2024년 Coex에서 열린 SK AI SUMMIT 1일차 세션들을 듣고 후기를 남긴다.

AutoGen은 서로 대화하여 작업을 해결할 수 있는 여러 에이전트를 사용하여 LLM 애플리케이션을 개발할 수 있는 프레임워크이다.

AutoGen 에이전트는 사용자 정의가 가능하고 대화가 가능하며 인간의 참여를 원활하게 허용한다.

LLM, 인간 입력 및 도구의 조합을 사용하는 다양한 모드에서 작동할 수 있다.

AWS의 SageMaker를 이용하여 Ground Truth 라벨링을 해보도록 하겠습니다.

SKT의 음성인식 스피커와 AWS EC2, S3, Node.js, React.js 를 이용, 음성인식 키오스크 플랫폼을 개발하였습니다.
기술에 소외된 분들이 키오스크를 이용하는데 어려움을 겪는 것에 문제의식을 느껴 개발하게 되었습니다.
또한 기존의 키오스크 플랫폼이 구축 비용이 큰 것에 비해 음성인식 키오스크는 구축 비용이 적습니다.

인공지능과 응용 수업에서 했던 스포츠 매니아 프로젝트 입니다.

MLB, La liga, EPL 등등 많은 스포츠 경기의 정보를 제공해주는 서비스 입니다.

SK Nugu 스피커와 AWS Lambda, Django를 이용하여 만들었습니다.

자율주행차 MIT 딥러닝 코스의 딥러닝(Deep Learning for Self-Driving Cars) 과정 중 DeepTraffic을 참고하여 포스팅을 작성하였습니다.
고속도로 교통량이 밀집한 곳을 통해 차량(또는 복수의 차량)을 최대한 빨리 주행할 수 있는 신경망을 만드는 것이 목표이다.