최근 출입 통제 시스템부터 스마트폰 Face ID, 그리고 카메라 앱의 실시간 스티커 필터까지 우리 일상에서 얼굴 인식 기술을 접하는 것은 이제 매우 자연스러운 일이 되었습니다. 인공지능이나 컴퓨터 비전 분야를 공부하다

요즘 비개발자도 AI를 활용해서 자동화가 가능합니다. 특히 복잡한 앱과 워크플로우를 누구나 쉽게 만들 수 있는 시대죠. Bubble, Airtable, Zapier, Make 같은 노코드 자동화 SaaS가 등장하면서 스타트업과 개인 사업자가 IT팀 없이도

안녕하세요! 오늘은 AI 모델 학습의 핵심인 무료 한국어 음성 데이터를 찾고 계신 분들을 위해 아주 유용한 정보를 가져왔습니다. 바로 AI Hub에서 제공하는 대규모 데이터셋, KsponSpeech를 활용해 압도적인 퀄리티의 AI 목소리를

음성 AI를 직접 만드는 방법! TTS(Text-to-Speech)를 활용해서 “내 목소리로 말하는 AI”를 직접 구현하는 단계를 알아보고 여러 모델중에서 Bert-VITS2 파인튜닝 사용법을 알아본다. 이 글에서는 한국어 TTS 만들기, 개인 음성 AI 제작,

그래픽카드(GPU)가 갑자기 화면을 출력하지 못하거나, 게임 도중 기이한 색깔의 점과 줄이 생기거나, 윈도우 장치 관리자에 코드 10 또는 코드 43 오류가 뜨는 경우, 많은 사람들이 드라이버 재설치나 PCIe 슬롯 청소로 해결을 시도합니다. 하지만 이런

내 컴퓨터에서 직접 돌리는 인공지능, AI Llama 서버 백그라운드에서 실행하는 방법을 알아보려고 합니다. Ollama나 llama.cpp 같은 도구로 나만의 AI를 구축하는 할때 요긴하게 사용할수 있습니다. AI 프로그램을 만들다 보면 한 가지

영상 편집이나 콘텐츠 제작을 하다 보면 “내 목소리로 AI 더빙을 할 수는 없을까?”라는 고민을 한 번쯤 해보셨을 거예요. 성우를 고용하자니 비용이 부담스럽고, 직접 매번 녹음하자니 틀릴 때마다 다시 해야 하는

내 컴퓨터에 직접 AI 검색 시스템을 구축하다 보면 데이터는 분명히 존재하는데 AI가 답변을 못 하거나, 엉뚱한 문서를 가져오는 상황을 마주하게 됩니다. 특히 한국어 RAG(검색형 AI) 시스템에서 고유명사나 전문 용어가 많은

효과적인 생성형 AI 활용을 위해 AI 모델의 성능을 높이고 최적화하는 방법은 여러 가지가 있습니다. 단순히 질문을 던지는 수준을 넘어, 목적에 맞게 AI를 최적화하는 기술적 접근이 필요합니다. 크게 구분하면 AI 자체를

로컬 컴퓨터에서 무료로 쓸 수 있는 AI는 크게 로컬 LLM 실행 도구, 로컬 챗 UI, 문서/RAG 도구, 특수 목적 도구로 나눌 수 있습니다. 아래 표에 종류, 용량, 특징, 최소 컴퓨터 사양을 정리했습니다. 로컬 AI 도구 표