jam 블로그

​최근 생성형 AI 기술이 발전하면서, AI 모델이 실시간으로 외부 데이터와 효율적으로 상호작용하는 방법이 중요해졌습니다. 이런 환경에서 주목받는 것이 바로 MCP(Model Context Protocol)입니다. 이번 글에서는 MCP의 개념과 필요성을 쉽게 이해하고 Claude 플랫폼과 함께 실습해 볼 수 있도록 안내합니다.​MCP(Model Context Protocol)란 무엇인가?MCP는 간단히 말해 AI 모델과 외부 데이터 및 도구 간의 원활한 통신을 위한 개방형 표준 프로토콜입니다. USB-C가 다양한 장치를 하나로 통합하는 것처럼, MCP는 AI가 여러 데이터 소스에 간편하게 접근할 수 있도록 표준화된 인터페이스를 제공합니다.예컨대 회사 내부 데이터베이스나 웹 API 등을 AI 챗봇에 쉽게 ..

똑똑한 사람은 어떻게 생각하고 질문하는가​질문을 잘하면 세상이 다르게 보인다고 합니다. 특히 ChatGPT 같은 인공지능과 협업하는 시대에는 ‘좋은 질문’이야말로 경쟁력입니다. 그런 의미에서 이시한 작가의 『똑똑한 사람은 어떻게 생각하고 질문하는가』는 지금 시대에 꼭 필요한 책이었습니다.​📖 저자: 이시한 | 출판사: 북플레저 | 출판년도: 2024.01.24 | 페이지: 328쪽 📌 책을 선택한 이유​요즘 ChatGPT나 Claude 같은 대화형 인공지능을 활용하면서 ‘질문을 잘 던지는 능력’이 정말 중요하다는 걸 느꼈습니다. 답변의 퀄리티도 결국 질문의 퀄리티에서 나옵니다. 그러다 보니 자연스럽게 ‘질문을 잘하는 사람들은 어떻게 사고할까?’에 대해 궁금해졌고, 이 책 제목이 딱 마음에 들어 선택하..

Q-Learning (1992): 이후 강화학습 분야의 대표적인 알고리즘 중 하나인 Q-Learning이 Watkins와 Dayan에 의해 제안됨. [논문: "Q-Learning", 1992] TD-Gammon (1995): 텐니스 게임에서의 자가 학습을 통해 세계 챔피언을 이긴 최초의 강화학습 모델인 TD-Gammon이 제안됨. [논문: "Temporal Difference Learning of Backgammon Strategy", 1995] DQN (2013): DeepMind에서 개발된 Deep Q-Network(DQN)은 딥러닝을 강화학습에 적용한 첫번째 모델로, Atari 게임에서 인간 수준의 성능을 보임. [논문: "Playing Atari with Deep Reinforcement Lear..

LeNet-5 (1998): 이미지 분류를 위한 최초의 합성곱 신경망 모델로, 손글씨 숫자 인식에 성공함. [논문: "Gradient-based learning applied to document recognition", 1998] SIFT (1999): 이미지에서 특징점을 검출하고, 이를 기초로 이미지를 비교하는 방법으로, 이미지 인식 분야에서 큰 역할을 함. [논문: "Distinctive Image Features from Scale-Invariant Keypoints", 1999] Bag-of-features (2004): 이미지의 전체적인 특징만을 고려하여 이미지를 분류하는 방법으로, 이미지 분류 분야에서 활용되었음. [논문: "An Introduction to the Bag-of-Feature..