로슬린의 비즈니스이야기

오늘은 중소IT회사가 진행하는 신입 채용에 대한 이야기를 좀 해볼까 합니다. 기본적으로 중소IT기업에서는 신입 채용을 하지 않는게 좋습니다. 신입을 채용한다는 건, 필요인력을 채용한다는 개념이 아니에요. 투자를 한다는 개념입니다. 사람한테 투자하는 거거든요. 근데 투자할 여력이 없는데, 신규인력을 뽑는다? 그 신입도 그 신입을 받는 사수도 고통입니다. 중소규모 회사에서 신입으로 뽑아도 되는 포지션이 있습니다. 기획 또는 퍼블리셔 입니다. 퍼블리셔는 학원에서 배우고 나오는 정도만으로도 실무에서 충분히 보탬이 됩니다. 특히나 센스 좀 있는 친구들은 퍼블리셔로 시작해서 프론트엔드 개발 직군으로 성장도 가능합니다. 그리고 기획 파트도 신규인력 채용 가능합니다. 눈치 좀 있고 빠릿빠릿하고 IT에 대한 기본적인 이..

오늘 이야기할 내용은 IT회사의 여러 직군중 하나인 기획자입니다. 중소IT회사에서의 기획자의 의미와 역할에 대해서 이야기 해볼까 합니다. 규모가 큰 회사에 가면야 기획부서가 아예 따로 있죠. 하지만 규모가 작은 20명 미만의 중소IT회사의 경우에는 대체로 기획자가 한두명 정도 있어서 개발부서나 기타 부서의 구성원으로 포함된 경우가 많습니다. 그런데, 여러분은 혹시 이런 중소IT회사에서 구인하기 가장 어려운 포지션이 뭐라고 생각하세요? 흔히 생각하기에 개발자 뽑는게 가장 힘들 거라고 생각하는데, 의외로 기획자가 더 뽑기 힘듭니다. 개발자는 그래도 요즘에 개발자 대우가 많이 좋아져서, 한 2, 3년 전 부터는 그렇저렇 뽑을 수 있었어요. 중요한게 진짜 제대로 하는 사람을 뽑는게 힘들어서 그렇지, 그래도 채용..

안녕하세요, 어닝입니다. 처음으로 이렇게 직접 녹음해 보는 거라 미숙한 점 양해 바랍니다. 저는 앞으로 IT비즈니스와 IT중소기업에 대해서 이야기 해보려고 합니다. IT중소기업에서만 20여년 정도를 일을 했었고, 제가 겪었던 IT중소회사의 특징, 장단점 같은 것들을 이야기 해보려고 합니다. 특히 오늘 주제는, 왜 대한민국에는 좃소가 많은가 입니다. 현시점에 중소벤처기업부 홈페이지에서 전산업 기준 전체 기업체수와 종사자 수를 보면, 중소기업에 종사자수가 무려 81.3% 입니다. 기업체 수는 99.9%죠. 대부분에 사람들이 중소기업을 다닙니다. 그런데 대부분의 사람들이 대기업만 바라보고 있죠. 근데 그게 나쁘다고 할 순 없는데, 복지며 보상이며, 대기업하고 중소기업 격차가 워낙 심하니까, 그럴 수 밖에 없는..

웹 사이트에 수집 할 수있는 몇 가지 유형의 백링크가 있습니다. 가장 일반적인 유형은 다음과 같습니다. (1) 자연 편집 링크 : 이들은 귀하의 콘텐츠가 유용한 다른 웹 사이트 소유자, 블로거 또는 언론인의 훌륭한 컨텐츠 및 편집 판결을 통해 얻은 링크이며, 자신의 콘텐츠로 연결됩니다. (2) 수동 또는 봉사 활동 기반 링크 : 이들은 다른 웹 사이트에 연락하고 컨텐츠 링크를 요청하는 것과 같은 수동 봉사 활동 프로세스를 통해 얻은 링크입니다. (3) 자체 제작 링크 : 웹 사이트를 웹 디렉토리에 제출하거나 블로그 게시물에 댓글을 달거나 포럼 서명을 사용하여 자신을 만드는 링크입니다. (4) 상호 링크 : 이들은 다른 웹 사이트와 교환하는 링크로, 웹 사이트에 웹 사이트에 링크하여 웹 사이트에 링크하여 ..

Microsoft는 인공 지능(AI) 분야의 주요 업체이며, 회사는 AI의 미래를 위한 몇 가지 과제와 전략을 가지고 있습니다. AI 분야에서 Microsoft가 직면한 주요 과제 중 하나는 실제 문제를 해결하기 위해 AI의 힘을 활용할 수 있는 새롭고 혁신적인 애플리케이션을 개발하는 것입니다. Microsoft는 가상 비서, 지능형 챗봇 및 개인화된 추천 엔진과 같은 새로운 AI 기반 제품 및 서비스를 구축하기 위해 연구 개발에 막대한 투자를 하고 있습니다. AI 업계에서 Microsoft가 직면한 또 다른 문제는 AI 솔루션을 개발하고 배포할 전문 지식을 갖춘 숙련된 전문가가 부족하다는 것입니다. 이 문제를 해결하기 위해 Microsoft는 사람들이 AI 업계에서 일하는 데 필요한 기술을 개발할 수 ..

인공 지능(AI) 개발에 사용되는 여러 프로그래밍 언어가 있으며 각각 고유한 특성과 사용 사례가 있습니다. AI에 가장 많이 사용되는 언어는 다음과 같습니다. Python: Python은 기계 학습 및 데이터 분석을 위한 라이브러리 및 프레임워크의 가용성, 단순성, 사용 용이성으로 인해 AI 업계에서 널리 사용되는 높은 수준의 해석 언어입니다. Python은 컴퓨터 비전, 자연어 처리 및 음성 인식을 포함한 광범위한 AI 애플리케이션에 사용됩니다. C++: C++는 AI 개발을 비롯한 다양한 애플리케이션에서 사용되는 강력한 고성능 언어입니다. C++는 저수준 하드웨어 액세스가 필요한 고성능 알고리즘 및 시스템을 구축하는 데 특히 적합합니다. C# : C#은 Microsoft에서 개발한 최신 개체 지향 언..

Python은 인공 지능(AI) 개발을 위한 인기 있는 프로그래밍 언어이지만 이러한 목적으로 사용되는 유일한 언어는 아닙니다. Python이 AI 개발에 널리 사용되는 몇 가지 이유가 있습니다. 사용 용이성: Python은 단순성과 가독성으로 유명하여 개발자가 코드를 쉽게 작성하고 유지 관리할 수 있습니다. 따라서 컴퓨터 과학에 대한 배경 지식이 없는 데이터 과학자 및 연구자에게 매력적인 선택입니다. 대규모 커뮤니티: Python에는 기계 학습을 위한 오픈 소스 라이브러리 및 프레임워크에 기여하는 크고 활발한 개발자 커뮤니티가 있어 AI 개발을 위한 기존 도구를 쉽게 찾고 사용할 수 있습니다. 라이브러리 및 프레임워크의 가용성: Python에는 TensorFlow, Keras, PyTorch 및 Scik..

딥 러닝은 여러 계층으로 구성된 인공 신경망을 구축하고 교육하는 것과 관련된 기계 학습의 하위 집합입니다. 딥 러닝 알고리즘은 입력 데이터에서 예측이나 결정을 내릴 수 있는 패턴과 특징을 찾아 대량의 데이터에서 학습하고 개선하도록 설계되었습니다. 높은 수준에서 딥 러닝 모델은 입력 계층, 하나 이상의 숨겨진 계층 및 출력 계층으로 구성됩니다. 각 레이어에는 입력 데이터를 처리하고 변환하는 상호 연결된 인공 뉴런 집합이 포함되어 있습니다. 이러한 뉴런의 가중치와 편향은 모델의 예측 또는 결정의 정확도를 개선하기 위해 훈련 중에 조정됩니다. 딥 러닝의 주요 이점 중 하나는 이미지, 음성 및 텍스트와 같은 복잡하고 구조화되지 않은 데이터에서 학습할 수 있다는 것입니다. 예를 들어 딥 러닝 모델은 이미지 데이터..

TPU는 Tensor Processing Unit의 약자로 Google에서 기계 학습 워크로드를 위해 특별히 설계한 맞춤형 가속기 칩입니다. TPU는 기계 학습 모델을 구축하고 교육하기 위한 오픈 소스 소프트웨어 라이브러리인 TensorFlow 프레임워크에 최적화되어 있습니다. TPU는 딥 러닝을 포함한 많은 머신 러닝 알고리즘의 기본 구성 요소인 매트릭스 작업을 수행하도록 설계되었습니다. TPU는 특히 대량의 데이터 배치를 병렬로 처리하는 데 탁월하여 많은 기계 학습 작업에서 기존 CPU 또는 GPU보다 더 빠르고 에너지 효율적입니다. GPU에 비해 TPU의 주요 이점 중 하나는 딥 러닝에 사용되는 가장 일반적인 매트릭스 작업을 위한 전용 하드웨어가 있다는 것입니다. 즉, GPU보다 훨씬 빠르고 전력 ..

AI 작업, 특히 딥 러닝에는 일반적으로 많은 양의 데이터를 처리하고 복잡한 수학 연산을 수행하는 작업이 포함됩니다. GPU(Graphics Processing Units)는 병렬 처리에 최적화되어 있기 때문에 이러한 계산을 가속화하는 강력한 도구로 부상했습니다. GPU는 여러 계산을 동시에 수행할 수 있는 많은 소형 처리 장치로 설계되었습니다. 반대로 CPU(중앙 처리 장치)는 단일 스레드 응용 프로그램 및 범용 컴퓨팅을 비롯한 광범위한 작업을 처리하도록 설계되었습니다. 많은 AI 응용 분야에서 사용되는 딥 러닝 모델은 상호 연결된 여러 계층의 뉴런으로 구성됩니다. 각 뉴런은 입력에 대해 수학 연산을 수행하고 그 결과를 다음 계층으로 전달합니다. GPU는 여러 뉴런에서 이러한 작업을 병렬로 수행하여 이..