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비전공자도 가능한 ChatGPT API 업무 자동화 사례 5가지 (+예시 및 코드 포함) 직장인이라면 누구나 한 번쯤 업무 자동화를 꿈꿔본 적이 있을 겁니다. 반복적이고 단순한 작업을 줄이고, 더 가치 있는 일에 집중할 수 있도록 도와주는 업무 자동화! 하지만 코딩을 모르는 비전공자에게는 쉽지 않은 이야기처럼 들릴 수 있죠.그런데 만약 프로그래밍 지식이 없어도 ChatGPT API를 활용해 쉽고 빠르게 업무를 자동화할 수 있다면 어떨까요? 이번 포스팅에서는 비전공자도 쉽게 따라 할 수 있는 ChatGPT API 활용 업무 자동화 사례 5가지를 소개합니다. 각 사례별로 실제 적용 사례와 간단한 코드 예제까지 준비했으니, 지금 바로 확인해보세요!사례 1: AI 이메일 응답 초안 생성 자동화사례 개요: 반복적인 이메일 대응을 ChatGPT API로 자동화하는 사례입니다. 수신된 이메일 내용을 분류.. 2025. 3. 8.
논문 작성 AI 추천: 논문 찾아주는 AI 5개, 어떤 걸 써야 할까? (2026) 논문을 찾아야 한다면 Consensus나 Elicit, 이미 모은 PDF를 읽고 인용 근거를 확인하려면 SciSpace나 NotebookLM이 맞습니다. ChatGPT는 연구 질문과 목차를 다듬는 데 유용하지만, 참고문헌을 대신 확정하는 도구로 쓰면 안 됩니다.검색, 선별, 읽기, 작성은 서로 다른 일입니다. 하나의 AI에 전부 맡기기보다 단계마다 도구를 나누면 출처가 끊기거나 존재하지 않는 논문을 인용하는 실수를 줄일 수 있습니다.논문 작성 AI 5개, 어떤 걸 고를까?도구가장 잘 맞는 일공식 페이지에서 확인한 범위주의할 점Consensus연구 질문을 문장으로 검색하고 관련 논문을 빠르게 훑기2억 편 이상 동료평가 논문 검색. 무료 플랜은 기본 검색, 월 15회 Pro 메시지, 월 최대 3회 Deep .. 2025. 3. 7.
딥러닝 모델 성능을 높이는 핵심 튜닝 방법 총정리 (실무자를 위한 고급 가이드) 딥러닝 모델의 성능을 극대화하려면 단순한 기본기 너머의 다양한 튜닝 기법을 적용해야 합니다. 특히 데이터 처리, 하이퍼파라미터 최적화, 학습 기법 개선, 과적합 방지, 전이 학습, 최신 모델 구조 활용, 하드웨어 최적화 등 여러 측면에서의 전략이 필요합니다. 여기서는 초급 단계를 넘어 실무자와 연구자에게 유용한 딥러닝 성능 향상 기법들을 정리합니다.1. 데이터 전처리 및 증강 기법데이터 전처리는 모델 학습의 토대를 다지는 단계입니다. 입력 데이터의 정규화(normalization) 및 표준화(standardization)를 통해 특징값의 범위를 조정하면 학습이 안정되고 빠르게 수렴합니다. 예를 들어 이미지 픽셀 값을 0~1 사이로 스케일링하거나, 특성 벡터의 평균을 0으로 만드는 등의 처리가 일반적입니다.. 2025. 3. 3.
아이들과 함께하는 Stable Diffusion 그림 그리기 아이들과 함께하기 좋은 Stable Diffusion 그림그리는 사이트 소개드립니다. 밑그림을 대충 그리면, 멋진 그림으로 완성시켜 주는 사이트입니다. 1. Scribble Diffusion 첫번째는, Scribble Diffusion 입니다. 먼저 구글에서 검색해서 사이트에 들어가주시구요. 원하는 그림을 그리기 위해 Clear 버튼을 눌러서 그림을 지워주세요. 그리고 밑그림을 그립니다. 아래와 같이요. 그리고 아래에 그림에 대한 설명을 적어줍니다. Stable Diffusion을 사용해보셨으면 아실텐데, hyperrealistic 프롬프트는 실사를 만들어주는 명령어 입니다. 프롬프트를 입력해주시고 GO 버튼을 눌러주시면, 그림을 생성하기 시작합니다. 몇초 기다리시면 아래 처럼 이미지 생성 결과가 나옵니.. 2023. 3. 29.

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