AI의 이해

인공지능(AI)은 인간의 지능을 시뮬레이션하고 증강하는 컴퓨터 사이언스 프로세스 및 통계 알고리즘을 의미합니다. 

Red Hat AI Enterprise

2025년 11월 5일
모든 인프라에서 효율적이고 비용 효과적인 모델, 에이전트, 애플리케이션을 구축하고 실행할 수 있는 통합 AI 플랫폼입니다.

AI의 파운데이션

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머신 러닝이란?

2025년 4월 24일
머신 러닝이란 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 패턴을 찾고, 예측하고, 경험을 통해 배우도록 컴퓨터를 학습시키는 기술입니다.
AI/ML
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딥러닝이란?

2026년 2월 10일
딥러닝은 컴퓨터가 인간의 뇌에서 따온 알고리즘을 사용하여 데이터를 처리하도록 가르치는 인공지능(AI) 기술입니다.
AI/ML
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AI를 위한 파운데이션 모델이란?

2026년 2월 3일
파운데이션 모델이란 다양한 작업을 수행할 수 있도록 사전에 학습된 ML(Machine Learning, 머신 러닝) 모델의 한 유형을 말합니다.
AI/ML
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대규모 언어 모델이란?

2025년 8월 15일
대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 머신 러닝 기술을 활용하여 인간의 언어를 이해하고 생성하는 인공지능 유형입니다.
AI/ML
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SLM과 LLM 비교 소규모 언어 모델이란?

2024년 10월 1일
소규모 언어 모델(Small Language Model, SLM)은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)의 소규모 버전으로, 지식의 전문성이 더 높고 커스터마이징이 더 빠르며 실행 효율성이 더 뛰어납니다.
AI/ML
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AI 추론이란?

2026년 2월 4일
AI 추론은 AI 모델이 데이터를 기반으로 답변을 제공하는 것을 말합니다. 머신 러닝 기술의 복잡한 프로세스 중 마지막 단계입니다.
AI inference, AI/ML
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AI 인프라 톺아보기

2026년 2월 9일
AI 인프라는 안정적이고 확장 가능한 데이터 솔루션을 개발하고 배포하기 위해 인공지능과 머신 러닝(AI/ML) 기술을 결합합니다.
AI/ML
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AI 플랫폼이란?

2025년 2월 10일
AI 플랫폼은 머신 러닝 모델을 개발하고 학습시키고 실행하기 위한 기술의 통합 컬렉션입니다.
AI/ML

AI의 유형

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생성형 AI란?

2025년 4월 24일
생성형 AI는 대규모 데이터 세트를 기반으로 학습한 딥러닝 모델을 사용하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 일종의 인공지능 기술입니다.
AI/ML
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예측 AI와 생성형 AI 비교

2024년 11월 19일
예측 AI와 생성형 AI의 차이점과 각 기술의 특징을 살펴보고, 인공지능 예측 모델과 생성형 AI의 활용 사례를 통해 두 접근 방식의 장점을 이해해보세요.
AI/ML
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에이전틱 AI란?

2025년 7월 8일
에이전틱 AI는 인간 개입을 최소화하는 방식으로 데이터 및 툴과 상호작용하도록 설계된 소프트웨어 시스템입니다.
AI/ML
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에이전틱 AI와 생성형 AI 비교

2025년 8월 18일
에이전틱 AI와 생성형 AI 설명: 각각의 작동 방식, 고유의 장점, 더욱 스마트한 솔루션을 위한 협업 방법 등을 알아보세요.
AI/ML

모델 개선 사항

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검색 증강 생성(RAG)이란?

2026년 2월 9일
검색 증강 생성(RAG)은 외부 리소스를 LLM에 연결하여 생성형 AI 모델의 출력 정확성을 향상합니다.
AI/ML
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RAG와 미세 조정(fine-tuning) 비교

2024년 9월 17일
RAG와 미세 조정(fine-tuning)은 모두 LLM을 향상하는 것을 목표로 하지만 서로 다른 방법을 사용합니다. RAG에서는 모델을 수정하지 않는 반면, 미세 조정(fine-tuning)에서는 매개 변수를 조정해야 합니다.
AI/ML
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매개 변수 효율적인 미세 조정(Parameter-efficient Fine-Tuning, PEFT)이란?

2025년 2월 18일
PEFT는 리소스 절약을 위해 LLM 내에서 일부 매개 변수만 조정하는 일련의 기술입니다.
AI/ML
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LoRA와 QLoRA

2025년 2월 12일
낮은 순위 적응(Low-Rank Adaptation, LoRA)과 양자화된 낮은 순위 적응(Quantized Low-Rank Adaptation, QLoRA)은 둘 다 AI 학습에 사용되는 기술입니다.
AI/ML
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InstructLab이란?

2024년 5월 7일
InstructLab은 프라이빗 데이터로 대규모 언어 모델을 커스터마이징하는 프로세스를 간소화합니다.
AI/ML, 오픈소스
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vLLM이란?

2026년 2월 6일
vLLM은 언어 모델이 계산을 더욱 효율적으로 수행할 수 있게 돕는 오픈소스 코드의 집합입니다.
AI/ML
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MCP(Model Context Protocol)란?

2025년 9월 29일
MCP(Model Context Protocol)가 AI 애플리케이션을 외부 데이터 소스에 연결함으로써 더욱 스마트한 워크플로우를 구축하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.
AI/ML
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서비스로서의 모델(Model-as-a-Service)이란?

2026년 2월 9일
서비스로서의 모델(MaaS)은 AI 모델을 공유 리소스로 제공하여 조직 내의 사용자가 온디맨드 방식으로 그러한 모델을 사용할 수 있게 하는 접근 방식입니다.
AI/ML
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Granite 모델이란?

2024년 10월 11일
IBM의 Granite 모델은 엔터프라이즈 애플리케이션용으로 만든 LLM 시리즈입니다. Granite 모델은 언어 및 코드를 사용하는 생성형 AI 활용 사례를 지원할 수 있습니다.
AI/ML

규모에 맞는 AI

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소버린 AI란?

2026년 4월 15일
소버린 AI의 핵심은 AI 기술을 보유하고, 데이터를 로컬에 유지하고, 시스템이 기업의 고유한 가치와 법적 요구 사항을 반영하도록 하는 것입니다.
AI/ML
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llm-d란?

2026년 2월 18일
llm-d는 규모에 맞는 분산형 LLM 추론을 가속화하는 쿠버네티스 네이티브 오픈소스 프레임워크입니다.
AI/ML
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분산 추론(distributed inference)이란?

2026년 2월 9일
분산 추론은 추론 작업을 상호 연결된 일련의 기기에 분배하여 AI 모델이 더 효율적으로 워크로드를 처리할 수 있도록 하는 것을 말합니다.
AI/ML
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엔터프라이즈 AI란?

2026년 2월 9일
엔터프라이즈 AI는 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 툴과 머신 러닝 소프트웨어를 거대 규모의 운영 및 프로세스에 통합한 것을 말합니다. 이제 기업은 문제 해결에 몇 년씩 걸리던 것을 불과 몇 주로 단축할 수 있습니다.
AI/ML
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엣지 AI란?

2025년 3월 13일
엣지 인공지능(Edge AI)은 데이터 분석과 처리를 클라우드가 아닌 디바이스에서 직접 수행하는 기술입니다. 실시간 응답 속도를 높이고, 보안과 개인정보 보호를 강화하는 Edge AI의 원리와 활용 사례를 확인하세요.
AI/ML, 엣지 컴퓨팅
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MLOps란?

2023년 9월 26일
머신 러닝 운영(MLOps)은 머신 러닝(ML) 모델을 배포 및 유지 관리하는 프로세스를 간소화하는 일련의 워크플로우 사례입니다.
AI/ML
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LLMOps란?

2025년 3월 20일
LLMOps(Large Language Model Operations) LLMOps(대규모 언어 모델 운영)는 대규모 언어 모델을 관리하는 데 사용되는 운영 방법입니다.
AI/ML
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AIOps 설명

2025년 9월 8일
AIOps(IT 운영을 위한 AI)는 머신 러닝과 기타 고급 AI 기술로 IT 운영을 자동화하는 방식입니다.
AI/ML
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AI 보안이란?

2026년 2월 9일
AI 보안은 AI 워크로드를 취약하게 만들거나, 데이터를 변조하거나, 민감한 정보를 탈취하는 것을 목적으로 하는 악의적인 공격으로부터 AI 애플리케이션을 방어합니다.
AI/ML, 보안
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AI/ML 활용 사례 이해

2025년 3월 20일
비즈니스 프로세스와 워크로드에 특화된 AI/ML의 장점을 파악하는 동시에 문제점에 대비하는 것이 중요합니다.
AI/ML
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의료 분야의 AI

2025년 2월 10일
의료 분야에서 AI의 장점과 문제점 그리고 Red Hat의 의료 산업 지원 방식에 대해 알아보세요.
AI/ML
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뱅킹 산업의 AI

2025년 3월 28일
뱅킹 산업은 차세대 인공지능(AI)과 머신 러닝(ML)을 통해 고객 서비스와 운영 효율성을 향상할 것입니다.
AI/ML
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통신 산업의 AI 이해

2024년 7월 12일
적합한 IT 솔루션이 통신사가 AI를 효율적이고 경제적으로 사용하여 일반적인 과제를 극복하는 데 어떻게 도움이 되는지 알아보세요.
AI/ML

귀사의 니즈에 맞게 귀사의 조건에 따라 운영되는 AI.

생성형 AI

생성형 AI

텍스트나 소프트웨어 코드같은 새로운 콘텐츠를 만들어내세요. 

Red Hat AI를 사용하면 원하는 생성형 AI 모델을 더 적은 리소스로 더 빠르게 실행할 수 있으며 추론 비용도 낮출 수 있습니다. 

예측 AI

예측 AI

패턴을 연결하고 미래의 성과를 예측하세요. 

Red Hat AI를 사용하면 하이브리드 클라우드 전반에 걸쳐 일관성을 유지하면서 예측 모델을 빌드하고, 학습시키고, 제공하며, 모니터링할 수 있습니다.

운영화된 AI

운영화된 AI

AI 유지 관리와 배포를 규모에 맞게 지원하는 시스템을 만드세요. 

Red Hat AI를 활용하면 리소스를 절약하고 개인정보 보호 규정을 준수하면서 AI 기반 애플리케이션의 라이프사이클을 관리하고 모니터링할 수 있습니다. 

에이전틱 AI

에이전틱 AI

사람의 개입을 최소화하면서 복잡한 태스크를 자동으로 처리하는 워크플로우를 빌드하세요. 

Red Hat AI는 기존 애플리케이션 내에 에이전틱 AI 워크플로우를 구축, 관리 및 배포하기 위한 유연한 접근 방식과 안정적 기반을 제공합니다.