[카테고리:] AI 트렌드

  • 2024년을 강타할 AI 동영상 생성 프로그램 BEST 4

    2024년을 강타할 AI 동영상 생성 프로그램 BEST 4

    2024년을 강타할 AI 동영상 생성 프로그램 BEST 4

    #AI 고객센터

    #AICC

    #LLM

    | 🎬 텍스트로 영상 만들기가 가능한 시대가 도래하다 : Text to video

    📢 Q. 요즘 이미지는 다 생성 AI가 만든다던데, 그럼 영상은 누가 만드나요?
    A. 영상도 ‘AI’가 만듭니다!


    런웨이, 텍스트 프롬프트를 이용해 영상 생성-편집 가능
    전문 매체 “꽤 인상적”…수년 내 빠른 발전 이룰 것

    캐릭터 디자인에 음성까지… ‘생성AI’ 적용한 게임 눈 앞

    AI 활용해 만든 광고 확산… “제작 기간 3분의 1로 줄어”

    생성 AI가 바꿀 2024년 트렌드

    런웨이, 동영상 생성 AI 업데이트로 인기… “생성AI의 게임 체인저”

    텍스트를 이미지로 구현해주는 ‘달리’나 ‘미드저니’, ‘스테이블디퓨전’ 등 AI 이미지 생성 기술에 이어 이번에는 ‘AI 동영상’을 만들어주는 생성 AI 기술이 눈길을 모으고 있습니다. 생성형 AI에 대한 관심도가 높아지고, 그 기술의 효율이 입증되면서 현재는 정말 다양한 직군에서 해당 툴을 사용하고 있는데요. 브랜드 런칭 이미지, 패션 모델 이미지, 게임, 3D 맵핑, 광고 등… 사용하지 않는 분야를 찾기 어려울 정도로 빠른 속도로 활용도가 급증하는 모습을 확인할 수 있습니다.
    특히, 디즈니와 마블 스튜디오, 제일기획, ANIDAR 등 내로라하는 국내외 대형 기업들도 AI로 영상 및 마케팅 홍보 이미지를 제작하기도 한다고 해요. 마블의 최신 드라마인, ‘시크릿 인베이젼’의 경우 AI로 오프닝 영상을 제작했다는 점에서 또 한 번 화제가 되었습니다.

    촬영과 편집을 기반으로 제작되던 영상이 이제는 텍스트에서 이미지, 이미지에서 영상 생성이 되기까지!
    영상 시장의 판도를 바꿔가고 있는 AI 동영상 제작 툴, 이제는 이미지를 넘어 영상의 시대가 옵니다.

    지금부터 2024년을 강타할 AI 동영상 제작 프로그램 BEST 4와 함께 여러분이 궁금해하셨던, 동영상 만들어주는 AI 기술의 모든 것, 킵콴 강사님의 QnA를 바로 확인해봅시다.

    | 2024년을 강타할 AI 동영상 제작 생성 프로그램 BEST 4 : Runway, Pika Labs, Kaiber, LeiaPix까지

    1. Runway

    – 시네마틱 영상을 제작하는데 해외에서 가장 많이 활용되는 툴
    – 영상 제작 뿐만 아니라, 런웨이 자체 웹과 앱서비스를 통해 제공하는 툴이 다양함.
    – 카메라 모션, 속도, 방향 등 다양한 부분을 직접 지정할 수 있음.
    – text to video 뿐만 아니라, img to video, video to video 도 가능함.

    그러나, 크레딧을 소모하는 유료 서비스로, 소모량이 높아 비용이 다소 발생하고 인물이나 배경, 오브젝트 등의 뭉개짐, 빛이 점점 강해지는 현상 등이 자주 있어 프롬프트로 조정하거나 몇번의 생성 시도가 필요하다는 점도 알아두시면 좋을 것 같습니다.

    2. Pika Labs

    – 자연스러운 영상을 잘 만들 수 있음.
    – img to video 기능이 탁월하여, 원본 소스를 많이 훼손하지 않고 영상으로 변환할 수 있음.
    – 영상제작을 돕는 프롬프트 명령어가 있어 손쉽게 조정 가능함.
    – fps – 초당 프레임도 직접 조절이 가능함. 현재 무료로 사용 가능함.
    – 모바일 디스코드 앱으로 편리하게 작업 가능함.

    그러나, 별도의 웹 서비스가 아닌 디스코드를 통해서 작업해야한다는 폐쇄성으로 양날의 검이라는 의견이 오가기도 하며, 워터마크 표식이 항상 붙는다는 점, 생성되는 영상 해상도 저하 등의 아쉬운 점이 있다고 해요.

    3. Kaiber

    – 프레임에 따라 변화하는 Flipbook과 물 흐르듯 애니메이션을 생성할 수 있는 motion을 제작할 수 있음.
    – prompt to video, img to video, sound to video 등 다양한 생성 서비스를 제공함.
    – 자체 개발한 앱과 웹서비스로 영상을 제작할 수 있음. 영상과 영상 간을 이어주는 이펙트 씬을 제작하는데 좋은 툴임.
    – 애니메이션 작화에 강한 편

    그러나, 크레딧을 소모하는 유료 서비스이고, 프롬프트를 입력해서 영상을 제작하는데 뛰어난 퀄리티나, 원하는 방식의 모션, 그래픽을 표현하기 위해서는 상당한 시도가 필요하다는 점도 유념해주세요!

    4. LeiaPix

    – 2D 이미지를 3D 영상처럼 만드는 생동감 있는
이미지 컷 제작 가능함.
    – 최근 표준 이미지를 깊이 있는 애니메이션으로 변환하는 기능 도입함.
    – 사용자가 선택한 이미지를 깊이 인식이 향상된 애니메이션으로 변환 가능함.
    – 특히 심도 애니메이션 기술은 이미지 품질을 일관되게 유지하여 비주얼 아티스트와 일반 사용자 모두에게 디지털 이미지를 향상시키는 도구를 제공함.
    – 손쉽게 평면 이미지를 움직이는 이미지로 만들어 제안서, 카드뉴스, 영상 프레임 일부에 특별한 포인트를 줄 수 있음.

    그러나, 다양한 방향으로 움직임을 줄 수 있지만 아직은 단조로운 모션만 가능하고, 단독으로 사용하여 영상 콘텐츠 내에서 반복적인 모션을 지속적으로 사용한다면 콘텐츠를 소비하는 사람들은 영상을 보며 어지러움을 유발할 수 있습니다.


    💡이러한 4가지 툴은 각각 장단점이 명확하기 때문에 장르별 영상 즉, 광고/애니메이션/시네마틱 등 영상 종류에 따라, 본인이 구현해내고 싶은 영상의 효과와 분위기에 따라 취사선택하여 각 툴을 사용하면 된답니다.

    | 🌐 Keepkwan Insight : 영상 생성 AI 툴 궁금증 QnA

    AI 영상 툴을 살펴보신 여러분! 점차 AI 영상 툴의 매력에 빠져들고 계시진 않나요?
    그런데 “영상 만들어주는 AI가 2024 생성 AI 트렌드이고, 본인이 표현하고픈 영상 분위기와 효과에 따라 적절히 활용할 수 있다는 건 알겠는데, 진짜 얼마나 영향력이 있을지 궁금해요! 지금 꼭 배워두는 게 좋을까요?” 라고 고민하시는 분들을 위해 준비했습니다.

    [AI 영상 툴을 활용한 광고/애니메이션/시네마틱 영상 제작] 강의를 리딩하고 계신 킵콴님께 ‘직접’ 여쭤봤습니다.
    가장 대표적인 질문부터 함께 알아봅시다.


    Q1. 생성 AI 영상 제작 툴의 전망 및 활용 범위는 어디까지 발전했다고 보시나요?
    현재 툴에 대한 인지도는 어느정도 일까요?

    A. 이미지 생성 AI의 발전 속도는 정말 빠르게 발전했습니다.
    미드저니를 예로 들어보면 2022년 7월 오픈베타 출시했을 때 생성했던 이미지와 현재 2023년 11월 기준으로 버전 5.2로 생성한 이미지와 비교한다면 놀라운 차이를 볼 수 있습니다. 영상 생성 AI는 2023년부터 이미지와 함께 빠르게 발전해오고 있고 Text-to-Movie, Image-to-Movie, Movie-to-Movie 다양한 변환/생성 기술을 통해 영상 생성의 디테일은 놀라움을 안겨주고 있는데요.

    이러한 영상 생성 AI를 통해 예전에는 AI가 만드는 영상이라는 신기함으로, 일종의 ‘밈(meme)’으로 시작했던 것이 현재는 광고, 영화, NFT(크립토아트), 그리고 숏폼을 중심으로한 다양한 AI영상콘텐츠로 확장되고 있습니다.

    저 역시 실제로 기업들과 콜라보를 통해 광고를 제작하고 있고, 1인으로 영화를 제작하고 있으며, 국내외에서 AI 영상을 통한 작품을 제작하여 전시를 진행 중에 있습니다. 따라서 영상 생성 AI를 주로 사용하는 산업군은 저와 같은 1인 콘텐츠 창작자를 제외하고, 광고, 영화, 그리고 게임업계에서 활용하고 있습니다.

    Q2. 그렇다면 많은 사람들이 AI 영상 제작 툴에 반응하고, 관심을 가지는 이유는 무엇일까요?
    앞으로 얼마나 더 발전할지 궁금합니다.

    A. AI를 영상 제작에 활용하는 가장 큰 이유는 ‘비용 절감’과 ‘시간 절약’이 아닐까 싶습니다.
    그동안 하나의 영상 제작에 큰 비용과 시간을 투자하였다면, ‘시간을 생성하는 AI’ 덕분에 같은 시간으로 다양한 영상을 제작하고 더 저렴한 비용을 투자할 수 있게 되었습니다. 그렇기에 앞으로는 더 많은 산업군에서 관심을 갖고 영상 제작에 AI를 활용하는 사례가 더욱 많아질 것 같은데요.
    그리고 무엇보다도 저처럼 1인 크리에이터가 충분히 영상콘텐츠를 제작하며 새로운 산업을 만들어갈 수 있는 시대이기 때문에 AI를 활용하는 스펙트럼이 훨씬 넓어지게 될 것이라 생각합니다. 영상 생성AI 기술은 아직 초반임에 불구하고 하루가 다르게 새로운 툴이 출시되고, 이전에 출시된 것들도 빠르게 보완 업데이트가 이루어져 더욱 디테일한 영상을 제작할 수 있게 되었습니다.

    현재 어디까지 도달했는지 파악하기도 전에 발전하고 있기 때문에, 가장 중요한 것은 AI를 활용해서 어떤 이야기를 만들 수 있을지 자신의 이야기에 좀 더 집중하며 그 이야기들을 수집하며 빠른 속도로 발전하는 AI를 적극적으로 수용하며, 협업하면서, 즐기는 마음으로 매일 함께하면 좋을 것 같습니다.

    Q3. [AI 영상 툴을 활용한 광고/애니메이션/시네마틱 영상 제작] 강의에서 강사님이 가장 강조하고 싶으신 Key Point가 있을까요?

    A. 이번 강의에서 가장 강조하고 싶은 포인트는 누구나 쉽게, 누구나 제작할 수 있는 애니메이션, 영화, 광고 실습파트입니다.
    자신이 표현할 이야기가 있다면 누구든지 AI와 함께 애니메이션을 만들 수 있고, 짧은 영화한편을 만들 수 있으며, 광고를 제작해볼 수 있습니다. 만약 해당 직군에 있는 분들이라면 어쩌면 더 멋진 작품을 만들 수 있을 것이라 생각됩니다.

    특히, 초심자들도 쉽게 다룰 수 있는 다양한 AI 툴과 실습자료를 준비했기 때문에, 천천히 차근차근 실습을 진행하면서 영상을 완성시켜 보세요. 나만의 작품을, 광고를, 애니메이션을 완성했다는 희열을 꼭 느껴보셨으면 합니다!

    Q4. 영상 생성 AI 툴이 지금은 초기이다 보니, 장점도 많지만 그만큼 개선되어야 할 점도 보이는데요!
    AI 영상 제작 툴 별로 단점을 보완하기 위해서 어떤 방향으로 개선되었으면 하는지, 그리고 반대로 기대되는 점도 궁금합니다.

    A. 저 역시도 모든 툴이 아직 ‘갓 태어난 아기’라고 생각됩니다.
    지금은 ‘AI가 이렇게까지 만들 수 있네?’ 라며 신기해 하지만 영상의 디테일, 화질, 모션 등 개선해야할 부분들을 너무나 많습니다.

    Runway는 최근 업데이트로 많이 개선되었지만 그래도 일부 작화에 대한 인식 및 화질개선과 카메라 모션에 대한 불안정도 개선이 필요합니다.
    Pika Labs는 디스코드 기반으로 이루어지는데 전반적인 4k 이상의 화질로는 구현이 아직 어렵습니다. 그리고 영상을 제어할 수 있는 더 다양한 파라미터가 있었으면 하는 바람이고요.
    Kaiber는 Runway와 더불어 적극적으로 업데이트를 하고 있는 툴입니다. 최근 모바일 앱도 출시되었는데, 이제는 이제는 영상 디테일 부분이 좀 더 개선되었으면 합니다.
    마지막으로 LeiaPix는 2D이미지를 입체적으로 표현해주는 기능이외에 영상이나 3D툴에 직접적으로 사용할 수 있는 기능이 추가된다면 더욱 강력한 툴이 될 것이라고 생각해요.

    이렇게 모든 툴들이 계속해서 업데이트 되고 있지만, 가장 기대되는 것은 실제 상업 영화로도 활용할 수 있을 정도로 깨끗한 화질과 부드러운 움직임, 더 다양한 카메라 모션 등이 업데이트 될 것을 기대하고 있습니다. 현재는 위의 부족한 부분들에 대해서 복수의 서비스와 툴들을 적절히 혼합하고 보완하여 영상으로 제작하고 있어요.

    Q5. 이 강의를 들은 이후 Next step은 어떻게 될까요?
    개인이 어떻게, 어떤 방식으로 활용할 수 있을지가 궁금합니다.

    A. 본 강의는 AI와 친해져서 영상을 제작할 수 있는 방법에 대해 나누고 있습니다.
    강의를 모두 수강하신 이후에는 개인이나 현업에서 활용하실 분들은 ‘자신만의 이야기를 가공하는 것’과 ‘이야기를 영상으로 어떻게 표현할 지’에 대해 끊임없이 연습이 필요할 것 같습니다.

    ❗ Tips 나만의 이야기를 가공하고, 영상으로 표현하는 6가지 연습

    – 나의 이야기를 직접 글로 표현할 것, AI에게 전달할 묘사하는 힘을 키우는 것이 중요합니다.
    – 영상의 재료가 되는 미드저니와 같은 생성AI 이미지 툴을 많이 다루고 익숙해지는 것이 필요합니다.
    – 다양한 영상 생성AI툴의 각 장단점을 비교하고, 서로 Mix하여 더 나은 영상을 만드는 연습이 필요합니다.
    – 그리고 만들어진 영상들을 적극적으로 주변에게 보여주고, 피드백을 얻고, 발전시키는 것이 중요합니다.
    – 이런 과정으로 익숙해진다면 활용할 방향성을 찾는 것은 각자 다 다를 것이라 생각됩니다. 유튜브 콘텐츠로 활용될 수 있을 것이고, 실제 광고를 제작하기 전 스토리보드나 레퍼런스 영상으로 활용할 수 있을 것이고, 직접 영화감독도 될 수 있을 것입니다.
    – 그러기 때문에 가장 처음에 언급한 내가 무슨 이야기를 표현할 것인지, AI와 함께 내가 만들고 싶은 이야기를 정하는 것이 가장 중요하다고 생각합니다.

    🙋🏻‍♂️ 더불어 말씀드리고 싶은 점이 있는데요, 저의 Next step은 1인 영화감독입니다.
    AI와 함께 상업영화를 제작하여 작은 영화관이나 좋은 기회가 된다면 상업영화관 중 1관이라도 직접 상영하는 것이 목표입니다. 그렇기 때문에 현재 1시간 이상 분량의 영화를 AI툴을 활용하여 제작 중에 있어요. (웃음)

    Q6. AI 영상 생성 툴을 잘 활용하려면 관련 전공을 하거나 지식이 있으면 더 쉽게 배울 수 있을까요?
    저는 관련 전공도 아니고, 지식이 부족한데요..!

    A. 저는 영상관련 전공자도 아니고 더욱이 AI기술에 관한 업력이 있는 것도 아닙니다.
    오로지 AI기술에 관심을 갖고, 나만의 이야기와 상상을 갖고 있는 평범한 사람입니다. 만약 영화 촬영에 대한 지식을 갖고 있다면 자신의 경험과 지식을 기반으로 좋은 작품을 AI와 함께 만들 수 있을 것입니다.
    그렇지만 관련 지식이 없어도 AI 기술과 자신의 이야기를 Mix하여 훌륭한 콘텐츠를 제작할 수 있습니다. 걱정하지 마세요!

    Q7. 그렇다면 결국 이 AI 영상 제작 툴을 사용할 때 가장 유념해야 할 점이 있다면 무엇일까요?

    A. ‘AI가 만들었다는 신기함에 도취되지 않는 것’이 중요한 것 같습니다.
    가장 중요한 것은 영상에 무엇을 담을 것인지에 대한 인간이 이야기 창작, 상상이 가장 중요합니다. 인간이 가장 먼저라는 것을 항상 생각하며 생성 AI와는 ‘협업’ 하여 이야기를 영상화하면 좋을 것 같습니다.
    도취되어 작업하다보면 어떤 분은 ‘AI가 일자리를 모두 빼앗겠구나’라는 자괴감에, 어떤 분은 앞으로 더 다양한 배움에 대한 목마름이 사라질 수도 있습니다. 그렇게되면 기술 앞에서 우리가 멈추게 될 수 밖에 없습니다.

    따라서 툴 사용법에 대한 유념보다는 ‘마인드셋’, 즉 우리 인간이 갖고 있는 창작의 힘에 대한 믿음이 가장 중요한 것 같습니다.

    Q8. 강의 수강생들에게 강사님이 전하고 싶은 말씀이 있으시다면, 자유롭게 부탁드립니다!

    A. 본 강의의 궁극적인 목적은 영상으로 만들 이야기가 있다면 누구나 쉽게 AI와 협업하고, 누구나 할 수 있는 AI영상 제작을 나누는 것입니다.

    “여러분과 저의 머리 속에는 알게 모르게 자신만의 세계가 존재합니다. 그것이 이미지일 수도 있고, 텍스트 일 수도 있고, 흐리지만 어떤 영상일 수도 있습니다. 이젠 그것을 머리 속에만 담아두지 말고, 현실로 쉽게 불러올 수 있는 창이 열렸습니다. 여러분의 살아 움직이는 이야기를 앞으로 펼쳐질 인간과 AI, AI와 인간의 세상 속에 마음껏 펼쳤으면 좋겠습니다.”

    글쓴이 소개

  • OpenAI API, 2024년 실제 AI 서비스별 활용 사례 (ft. GPT-4V, DALL-E, Whisper…)

    OpenAI API, 2024년 실제 AI 서비스별 활용 사례 (ft. GPT-4V, DALL-E, Whisper…)

    입문자를 위한 Docker & Kubernetes 개념
    및 정석 학습법 (ft. 컨테이너 환경)

    #LLM

    #LMM

    #프롬프트엔지니어링

    #멀티모달

    ㅣOpenAI란?

    OpenAI는 디지털 지능을 책임감 있고 안전하게 발전시키려는 목표로 설립된 AI 연구 기관입니다. 그리고 OpenAI의 API는, 개발자들이 처음부터 모델을 구축하고 훈련할 필요 없이 AI 기능을 AI 서비스나 애플리케이션에 추가할 수 있도록 해주는 사전 훈련된 모델 및 도구 세트라고 할 수 있습니다. API는 감정 분석, 이미지 인식, 텍스트 생성, 언어 번역 및 챗봇을 포함한 다양한 기능을 제공하고 있어, 프로젝트 목적별로 필요한 최상의 API를 선택해야 합니다.

    그래서, 이 글에서는 OpenAI의 API를 활용해 구현 가능한 기능들을 설명하고 AI 서비스별로 대표적으로 사용된 실제 사례들을 소개하고자 합니다. 먼저, OpenAI의 API를 활용해 AI 서비스를 개발하는 게 이득인 이유를 알아볼까요?

    ㅣOpenAI API의 차별점과 장점

    OpenAI의 API는 시장의 다른 API와 구별되는 다양한 고유한 기능과 기능을 제공합니다.

    사전 훈련된 모델: OpenAI의 API는 사전 훈련된 모델을 사용하므로 개발자들은 빠르고 쉽게 AI 기능을 애플리케이션에 추가할 수 있습니다.

    사용자 맞춤화: OpenAI의 API는 각 비즈니스의 특정 요구 사항에 맞게 커스터마이징할 수 있습니다.

    통합: OpenAI의 API는 기존 애플리케이션 및 워크플로우에 쉽게 통합할 수 있습니다.

    확장성: OpenAI의 API는 스타트업에서 대기업에 이르기까지 모든 규모의 기업에서 사용할 수 있습니다.

    – 사용 사례  1 : 감정 분석(Sentiment Analysis)

    감정 분석은 고객 리뷰, 소셜 미디어 게시물 또는 설문 응답과 같은 텍스트의 감정 톤을 결정하는 과정으로, 감정 분석의 목표는 특정 제품, 서비스 또는 주제에 대한 화자 또는 작가의 전반적인 태도를 파악하는 것입니다.

    👍🏻감성 분석 활용 시 장점

    향상된 고객 환경: 감정 분석은 기업이 고객의 감정을 이해하는 데 도움이 되므로 경험을 개선하기 위한 조치를 취할 수 있습니다.

    향상된 제품 피드백: 감정 분석을 통해 기업은 제품 피드백에서 더 많은 통찰력을 얻을 수 있으므로 개선해야 할 부분을 식별할 수 있습니다.

    고객 참여도 증가: 감정 분석을 통해 기업이 고객과 보다 의미 있고 개인화된 방식으로 서비스에 참여할 수 있습니다.

    ✅실제 AI 서비스에 사용 사례

    우버: 우버는 고객의 피드백을 분석하고 라이더의 전반적인 경험을 향상시키기 위해 감정 분석을 사용합니다.

    아마존: 아마존은 제품과 서비스에 대한 고객의 의견을 이해하기 위해 감정 분석을 사용하며 고객의 요구에 맞게 개선할 수 있습니다.

    텍스트에서 감정을 분석하는 아마존 Comprehend 서비스 (출처 : Classmethod, ‘텍스트 감정 분석 서비스 Amazon Comprehend를 사용해 봤습니다’)

    – 사용 사례  2 : 이미지 인식(Image Recognition)

    이미지 인식은 이미지 또는 비디오에서 물체, 사람 또는 장면을 식별하는 것입니다.  대규모 이미지 데이터 세트에서 머신 러닝 모델을 학습시켜 특정 객체나 패턴을 인식할 수 있도록 만듭니다.

    👍🏻이미지 인식 사용 시 장점

    정확도 향상: 이미지 인식은 의료 진단, 보안 및 감시와 같은 다양한 응용 분야에서 정확도를 높이는 데 도움이 될 수 있습니다.

    시간 절약: 이미지 인식은 이전에 수동으로 수행했던 작업을 자동화하여 시간을 절약하고 효율성을 높일 수 있습니다.

    향상된 고객 환경: 이미지 인식은 기업이 고객에게 보다 개인화된 매력적인 경험을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

    ✅실제 AI 서비스에 사용 사례

    월마트: 월마트는 이미지 인식을 사용하여 재고를 식별하고 추적하는 프로세스를 자동화하여 시간을 절약하고 정확성을 향상시키고 있습니다.

    페이스북: Facebook은 이미지 인식을 사용하여 사진에서 친구를 자동으로 태그하여 사용자가 사진을 쉽게 찾고 공유할 수 있게 합니다.


    고객과 직원 경험을 최적화하기 위한 월마트의 Intelligent Retail Lab(출처 : Mobile Marketing Magazine, ‘Walmart is opening its first experimental “smart” store, powered by AI’)

    – 사용 사례  3 : 텍스트 생성(Text Generation)

    텍스트 생성은 입력 데이터 세트를 기반으로 새로운 텍스트를 자동으로 생성하는 기능입니다. 이는 대량의 텍스트 데이터에 대해 학습된 딥러닝 신경망과 같은 고급 기계 학습 모델을 사용하면 가능합니다.

    👍🏻텍스트 생성 사용 시 장점

    생산성 향상: 텍스트 생성은 이전에 수동으로 수행했던 작업을 자동화하여 시간을 절약하고 생산성을 높일 수 있습니다.

    향상된 고객 환경: 텍스트 생성은 기업이 챗봇 사용과 같이 고객에게 보다 개인화된 매력적인 경험을 제공하는 데 도움이 될 수 있습니다.

    향상된 창의성: 텍스트 생성은 기존 데이터를 기반으로 제안을 제공함으로써 기업이 새롭고 혁신적인 아이디어를 생성하는 데 도움이 될 수 있습니다.

    ✅실제 AI 서비스에 사용 사례

    OpenAI: OpenAI는 챗봇, 콘텐츠 제작, 언어 번역과 같은 광범위한 응용 분야에 사용할 수 있는 최첨단 텍스트 생성 모델인 GPT-3을 개발했습니다.

    GrubHub: GrubHub는 텍스트 생성을 사용하여 메뉴 생성 과정을 자동화하여 시간을 절약하고 레스토랑 파트너의 효율성을 높입니다.

    텍스트를 생성하는 GPT-3 사용 사례 (출처 : 인공지능신문, ‘GPT-3, 인류 역사상 가장 뛰어난 ‘언어 인공지능’이다’)

    – 사용 사례  4 : 언어 번역(Language Translation)

    언어 번역은 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 변환하는 것입니다. 대규모 텍스트 데이터 세트에서 학습된 기계 학습 모델을 사용하며, 한 언어에서 다른 언어로 텍스트를 정확하게 번역할 수 있습니다.

    👍🏻언어 번역 사용 시 장점

    글로벌 커뮤니케이션 개선: 언어 번역을 통해 기업은 다양한 국가 및 지역의 고객, 파트너 및 직원과 효과적으로 의사 소통할 수 있으므로 글로벌 커뮤니케이션이 개선됩니다.

    시장 도달 범위 증가: 언어 번역은 기업이 새로운 시장으로 확장하고 새로운 고객에게 도달하여 시장 도달 범위를 늘리는 데 도움이 될 수 있습니다.

    향상된 고객 경험: 언어 번역은 고객이 모국어로 정보와 지원에 액세스할 수 있도록 제공하여 보다 개인화된 매력적인 고객 경험을 제공합니다.

    ✅실제 AI 서비스에 사용 사례

    에어비앤비: Airbnb는 사용자에게 목록에 대한 번역된 설명을 제공하고 사용자를 다국어로 지원하기 위해 언어 번역을 사용합니다.

    우버: 우버는 고객들에게 모국어로 앱 내 지원을 제공하기 위해 언어 번역을 사용하여 고객들이 앱을 더 쉽게 사용하고 필요한 지원을 받을 수 있도록 합니다.

    채팅 번역을 지원하는 우버 앱 (출처 : techrecipe, ‘우버, 앱 안에서 구글 번역으로 채팅을…’)

    – 사용 사례  5 : 챗봇 및 가상 비서(Chatbots and Virtual Assistants) 

    챗봇과 가상 비서는 텍스트 기반 또는 음성 기반 대화를 통해 사용자와 상호 작용하도록 설계된 컴퓨터 프로그램입니다. 이러한 프로그램은 자연어 처리(NLP)와 기계 학습 알고리즘을 사용하여 사용자 입력을 이해하고, 응답하여 자동화된 고객 지원 및 서비스를 제공합니다.

    👍🏻챗봇 및 가상 비서 사용 시 장점

    향상된 고객 서비스: 챗봇과 가상 비서는 고객 문의에 빠르고 정확한 응답을 제공하여 전반적인 고객 서비스 경험을 향상시킬 수 있습니다.

    효율성 향상: 챗봇과 가상 비서는 반복적인 작업을 처리하고 연중무휴로 지원할 수 있어 직원들이 더 복잡하고 부가가치가 높은 작업을 수행할 수 있는 시간을 확보할 수 있습니다.

    개인화된 경험: 챗봇과 가상 비서는 데이터와 알고리즘을 사용하여 고객과의 상호 작용을 개인화하여 보다 매력적이고 관련성 있는 경험을 제공할 수 있습니다.

    ✅실제 AI 서비스에 사용 사례

    뱅크 오브 아메리카: 뱅크 오브 아메리카는 챗봇을 사용하여 고객에게 은행 질문에 대한 빠르고 정확한 답변을 제공하여 전반적인 고객 경험을 향상시킵니다.

    H&M: H&M은 챗봇을 사용하여 고객에게 맞춤형 스타일링 조언과 제품 추천을 제공하여 참여도와 매출을 높이고자 합니다.

     

    패션 기업 H&M의 디지털 스타일리스트 챗봇 (출처 : medium, ‘Conversational AI in eCommerce: 9 of the Most Successful Chatbot Examples’)

    이처럼 OpenAI의 API를 잘 활용하면 AI와 머신러닝의 힘을 활용하려는 기업 또는 서비스에게 다양한 가능성을 만들어 줄 수 있습니다. 이미지 인식 및 텍스트 생성부터 언어 번역 및 챗봇까지 오픈AI의 API는 기업이 혁신하고 곡선을 앞서가는 데 필요한 다양한 도구를 제공합니다.

    기업 규모에 상관없이 고객 서비스를 개선하려는 중소기업이든 복잡한 작업을 자동화하려는 대기업이든 OpenAI의 API를 사용할 수 있습니다. 때문에, 방대한 양의 데이터를 처리하고 정확한 결과를 제공할 수 있는 역량을 갖춘 OpenAI의 API는 점점 더 기술 중심적인 세상에서 기업에게 경쟁 우위를 제공할 것으로 예측되고 있습니다.

    그러니, 뒤쳐지기 전에 OpenAI의 유명 모델은 물론 다양한 LLM/LMM 기반 모델을 사용하여 AI 서비스를 개발하는 법을 배우고 싶다면 국내 최초로 LMM을 활용한 AI 프로덕트 개발까지 다루는 이 강의를 주목하세요!

     

    6개 AI 프로덕트로 완성하는 LLM/LMM 서비스 개발의 모든 것

    : 프롬프트 엔지니어링부터 멀티모달까지

    AI? 프롬프트? 딥러닝? 모르셔도 괜찮습니다.
    AI 입문자도 LLM, 멀티모달 기반 어떤 AI 서비스든,
    이 강의에서 API&스택&기술 ‘조합’ 방법만 잘 배우면 개발 가능합니다!

    야*자, 파*고, 여기*때, 구*쇼핑 등
    가장 대표적인, 대중적인 LLM/LMM 기반 AI 프로덕트 6개를 총 80시간 동안, 기능부터 UI까지 99% 구현해봅니다.

    이미지 번역, 챗봇, 의류 가상 시착, 스피킹 연습 기능 등  AI 기능들을
    어떻게 실제 서비스와 똑같이 개발하고, 기존 서비스에 통합하는지 직접 경험해 보세요!

    > >강의 들으러 가기 >>

끝없이 이어질 인공지능의 이야기
AI:ing에서 당신의 커리어 성장이 시작됩니다.

ALL

IT

AI:ING only

AI Double UP

AI 자격증(AICA)

이벤트