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목록프로젝트 (11)
BRICKSTUDY
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📌 Intro안녕하세요. Brickstudy 민준입니다.지난 콘텐츠까지 5년, 10년 뒤의 미래를 바라보는 기술 탐방기를 주제로 Web3.0, Rust 등을 주제로 공유를 했었는데, 이번 콘텐츠부터 블록 체인을 주제로 공유를 할 예정입니다.해당 콘텐츠는 블록체인의 이론적인 부분과 함께 개발적인 부분을 같이 진행하여, 직접 블록체인과 관련된 기술을 경험해보며 블록 체인에 대한 이해를 높이는데 목적이 있습니다. 아직 블록 체인에 대해 이해가 부족한 단계라 내용이 부족하지만 참고정도만 부탁드립니다. 해당 글은 "읽고, 쓰고, 소유하라"책 내용을 참고하여 작성되었습니다. 🗂️ Table of Contents1. 블록 체인의 시작2. 블록 체인의 원리3. 블록 체인의 거래4. 실습 - 블록체인 지갑 만들기 ..

안녕하세요, 브릭스터디 백승빈입니다.바이럴 탐지 프로젝트를 진행하며 그 과정에서 Product matching 문제를 다루게 되었는데요. E-commerce 업계에서 자주 다루는 문제인만큼 Product matching이 무엇인지, 어떤 솔루션들이 있는지, 또 저희 프로젝트에서는 어떻게 다루었는지에 관한 내용을 공유하면 좋을 것 같아 포스팅을 적게 되었습니다. 목차Product Matching이란?솔루션 살펴보기프로젝트에서의 Product Matching1. Product Matching이란?Product matching은 서로 다른 온라인 플랫폼이나 상점에서 나타나는 제품 데이터를 통합하여 동일한 제품인지 식별하는 작업입니다. 각 상점에서는 자체적으로 제품을 등록하고 관리하기 때문에 동일한 제품이라도 ..
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📌 Intro안녕하세요, 브릭스터디 백승빈입니다.여러분들은 물건을 살 때 무엇을 보고 결정하시나요? 요즘처럼 상품이 쏟아져 나오고 선택의 범위가 넓어진 시대에는 어떤 물건이 있는지 정확히 파악하는 것도 힘이 듭니다. 따라서 사람들의 리뷰나 의견, 입소문에 많이 의지를 하게 되는데요. 기업에서도 이를 파악하여 SNS상의 바이럴 마케팅을 활발하게 진행하고 있습니다. 그에 따라 사람들은 상품에 대한 SNS의 여론이 바이럴 마케팅의 결과인지 순수한 의견인지 구분하는데 어려움을 겪기도 합니다. 만약 구매 고민 중인 상품이 바이럴 중인지 여부를 알 수 있다면 구매 결정에 도움이 되겠다는 생각에 화장품을 대상으로 바이럴 여부를 알려주는 웹앱 제작 프로젝트를 진행하게 되었습니다.오늘은 바이럴 광고에 대해 제가 프로젝..

📌 Intro안녕하세요!! Brickstudy 김민준입니다. BricksAssitant 지난 블로그 글을 통해 디스코드 챗봇 설정은 완료했고, 이번엔 해당 챗봇을 통해 chatGPT와 대화할 수 있는 기능을 구현합니다. GPT 연동의 핵심은 이전 대화내용을 기반으로 chatGPT에 요청을 보내 이전 히스토리를 기반으로 한 질문으로 더 정확한 답변을 제공하고자하는 목표로 합니다.(+프로젝트에 특화된 GPT 제작!!) 현재는 위의 목표를 달성하기 위해 간단히 프롬프팅을 활용해 기능을 구현하지만, 추후 RAG를 사용하여 좀 더 고도화된 GPT 제작을 진행할 예정입니다. 🗂️ Table of Contents1. AI 챗봇 요구 사항2. 시스템 구성3. 코드 아키텍처4. GPT 프롬프팅5. 챗봇 동작 확인 ..

📌 Intro안녕하세요!! Brickstudy 김민준입니다. 디스코드에 AI 챗봇 연동을 위한 첫번째 단계로 디스코드 챗봇을 구성합니다.현재 게시글은 2024년 8월 기준 디스코드 챗봇을 만들기위해 필요한 설정 과정을 정리합니다. 디스코드 웹 UI변경에 따라 일부 설정 방법이 변경될 수도 잇습니다. 참고!! 디스코드 회원가입 + 채널 생성하는 과정은 생략 후 바로 챗봇 설정하는 단계로 진행합니다. 🗂️ Table of Contents1. 디스코드 사용자 설정에서 개발자 모드 설정2. 디스코드 개발자 사이트 접속3. Bot 설정4. OAuth2 설정5. Discord 채널에서 봇 연동6. Discord 챗봇 기능 개발 💡 Background이전 블로그 글[BricksAssistant] 디스코드 AI..

안녕하세요 박찬영입니다. 최근 video 관련 연구 분야에 대한 작은 관심이 생겨서 프로젝트 주제를 선정하기도 했는데, 연구적인 호기심이 강해서 서비스보다는 연구 위주로 먼저 생각해보려고 오늘의 주제를 가져왔습니다.오늘의 주제는 "Video Understanding"이라는 연구 분야에 대해서 세부적으로 어떤 Task들이 있는지 알아보고, 계속해서 관심을 받고 있는 LLM과 같이 활용하는 방법들을 소개하려고 합니다. 전체적인 내용은 서베이 논문인, Tang, Yunlong, et al. "Video understanding with large language models: A survey." _arXiv preprint arXiv:2312.17432_ (2023). 해당 논문을 보고 작성했습니다.어려운 내..