본문 바로가기
반응형

전체 글77

AI 기반 고객 행동 분석: 비즈니스 성장을 위한 자동화 기법 AI 기반 고객 행동 분석: 비즈니스 성장을 위한 자동화 기법 대상: 초보 · 난이도: 쉬움 → 중급 · 예상 읽기: 50~70분 클릭, 체류, 전환… 행동의 실마리를 AI가 찾아준다 목차 서론: 왜 지금 ‘행동’을 분석해야 하나 1. 무엇을 측정할까: 이벤트·속성 설계 2. 파이프라인: 수집→저장→전처리 자동화 3. AI 세분화: 군집→타깃→메시지 4. 개인화 추천: 작은 팀도 ‘아마존처럼’ 5. 예측 분석: 이탈·구매·업셀 확률 .. 2025. 9. 11.
AI 자동화와 개인 맞춤형 교육: 나만의 학습 플랜 만들기 AI 자동화와 개인 맞춤형 교육: 나만의 학습 플랜 만들기대상: 초보 · 난이도: 쉬움 · 예상 읽기: 40~55분AI 자동화로 ‘나만의 커리큘럼’을 만드는 시대목차서론: 왜 AI가 교육의 미래인가?1. AI로 나의 학습 스타일 분석하기2. 자동화된 콘텐츠 큐레이션3. 맞춤 커리큘럼 설계(주간·일간)4. AI 튜터와 실시간 피드백5. 실습·프로젝트 기반 학습 자동화6. 평가·메타인지: 점검과 보정 루프7. 동기부여 시스템(게임화·습관화)8. 추천 도구 스택(무료 우선)9. 케이스 스터디(초보→중급 로드맵)FAQ마무리 체크리스트(완료본)결론 및 다음 액션서론: 왜 AI가 교육의 미래인가?모두에게 같은 강의·속도는 더 이상 통하지 않는다. 과거엔 맞춤형 교육이 비쌌지만 지금은 AI 자동화가 비용을 낮추고 접.. 2025. 9. 11.
2025년 SEO 트렌드 완전정복 – 방문자 5배 늘리는 전략 2025년 SEO 트렌드 완전정복 – 방문자 5배 늘리는 전략2025 SEO 트렌드 요약 – AI, UX, E-E-A-T, Zero-click 검색목차서론1. AI & SGE 시대의 SEO 전략2. UX 최적화 – 사용자 경험이 곧 SEO 점수3. E-E-A-T 강화 – 신뢰성과 경험 중심 SEO4. 데이터 인사이트 – 통계와 차트FAQ – 자주 묻는 질문SEO 툴킷 & 체크리스트결론서론: 왜 지금 SEO를 다시 배워야 하는가?2025년의 SEO는 과거와 완전히 다른 요구사항을 내놓는다. AI와 기술 발전이 가속화되면서, 2024년 이후 검색 환경은 급변했다. 과거에는 단어 중심의 키워드 최적화로 일부 성과를 얻었다면, 지금은 그만으론 상위노출 자체가 어려운 시대다. 2025년 SEO 키워드는 ‘사용자 .. 2025. 9. 10.
2030년 AI가 바꿀 우리의 일상: 자율주행 · 원격의료 · 개인화 교육 시나리오 2030년 AI가 바꿀 우리의 일상: 자율주행 · 원격의료 · 개인화 교육 시나리오 서론: ‘미래’였던 AI가 ‘현재’가 되다불과 10년 전만 해도 “AI는 먼 미래 기술”이라는 말이 자연스러웠지만, 2030년을 목전에 둔 지금, AI는 더 이상 상상의 영역이 아닌 우리 일상을 완전히 재구성할 준비를 하고 있습니다. 자율주행차, AI 주치의, 맞춤형 튜터 같은 존재들은 더 이상 막연한 상상이 아니라 우리 삶 깊숙이 들어오는 현실이 될 것입니다. 이 글에서는 AI가 바꿔놓을 세 가지 핵심 분야, 즉 자율주행, 원격의료, 그리고 개인화 교육에 대한 구체적이고 심층적인 시나리오를 그려보고, 그에 따른 사회적, 윤리적 과제까지 함께 논하고자 합니다.AI 기술 발전 속도는 기하급수적입니다. Fortune B.. 2025. 9. 9.
AI 추천 알고리즘의 두 얼굴: 개인화를 넘어 사회적 고립을 경계해야 하는 이유 AI 추천 알고리즘의 두 얼굴: 개인화를 넘어 사회적 고립을 경계해야 하는 이유 서론: 한 번의 클릭이 우리를 어디로 데려갈까? 우리는 오늘도 ‘다음 추천 영상’을 클릭합니다. 넷플릭스, 유튜브, 인스타그램, 스포티파이 등 다양한 플랫폼이 “당신을 위한 콘텐츠”라는 메시지를 띄우지만, 이런 순간이 쌓이고 쌓여 과연 우리를 더 풍요롭게 할까요? 혹은 아주 천천히, 그러나 확실하게, 우리를 좁은 세상으로 밀어 넣고 있지는 않을까요? 이 글은 AI 추천 알고리즘이 제공하는 편리함을 인정하되, 그 이면의 구조적 문제—필터 버블, 에코 챔버, 확증 편향, 그리고 사회적 고립—를 다각도로 살펴보고자 합니다. 단순한 이론이 아니라, 실제 사용자가 겪는 경험과 구체적 수치, 그리고 실전 대응 체크.. 2025. 9. 9.
오픈소스 AI 모델 파헤치기: Llama, Mistral이 AI 생태계에 미치는 영향 오픈소스 AI 모델 파헤치기: Llama, Mistral이 AI 생태계에 미치는 영향 요약 — 메타의 Llama와 프랑스 스타트업의 Mistral은 오픈소스 AI의 급부상을 이끌며 접근성·비용·혁신 속도를 크게 개선했다. 이 글은 두 모델의 기술적 특징과 생태계 파급력, 오픈소스와 폐쇄형의 경쟁·공존 구도를 정리한다. 애드센스 심사와 SEO를 고려해 목차·내부 링크·FAQ·공신력 있는 참고자료를 포함했다.목차1. 서론: AI의 민주화를 이끄는 오픈소스 모델2. Llama의 등장과 파급력3. Mistral: 효율성과 성능의 새로운 기준4. AI 생태계에 미치는 영향5. 오픈소스 vs 폐쇄형: 경쟁과 공존6. AI의 미래를 만드는 양대 축7. 자주 묻는 질문 (FAQ)8. 참고 자료부록: 용어 정리1. 서.. 2025. 9. 8.