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IT 뉴스41
특집: 동물 생태학과 인권 증진 분야에서 지능형 시스템 및 UX의 활용
동물 생태 및 인권 분야에 사용자 경험(UX) 디자인과 지능형 시스템의 개입현대생활에서의 삶은 매우 광범위하므로 사용자 환경(UX) 디자인과 지능을 높이는 동물생태와 인권 분야로의 믿음은 모든 혁신이 획기적으로 이뤄집니다. 이러한 시너지광고 생산성 향상과 접근성 향상을 포함하여 광고 동물 권리와 침해를 허용하고 그에 따른 혁명적 변화를 약속합니다. 이 게시물에서는 UX와 지능형 플랫폼을 만드는 데 필요한 많은 것이 필요하다는 것을 알려드립니다. 동물생태학(동물이 환경과 어떻게 상호작용하는지 연구)은 생물다양성 보존, 야생 동물 관리, 환경 변화 영향 관리에 대한 핵심 정보를 알려드립니다. 작업하는 동안 사람들은 예리한 시력에 크게 의존하기 때문에 일반적으로 매우 힘들고 시간이 많이 소요되는 현장 관찰과 ..
LLM, UX 디자인 및 자연어 처리의 시너지 효과: 디지털 상호 작용의 혁신
LLM 과 UX디자인최근에는 인공지능(AI)과 자연어 처리(NLP)의 융합으로 디지털 환경에 놀라운 변화가 일어나고 있습니다. 이러한 혁명은 AI 기반 언어 이해 및 생성 분야에서 전문성을 갖추면서 LLM(대형 언어 모델)의 등장으로 크게 가능해졌습니다. OpenAI의 GPT 시리즈와 Google의 BERT와 같은 LLM은 인간과 유사한 콤보를 생성하는 데 있어 비교할 수 없는 성능을 제공합니다. 이는 디지털 플랫폼에서 사용자 환경을 변화시키는 혁신입니다. LLM의 탄생은 UX 디자인의 새로운 시대를 예고합니다. 곧 출시될 대화편지를 통해 사용자와 보다 큰 가능성을 지닌 디지털 관계를 형성할 가능성이 무궁무진합니다. 여기서 개인은 기기 및 어플리케이션과 비공식적으로 대화할 수 있습니다. 음성 지원 스마..
생성적 AI와 UX 전략, 그리고 사용자 경험의 미래
생성 인공지능이 주도하는 디지털혁명은 새로운 시대를 열었습니다. 이는 기계가 인간보다 콘텐츠와 디자인을 더 잘 만드는 환경에 적응해야 하는 사용자 환경(UX) 디자인과 전략을 재정의합니다. 생성적 AI는 텍스트, 그림, 코드 등의 데이터(동일하지 않지만 훈련받은 것과 비슷한)를 드론에 생성할 수 있는 더 넓은 범위의 인공적인 원격 서버입니다. 이러한 측면은 사용자 상호작용 기능 및 참여를 개선하기 위한 쾌적한 아이디어의 신선한 소스를 제공하므로 UX 디자인 작업을 하는 사람들의 관심을 끌 수 있습니다. 우리는 현재 기술적으로는 어떤 곳과 인공지능을 어디에서 찾을 수 있는지, UX적으로는 AI를 추구하고 있습니다. UX에서 생성 AI의 역할은 원천적으로 가장 눈에 띄는 분야 중 하나입니다. 즉, 생성적 A..
UX 연구 탐색: 연구 동향 및 주요 인사이트
UX 연구는 역동적이면서도 다양한 분야로 설명할 수 있습니다. 디지털 제품과 서비스의 디자인과 개발 프로세스의 윤곽을 주도하는 핵심적인 힘으로 작용합니다. 기술의 발자취는 끊임없이 가속적으로 진화하고 있습니다. 마찬가지로 UX 연구자들이 채택한 방법론과 접근 방식도 변형되고 있습니다. 현재 읽고 있는 이 글에서 우리는 UX 연구의 다양한 풍경을 탐험하며, 주요 관심 분야를 살펴보고 망원경을 통해 새로운 트렌드와 미래 방향을 엿봅니다. UX 연구는 핵심에서 사용자 행동과 사용자 요구 사항을 이해하고자 노력합니다. 사용자 동기를 잊지 않고 디자인이 형성되는 방식에서 정보적 역할을 하는 것을 목표로 합니다. 여기에는 사용자 인터뷰(말로 직접 듣는 것), 설문 조사(자리가 있음)와 함께 사용성 테스트(데이터 분..
Transformer 알고리즘을 통한 사용자 경험 향상: UX 디자인의 혁명
Transformer 알고리즘디지털 시대는 사용자의 경험에 크게 의존하며, 인공지능의 발전은 획기적인 변화를 이끌고 있습니다. 이러한 발전 중에서 트랜스포머 알고리즘은 자연어 처리(NLP)를 혁신한 것으로 두드러지며, 그 결과 UX 설계의 주목할 만한 발전을 이끌고 있습니다. 이 알고리즘의 작동 방식과 깊은 의미에 대해 더 깊이 탐구하고, 디지털 플랫폼 기능의 여러 주름을 통해 최종 사용자 경험을 향상시킬 것을 약속합니다.2017년 구글의 연구원들이 트랜스포머 알고리즘을 개발한 것은 NLP 모델을 위한 혁신적인 단계입니다. 트랜스포머가 시퀀스에서 단어 간의 관계를 보다 효과적으로 식별하기 위한 자기 주의 외에 특정 메커니즘을 포함하지 않기 때문에 순환 신경망(RNN) 및 컨볼루션 신경망(CNN)과 같은 ..
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