지, 개인화 학습과 AI 튜터가 학생들에게 어떤 새로운 가능성을 제공하는지 일반인도 이해할 수 있도록 설명합니다.
AI가 사람의 감정을 읽고 이해하는 시대가 왔다. 감정 인식 AI가 어떻게 작동하는지, 어떤 분야에 활용되는지, 그리고 윤리적 고려사항은 무엇인지 일반인도 이해할 수 있도록 설명합니다.
텍스트만으로 음악을 만드는 시대가 왔다. Suno와 Udio 같은 AI 음악 생성 도구가 어떻게 음악 제작을 혁신하는지, 일반인도 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다.
텍스트로 이미지를 만드는 AI 도구들이 쏟아지고 있다. Midjourney, DALL-E 3, Stable Diffusion의 특징을 비교하고, 어떤 상황에서 어떤 도구를 선택해야 하는지 실전 가이드를 제공합니다.
스마트폰에 NPU가 탑재되고, AI 전용 칩이 등장하면서 AI가 클라우드에서 디바이스로 이동하고 있다. AI 하드웨어가 어떻게 작동하는지, 어떤 변화를 가져오는지 일반인도 이해할 수 있도록 설명합니다.
AI가 만든 이미지, 음악, 텍스트의 저작권은 누구에게 있을까? AI 학습에 사용된 원작자의 권리는? AI 시대의 저작권 문제를 일반인도 이해할 수 있도록 설명합니다.
거대한 GPT-4의 시대가 지나고, 작고 효율적인 소규모 LLM의 시대가 왔다. Llama 3.1, Phi-3, Gemma 같은 경량 모델이 어떻게 AI의 접근성을 높이고 새로운 가능성을 만드는지 설명합니다.
AI Agent가 일상화되는 시대가 왔다. 기술적 설명을 넘어서, Agent 시대가 우리 삶과 사회에 미칠 변화에 대한 개인적인 생각을 정리합니다.
구글 검색의 시대가 끝나고 AI 검색의 시대가 시작되었다. Perplexity 같은 AI 검색 엔진이 어떻게 정보 검색을 혁신하는지, 일반인도 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다.
AI가 텍스트만으로 비디오를 생성하는 시대가 왔다. OpenAI Sora와 Runway Gen-3가 어떻게 콘텐츠 제작을 혁신하는지, 일반인도 쉽게 이해할 수 있도록 설명합니다.
AI가 코드를 작성하는 시대가 왔다. Cursor와 GitHub Copilot 같은 AI 코딩 어시스턴트가 개발자의 생산성을 어떻게 높이는지, 실전 활용법을 일반인도 이해할 수 있도록 설명합니다.
LLM 추론 성능을 최적화하는 핵심 기술들을 실전 예제와 함께 정리합니다. KV Cache, Quantization, Speculative Decoding, 배치 처리, 모델 병렬화 등 모든 최적화 기법을 다룹니다.
LangChain 프레임워크의 개념과 활용 방법을 설명합니다. Chain, Agent, Memory의 개념과 실무 예시까지 알아봅니다.
AI 모델 양자화의 개념과 작동 원리를 설명합니다. QAT, PTQ, GPTQ, AWQ 비교와 실무 적용, 성능 분석까지 알아봅니다.
Fine-tuning과 LoRA의 개념과 작동 원리를 설명합니다. Full Fine-tuning vs LoRA 비교, 실무 적용 방법, 비용과 성능 분석까지 알아봅니다.
멀티모달 AI의 개념과 작동 원리를 설명합니다. GPT-4V, Claude 3, Gemini의 멀티모달 능력 비교와 실무 활용 사례까지 알아봅니다.
프롬프트 엔지니어링의 핵심 기법과 실무 활용 가이드를 설명합니다. Zero-shot, Few-shot, Chain of Thought부터 실전 예시까지 알아봅니다.
AI Agent의 정의와 작동 원리를 비유로 설명합니다. 단순 LLM과 Agent의 차이, Agent가 어떻게 목표를 달성하는지 알아봅니다.
RAG(검색 기반 생성)가 LLM의 한계를 어떻게 극복하는지 설명합니다. 검색과 생성의 결합, 실무 적용 예시까지 알아봅니다.
채팅GPT의 핵심 기술인 LLM이 어떻게 우리와 대화하는지 쉽게 설명합니다. 트랜스포머 아키텍처부터 다음 단어 예측까지, AI의 언어 이해 원리를 알아봅니다.
Function Calling과 Tool Use를 통해 LLM이 API 호출, 데이터베이스 조회, 코드 실행 등 실제 도구를 사용하는 방법을 설명합니다. OpenAI, Anthropic, Google의 구현 방식과 실전 활용 예시를 알아봅니다.
AI Agent를 구축하기 위한 주요 프레임워크인 AutoGPT, CrewAI, LangGraph를 비교 분석합니다. 각 프레임워크의 특징, 장단점, 실전 활용 방법을 알아봅니다.