AI 프롬프트 5단계 가이드: 데이터 리터러시를 활용한 업무 효율 향상
AI에게 좋은 결과를 얻으려면 [가설-구조-로직-검증-출력설정]까지 5단계로 질문을 설계해야 합니다. 도구가 아무리 발전해도, 데이터를 읽고 올바른 질문을 던지는 능력은 여전히 사람의 몫입니다. 지난 포스팅에서 우리는 AI 시대의 핵심 문해력인 ‘데이터 리터러시(Data…
AI, 데이터
AI활용을 위한 기본 역량, 데이터 리터러시(Data Literacy)
데이터 리터러시는 AI 시대의 필수 기본기이며 이를 갖춘 사람만이 AI를 제대로 활용할 수 있습니다. 빅데이터가 AI의 인프라로 자리 잡으면서, 이제 우리는 ‘데이터를 어떻게 쌓을 것인가’에서 ‘데이터를 어떻게 읽고 활용할 것인가’로…
AI시대에서 빅데이터(Big Data)는 어디로 갔을까?
불과 몇 년 전만 해도 ‘빅데이터’는 IT 업계에서 가장 핫한 키워드였습니다. “데이터가 곧 석유다”라는 문장이 격언처럼 쓰였고, 빅데이터 전문가가 미래 유망 직종 1위를 차지하던 시절이 있었습니다. 기업들은 앞다투어 빅데이터 분석…
[GDSK x Tableau] 글로벌 AI 트렌드
[ Tableau, Tableau로 세상 보기 ] 데이터 시각화 글로벌 AI 트렌드 전 세계가 AI로 떠들썩합니다. ChatGPT, Gemini, METAAI, Azure, CLOVA X, 카카오 i 등 빅테크 기업들의 AI뿐만이 아닙니다. 영상, 음악,...
데이터 가치사슬
[ 용어해설 ] 데이터 가치사슬이란? 데이터 가치사슬은 OECD에서 정의한 <그림1>과 같이 관측가능 현상(Observable Phenomena, 이하 OP), 데이터, 데이터베이스, 데이터 인사이트(Data Insight)의 4단계로 구분되며, 데이터 인사이트는 데이터 사이언스(Data Science)와 동일한 개념이다....
[인공지능 알고리듬의 이해] “제9회: 알고리즘 기회와 차별”
[ 인공지능 알고리듬의 이해 ] [인공지능 알고리듬의 이해] “제9회: 알고리즘 기회와 차별” 정보통신정책연구원 ICT데이터사이언스연구본부장 정용찬 * 이 글은 저자의 “인공지능 알고리듬의 이해”에서 주요 내용을 요약, 발췌하였습니다. 알고리즘과 기회 알고리즘은 종종...
[인공지능 알고리듬의 이해] “제8회: 알고리즘 예술”
[ 인공지능 알고리듬의 이해 ] [인공지능 알고리듬의 이해] “제8회: 알고리즘 예술” 정보통신정책연구원 ICT데이터사이언스연구본부장 정용찬 * 이 글은 저자의 “인공지능 알고리듬의 이해”에서 주요 내용을 요약, 발췌하였습니다. 문학과 알고리즘 인공지능이 소설을 쓸...
[인공지능 알고리듬의 이해] “제6회: 추천 알고리즘”
[ 인공지능 알고리듬의 이해 ] [인공지능 알고리듬의 이해] “제6회: 추천 알고리즘” 정보통신정책연구원 ICT데이터사이언스연구본부장 정용찬 * 이 글은 저자의 “인공지능 알고리듬의 이해”에서 주요 내용을 요약, 발췌하였습니다. 추천이란? 알고리즘에 관한 책을 사기...
