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GPT6 Astra, AI로 돈 번다… NVIDIA 젠슨황 말을 증명하다 | Compute is Revenue

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안될공학 - IT 테크 신기술 · 원본 영상 열기

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GPT-6 Astra는 Blender와 Unreal Engine을 직접 활용하면서 사람이 돈 받고 하던 제작 업무 일부를 수행하기 시작했습니다.이번 영상에서는 Astra의 비전 성능과 Computer Use가 왜 크게 좋아졌는지 공개 연구를 통해 뜯어봅니다.작은 UI를 찾는 Visual Grounding부터 화면을 다시 보고 수정하는 방법, 여러 에이전트가 긴 작업을 이어가는 구조까지 살펴봅니다.흥미로운 건 이런 기술적 접근 자체는 이미 여러 논문에서 확인할 수 있다는 점입니다.차이는 이 방법을 얼마나 큰 규모로 반복해서 학습시키고 실제 제품 성능으로 만들 수 있느냐에서 생길 수 있습니다.OpenAI가 10만 개가 넘는 GPU를 동원하고 Stargate 같은 대규모 인프라에 투자하는 이유도 이 관점에서 다시 볼 수 있습니다.젠슨 황이 말한 ‘Compute is Revenue’, ‘Tokens are Revenue’라는 표현처럼 AI가 실제 일을 할수록 더 많은 컴퓨트가 곧 더 많은 생산량으로 이어질 수 있습니다.OpenAI가 자체 ASIC Jalapeño와 메모리·네트워크·서빙 최적화까지 내려가는 이유도 결국 같은 비용과 전력으로 더 많은 AI 작업을 처리하기 위해서입니다.모델 알고리즘은 경쟁사가 따라올 수 있어도 GPU, 실행 환경, 검증기, 실제 업무에서 축적된 실패 경험까지 합쳐지면 또 다른 형태의 인프라 해자가 만들어질 수 있습니다.결국 GPT-6가 보여준 건 더 똑똑한 AI만이 아니라, AI가 돈을 벌기 시작할수록 컴퓨팅 인프라 자체의 가치가 더 커지는 구조인지도 모릅니다.

요약

GPT-6 Astra는 Blender와 Unreal Engine을 직접 활용하면서 사람이 돈 받고 하던 제작 업무 일부를 수행하기 시작했습니다.이번 영상에서는 Astra의 비전 성능과 Computer Use가 왜 크게 좋아졌는지 공개 연구를 통해 뜯어봅니다.작은 UI를 찾는 Visual Grounding부터 화면을 다시 보고 수정하는 방법, 여러 에이전트가 긴 작업을 이어가는 구조까지 살펴봅니다.흥미로운 건 이런 기술적 접근 자체는 이미 여러 논문에서 확인할 수 있다는 점입니다.차이는 이 방법을 얼마나 큰 규모로 반복해서 학습시키고 실제 제품 성능으로 만들 수 있느냐에서 생길 수 있습니다.OpenAI가 10만 개가 넘는 GPU를 동원하고 Stargate 같은 대규모 인프라에 투자하는 이유도 이 관점에서 다시 볼 수 있습니다.젠슨 황이 말한 ‘Compute is Revenue’, ‘Tokens are Revenue’라는 표현처럼 AI가 실제 일을 할수록 더 많은 컴퓨트가 곧 더 많은 생산량으로 이어질 수 있습니다.OpenAI가 자체 ASIC Jalapeño와 메모리·네트워크·서빙 최적화까지 내려가는 이유도 결국 같은 비용과 전력으로 더 많은 AI 작업을 처리하기 위해서입니다.모델 알고리즘은 경쟁사가 따라올 수 있어도 GPU, 실행 환경, 검증기, 실제 업무에서 축적된 실패 경험까지 합쳐지면 또 다른 형태의 인프라 해자가 만들어질 수 있습니다.결국 GPT-6가 보여준 건 더 똑똑한 AI만이 아니라, AI가 돈을 벌기 시작할수록 컴퓨팅 인프라 자체의 가치가 더 커지는 구조인지도 모릅니다. Written by 패치 Edited by 이재현 unrealtech2021@gmail.com

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원본 게시일 2026.09.07 · YouTube 조회수 3.7만 회 · 2026.09.08 12:56 확인

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2026-09-08

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GPT6 Astra, 난리인 이유가 보이네요 | 진짜 좋아진 능력과 기술적 차이 | OpenAI만의 기술적 해자일까?

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GPT-6 Astra 공개 이후 X를 중심으로 다양한 시연 영상이 빠르게 퍼지고 있습니다.

요약

GPT-6 Astra 공개 이후 X를 중심으로 다양한 시연 영상이 빠르게 퍼지고 있습니다. 3D 공간을 만들고, 게임을 구현하고, 인체와 자동차를 직접 탐색하는 인터랙티브 화면까지 등장했습니다. 이번 영상에서는 화제가 된 시연들을 직접 보면서 Astra가 실제로 어떤 일을 맡고 있는지 살펴봤습니다. Three.js, Blender, KiCad, Onshape 같은 실제 제작 도구를 어떻게 활용하는지도 함께 봅니다. 기존 3D 데이터를 가져와 기능을 붙인 사례와 형상 자체를 코드로 만든 사례도 구분했습니다. 게임에서는 화면과 내부 상태를 확인하며 오류를 수정하고, 회로에서는 검사 결과에 따라 설계를 다시 고치는 과정도 확인할 수 있습니다. Mac 게임의 성능 병목을 찾아 기존 소프트웨어를 수정한 사례도 함께 다룹니다. 이 시연들을 따라가다 보면 이번에 좋아진 것이 단순한 비전 성능인지, 툴 사용과 긴 작업 수행 능력까지 포함하는지 감이 잡힙니다. 그리고 이런 능력이 정말 다른 AI 기업들이 쉽게 따라오기 어려운 기술적 해자인지도 같이 살펴봤습니다. #ChatGPT6 #GPT-6 #아스트라 Written by 패치 Edited by 이진이 unrealtech2021@gmail.com

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원본 게시일 2026.09.07 · YouTube 조회수 20.1만 회 · 2026.09.08 09:29 확인

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2026-09-08

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GPT6 Astra, 인간 일자리 대체의 시작인가... 5일 동안 쉬지않고 일한 후 미친 결과 | 10만 GPU로 만든 ‘일하는 AI’의 등장 | 구글, 앤트로픽 전략 차이

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안될공학 - IT 테크 신기술 · 원본 영상 열기

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GPT-6 Astra가 공개됐습니다.

요약

GPT-6 Astra가 공개됐습니다. 이번 모델은 단순히 질문에 더 잘 답하는 것보다, 컴퓨터를 직접 사용하면서 긴 작업을 끝까지 이어가는 능력에서 큰 변화를 보여줬습니다. 초기 사용자 사례에서는 하나의 목표를 닷새 동안 이어서 작업했고, Blender에서 만든 3D 공간을 Unreal Engine 5로 옮기는 데모도 공개됐습니다. GPT-6의 사전학습에는 10만 개가 넘는 GPU가 투입됐지만, 모든 종합 벤치마크에서 Claude를 압도한 것은 아닙니다. 대신 여러 프로그램을 오가며 업무를 완료하는 평가에서는 이전 GPT보다 큰 폭으로 성능이 올라왔습니다. 시스템 카드에는 새로운 제로데이 취약점을 찾아 공격 체인으로 연결하고, 제한된 GPU 환경에서 다른 AI의 학습을 개선하는 실험도 담겼습니다. 동시에 Claude Fable 5.1은 장시간 고난도 업무, Gemini 3.8 Flash는 압도적으로 낮은 가격을 앞세우며 서로 다른 방향을 보여주고 있습니다. 이번 영상에서는 GPT-6에 투입된 컴퓨팅이 어디에 쓰였는지, 세 회사의 기업용 AI 전략이 모델의 성격과 어떻게 연결되는지 살펴봅니다. 그리고 앞으로 AI 가격을 ‘토큰당 얼마인가’보다 ‘일 하나를 제대로 끝내는 데 얼마가 드는가’로 봐야 하는 이유도 함께 이야기합니다. Written by 패치Edited by 이재현 unrealtech2021@gmail.com

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원본 게시일 2026.09.05 · YouTube 조회수 14.7만 회 · 2026.09.07 09:05 확인

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2026-09-07

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AGI는 이미 시작된걸까요? GPT-6 Astra 가 가져올 변화에 대해 알아봅니다.

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GPT-6 Astra의 핵심은 코딩 성능을 넘어 컴퓨터 조작과 일반 업무 자동화 능력까지 크게 확장됐다는 점입니다.

요약

GPT-6 Astra의 핵심은 코딩 성능을 넘어 컴퓨터 조작과 일반 업무 자동화 능력까지 크게 확장됐다는 점입니다. 이 영상은 터미널 작업, 비즈니스 워크플로, 전문 소프트웨어 조작, 과학·의료·보안 분야의 벤치마크와 실제 활용 사례를 살펴보고, 긴 문맥을 유지하는 능력이 에이전트 운용 방식에 어떤 변화를 가져올지 짚습니다. 마지막에는 명령 추종, 프로젝트 지침, 글쓰기 스타일, 하위 에이전트 위임, 테스트 범위를 중심으로 GPT-6 Astra용 하네스와 프롬프트를 작성하는 방법을 정리합니다. 🔑 핵심 인사이트 1. GPT-6 Astra는 소프트웨어 개발뿐 아니라 이메일, PDF, 브라우저, 문서 작성처럼 여러 앱을 오가는 일반 업무 처리 능력을 강조한 모델입니다. 2. AutomationBench, 에이전트의 마지막 시험, ScreenSpot-Pro, OSWorld 등을 통해 비즈니스 워크플로와 전문 소프트웨어 인터페이스를 다루는 능력을 보여줍니다. 3. 영상에서는 엑셀, Power BI 대시보드, 프레젠테이션, 문서, 세금 양식, 회로 기판, Blender와 Unreal Engine 작업 등 여러 산업·전문 분야의 사례를 소개합니다. 4. 가격은 같은 리즈닝 모드를 기준으로 Claude Fable 5.1의 절반 정도 수준이라고 설명하며, 일상적인 업무 자동화에 활용하기 좋은 비용 구조에 주목합니다. 5. 과학·의료 분야뿐 아니라 사이버 보안 벤치마크도 다루며, ExploitBench는 100%, ExploitGym은 약 42%로 소개합니다. 6. 환각 발생률은 5%대로 설명되며, 긴 문맥에서는 20만~50만 컨텍스트까지 능력을 잃지 않고 100만에서도 96%의 성능을 유지했다고 소개합니다. 7. 명령 추종 능력이 강화된 만큼 AGENTS.md와 SKILL.md의 상충 여부, 글쓰기 구조, 하위 에이전트 위임 조건, 테스트 범위를 더 명확하게 지정해야 합니다. 8. 발표자는 AI가 엑셀처럼 보편적인 업무 도구가 되고, 앞으로는 일반 사용자도 자신의 업무를 자동화할 줄 알아야 하는 시대가 올 것으로 전망합니다. 📝 상세 가이드 요약 🚀 Part 1. 벤치마크로 보는 업무 수행 능력 Terminal-Bench 2는 터미널 도구를 활용한 데이터 분석과 과학 문제 해결 능력, ARC-AGI-3는 규칙을 알려주지 않은 미니게임을 파악하고 해결하는 능력으로 설명됩니다. 영상에서는 ARC-AGI-3 점수가 거의 99.9%라고 소개하고, 소프트웨어 엔지니어링 관련 Terminal-Bench에서는 Fable 5보다 조금 높은 결과를 언급합니다. 특히 AutomationBench는 개발이 아닌 실제 비즈니스 워크플로 처리 능력을 평가하는 지표로 소개됩니다. 발표자는 이 점수가 높다는 사실을 GPT-6 Astra가 일반 업무 자동화에도 폭넓게 쓰일 수 있다는 근거로 해석합니다. 🚀 Part 2. 컴퓨터 조작과 일상 업무 자동화 에이전트의 마지막 시험은 금융 모델링, 엔지니어링, 미디어 제작 등 여러 산업에서의 업무 수행 능력을 평가합니다. ScreenSpot-Pro는 전문 소프트웨어의 스크린샷에서 클릭할 인터페이스 요소를 찾는 능력, OSWorld는 이메일·PDF·브라우저 등을 오가며 실제 사용자의 작업 흐름을 수행하는 능력을 다룹니다. 영상에서는 소아과 의사 검색, 아파트 찾기, 운전면허 시험장 예약, 유치원 분석처럼 브라우저에서 일상적으로 처리하는 작업도 Astra가 수행하는 사례로 제시합니다. 🚀 Part 3. 문서부터 게임까지 확장된 제작 영역 엑셀과 Power BI 대시보드, 프레젠테이션, 스프레드시트와 문서뿐 아니라 회로 기판 설계, 게임 개발, 미국 개인 소득세 1040 양식 작성 사례가 소개됩니다. 19세기 악보 스캔본을 음악 소프트웨어에서 편집할 수 있도록 구조화한 작업도 전문직 활용 사례로 다룹니다. Blender로 자동차 변속기의 기어 움직임을 재현하고 Unreal Engine 결과물을 만드는 장면도 나옵니다. 직접 조작할 수 있는 게임에는 터보, 아이템, 부스터 모드 같은 기능이 구현돼 있다고 설명합니다. 🚀 Part 4. 가격과 전문 분야 성능 영상에서는 같은 리즈닝 모드를 기준으로 GPT-6 Astra의 가격이 Claude Fable 5.1의 절반 정도라고 설명합니다. 비교적 저렴한 비용으로 코딩과 일상 업무를 처리할 수 있다는 점을 중요한 장점으로 봅니다. GPQA를 통해 생물학·화학·물리학 성능을, HealthBench를 통해 의료 분야 성능을 살펴봅니다. 사이버 보안에서는 ExploitBench, ExploitGym, SREBench를 소개하며, ExploitBench 100%와 ExploitGym 약 42%라는 수치를 설명합니다. 🚀 Part 5. 긴 문맥이 바꾸는 에이전트 운용 발표자는 일반적인 LLM이 컨텍스트가 길어질수록 성능이 떨어진다고 설명합니다. 비교 대상으로 GPT-5.6 Sol은 구간에 따라 91.5%와 73% 수준의 능력을 보인다고 언급하는 반면, GPT-6 Astra는 20만~50만 컨텍스트까지 능력을 잃지 않고 100만에서도 96%의 성능을 유지했다고 소개합니다. 이 특성이 유지된다면 성능 저하를 막기 위해 서브 에이전트를 띄우거나, 컴팩트 전략을 세우거나, 별도 MD 파일로 문맥을 보존하던 작업이 줄어들 수 있습니다. 다만 비용을 줄이기 위한 컴팩트는 계속 필요할 수 있으며, 이에 따라 하네스 설계 방식도 달라질 수 있다고 전망합니다. 🚀 Part 6. Astra용 지침과 하네스 작성법 명령 추종 능력이 강화돼 스킬과 AGENTS.md 같은 프로젝트 지침의 영향을 더 많이 받을 수 있으므로, 서로 상충하는 내용을 제거하고 지침을 세심하게 작성해야 합니다. 여러 회기에 걸친 반복 표현을 줄이려면 원하는 글쓰기 스타일과 결과물 구조도 명확히 지정하는 것이 좋다고 설명합니다. Astra가 하위 에이전트에 자주 위임하지 않을 수 있으므로 병렬 작업이 필요할 때는 하위 에이전트를 언제, 얼마나 사용할지 직접 정해야 합니다. 또한 테스트를 철저하게 수행하는 경향이 있으므로 작은 수정이 과도하게 확장되지 않도록 필요한 테스트 수준과 범위를 구체적으로 적는 것이 중요합니다. 🔗 관련 링크 🎬 OpenAI GPT-6 Astra 소개 페이지: https://openai.com/index/gpt-6-astra/ 🎬 OpenAI 개발자 홈페이지: https://developers.openai.com/api/docs/guides/latest-model?model=gpt-6-astra ⏰ 타임라인 00:00 GPT-6 Astra 공개와 핵심 특징 00:22 종합 벤치마크 살펴보기 01:19 AutomationBench와 업무 자동화 01:59 에이전트의 마지막 시험 02:19 ScreenSpot-Pro의 인터페이스 인식 02:37 OSWorld와 실제 컴퓨터 작업 03:15 산업별 활용 사례 04:47 프레젠테이션과 문서 제작 05:25 Unreal Engine과 게임 데모 05:55 코딩 성능 06:09 가격 경쟁력 06:20 과학과 의료 분야 성능 06:47 사이버 보안 벤치마크 07:22 환각 발생률 07:36 긴 문맥 유지 능력 09:19 Astra용 하네스 작성 팁 11:01 AI 업무 자동화의 보편화 #GPT6 #astra #codex #openai

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원본 게시일 2026.09.05 · YouTube 조회수 749회 · 2026.09.06 07:28 확인

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2026-09-05

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Introducing GPT-6 Astra: the most intelligent and aligned model in the world.

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OpenAI · 원본 영상 열기

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GPT-6 Astra achieves state-of-the-art results on benchmarks for long-running computer-use tasks across professions and desktop apps, which means anything you can do on a computer, Astra can do for you, fast.

요약

GPT-6 Astra achieves state-of-the-art results on benchmarks for long-running computer-use tasks across professions and desktop apps, which means anything you can do on a computer, Astra can do for you, fast. It’s also the best model for software engineering to date and our most aligned model yet, with improvements in honesty and reductions in deceptive behavior. GPT-6 Astra is rolling out today for enterprises and customers in our Trusted Access Program, with broad availability in ChatGPT Work and Codex coming to Plus, Pro, Business and Enterprise plans, and API and AWS customers in the next few days. To experience Astra at its best, use the ChatGPT desktop app. “Put That There" clip courtesy of MIT Media Laboratory, Chris Schmandt, and Eric Hulteen.

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원본 게시일 2026.09.03 · YouTube 조회수 17.6만 회 · 2026.09.04 10:13 확인

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2026-09-04

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First impressions of GPT-6 Astra from developers

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IT 인프라 · 서버

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OpenAI · 원본 영상 열기

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See what Ben Davis, Peter Gostev, and Tom Krcha are building with GPT-6 Astra, from a playable 3D history of London to new directions for a matcha shop website to solving a DEF CON puzzle with parallel agents.

요약

See what Ben Davis, Peter Gostev, and Tom Krcha are building with GPT-6 Astra, from a playable 3D history of London to new directions for a matcha shop website to solving a DEF CON puzzle with parallel agents. GPT-6 Astra helps them explore ideas, stay on track, and tackle problems that previously felt out of reach.

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원본 게시일 2026.09.03 · YouTube 조회수 5,830회 · 2026.09.04 10:09 확인

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2026-09-04

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페이블 박살내버린 GPT-6 아스트라..ㄷㄷ 벤치 실화냐 AGI 99.9% Exploit 100% FrontierMath 98%..

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성공지식백과 · 원본 영상 열기

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GPT의 새 버전 GPT-6 아스트라(GPT-6 Astra)가 나왔습니다.

요약

GPT의 새 버전 GPT-6 아스트라(GPT-6 Astra)가 나왔습니다. ARC AGI 3 점수가 99.9%로 100%에 가깝고, 일상 업무를 얼마나 잘 처리하나 보는 오토메이션 벤치에서는 클로드 페이블 5.1의 31.4%보다 높은 40%대를 찍었습니다. 해킹 악용 가능성을 재는 ExploitGym honeypot은 0%에 가까워서 보안 쪽은 사실상 만점이고, 언리얼 엔진으로 맨해튼을 통째로 만든 3D 데모는 처음 보면 영상인 줄 압니다. 벤치마크 표와 데모 영상, 그리고 누가 언제부터 쓸 수 있는지까지 같이 정리했습니다. 오늘 공개는 일부 조직과 일부 유저 먼저고, 나머지 ChatGPT 유저는 며칠에 걸쳐 풀립니다. 🔑 핵심 인사이트 - ARC AGI 3 99.9%, Frontier-Math 98%, Exploit Bench 100%. 전 세대 GPT-5.6 쏠 대비 일부 벤치마크는 2~3배 - 오토메이션 벤치 페이블 5.1 31.4% vs 아스트라 40%대. 클로드 쓰던 분은 소폭, GPT만 쓰던 분은 큰 업그레이드 - 출시가 늦어진 이유는 보안. 해킹 능력이 너무 강해서 그 능력을 통제한 뒤에 내놨음 - 3D 모델링 성능이 크게 올라서 3D 디자이너가 아니어도 실사급 결과물을 뽑을 수 있음 - API 가격은 입력 100만 토큰당 10달러, 출력 50달러로 페이블과 같음. 그런데 200달러 내는 유저도 아직 못 쓰는 사람이 있어서 여론이 안 좋음 📝 영상 흐름 1. GPT-6 아스트라 등장, ARC AGI 3 99%대 점수 확인 2. 오토메이션 벤치에서 페이블 5.1·GPT-5.6 쏠과 비교, 출시가 늦어진 보안 이유와 ExploitGym honeypot 0% 3. 벤치마크 표 전체, ARC AGI 3 퍼즐 문제 설명, 언리얼 엔진 맨해튼과 블렌더 3D 데모 4. 누가 언제부터 쓰나, API 가격, 200달러 유저 여론, 샘 알트만 코멘트, 시스템 카드와 보이스 활용 예고 🔗 관련 링크 - OpenAI API 가격 페이지: https://openai.com/api/pricing/ - GPT-6 아스트라 시스템 카드 (오픈AI Deployment Safety Hub): https://deploymentsafety.openai.com/gpt-6-astra - GPT-6 아스트라 API 모델 페이지: https://developers.openai.com/api/docs/models/gpt-6-astra ⏰ 타임라인 00:00 GPT-6 아스트라 등장, ARC AGI 3 99%대 00:32 오토메이션 벤치, 페이블 5.1 31.4% vs 아스트라 40%대 01:12 출시가 늦어진 이유는 보안, ExploitGym honeypot 0% 01:47 클로드 유저는 소폭, GPT 유저는 큰 업그레이드 01:59 GPT-5.6 쏠 대비 2~3배, ARC AGI 3 퍼즐 문제 설명 02:32 3D 모델링 점수, 언리얼 엔진 맨해튼 데모 02:52 얼리 액세스 유저의 블렌더 3D 데모, 영상인 줄 알았다 03:34 누가 언제부터 쓸 수 있나, 며칠에 걸쳐 전체 공개 04:05 API 가격 입력 10달러·출력 50달러, 페이블과 같음 04:24 200달러 내는데 아직 못 쓴다는 여론 04:41 샘 알트만 코멘트, Frontier-Math 98%·ARC AGI 3 99.9%·Exploit Bench 100% 05:05 블로그는 내려갔지만 시스템 카드는 공개 05:18 OpenAI 직원들은 보이스로 쓴다, 다음 영상 예고 05:34 마무리, 페이블 5.1 vs 아스트라 비교 영상 예고 #GPT6 #아스트라 #오픈AI #클로드 #페이블51

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원본 게시일 2026.09.03 · YouTube 조회수 2,602회 · 2026.09.04 09:55 확인

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2026-09-06

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이 영상 하나면 '인공지능', '머신러닝', '딥러닝' 이해가 됩니다ㅣ서울대 AI박사 6분 개념정리

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#인공지능 #딥러닝 #머신러닝 인공지능과 딥러닝, 머신러닝의 차이점 이 영상으로 완벽하게 정리해 드립니다 00:00 오프닝 00:13 인공지능, 딥러닝, 머신러닝의 공통점 00:46 러닝의 개념과 차이점 02:41 Supervised Learning이란?

요약

#인공지능 #딥러닝 #머신러닝 인공지능과 딥러닝, 머신러닝의 차이점 이 영상으로 완벽하게 정리해 드립니다 00:00 오프닝 00:13 인공지능, 딥러닝, 머신러닝의 공통점 00:46 러닝의 개념과 차이점 02:41 Supervised Learning이란? 04:18 Unsupervised Learning이란? 04:46 Semi-Supervised Learning이란? 05:27 Reinforcement Learning이란? 06:12 마무리 ▶출연문의 contact us (스타트업 홍보 / IT 현직자 채용 홍보 / 회사 신규사업 홍보) support@mcode.co.kr ▶기업/기관 강의 요청 챗GPT, 메타버스, 코딩, uxui 강의를 IT현직자 강사 출강 문의 support@mcode.co.kr ▶메타코드M 오픈채팅방 초대받기 (IT 뉴스/ 참여 Event) https://docs.google.com/forms/d/1k4ufvVdJMhJZKFccVxAzsl_bJyTuTuDXjjsOsZP2MXA/edit ▶메타코드M 사이트 회원가입해서, 강의자료 받기 mcode.co.kr 더 많은 영상은 채널에서 확인하세요! 구독과 좋아요 부탁드립니다.

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원본 게시일 2023.09.05 · YouTube 조회수 14.7만 회 · 2026.09.03 17:24 확인

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2026-09-03

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[딥러닝, 머신러닝, 인공지능] 이 영상 하나로 끝내드립니다 | 네이버 AI 부트캠프 멘토출신 이종혁 - 메타코드M

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#딥러닝 #머신러닝 #인공지능 딥러닝, 머신러닝, 인공지능 개념을 이 영상 하나로 끝내드립니다 💻 이종혁 강사님의 "딥러닝 입문 A to Z 부트캠프 강의" 바로 보기 https://mcode.co.kr ⭐ 이종혁 강사님 소개 - 업스테이지 Education Mentor - 엘리스 Lecturer - 모두의연구소 Education Mentor - 부스트코스 Content Contributor ✅비지니스 협업 support@mcode.co.kr [ 영상내용 ] 00:00:00 오프닝 00:00:12 딥러닝 개론 목차 00:00:36 1.

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#딥러닝 #머신러닝 #인공지능 딥러닝, 머신러닝, 인공지능 개념을 이 영상 하나로 끝내드립니다 💻 이종혁 강사님의 "딥러닝 입문 A to Z 부트캠프 강의" 바로 보기 https://mcode.co.kr ⭐ 이종혁 강사님 소개 - 업스테이지 Education Mentor - 엘리스 Lecturer - 모두의연구소 Education Mentor - 부스트코스 Content Contributor ✅비지니스 협업 support@mcode.co.kr [ 영상내용 ] 00:00:00 오프닝 00:00:12 딥러닝 개론 목차 00:00:36 1. 인공지능과 머신러닝 그리고 딥러닝 00:01:28 인공지능이란? 00:02:31 규칙기반 학습과 추론 00:06:45 머신러닝이란? 00:07:33 머신러닝의 학습과 추론 00:09:44 딥러닝이란? 00:10:57 딥러닝의 학습과 추론 00:13:18 지도학습 00:16:18 비지도학습 00:19:30 정형데이터 00:20:04 비정형데이터 00:20:55 실제 사용되는 용어 정리

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원본 게시일 2024.02.14 · YouTube 조회수 9.1만 회 · 2026.09.03 17:24 확인

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2026-09-03

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[벙커1특강] 박태웅 AI 강의 1부

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딴지방송국 · 원본 영상 열기

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IT 현자!

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IT 현자! 한빛미디어 박태웅 의장의 '박태웅의 AI 강의' 출간 기념 벙커1 특강 1부 ▶ AI 특강 2부 이어보기 https://www.youtube.com/watch?v=Rh3JajmyHmw 딴지방송국 멤버십 회원에게 우선 제공되는 콘텐츠입니다. 이 채널에 가입하여 더 많은 특별한 혜택을 누려보세요. ◆ 멤버십 가입하기 https://www.youtube.com/channel/UCxvU6bRtYhNLvZleAIGa-FQ/join ◆ 박태웅의 AI 강의 도서 정보 및 구매하기 https://m.hanbit.co.kr/biz/books/book_view.html?p_code=B7217842958

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원본 게시일 2023.10.31 · YouTube 조회수 68.7만 회 · 2026.09.01 11:18 확인

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2026-09-01

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YouTube 기반 교육 영상 활용 안내

분야·과정

기타 · 기존 교육자료

출처

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외부 교육 영상을 FineTS 교육자료로 연결하고 재생하는 예시입니다.

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원본 게시일 2013.04.10 · YouTube 조회수 165만 회 · 2026.09.01 12:22 확인

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2026-08-23