Jowon

May 18, 2023

ISA (Information System Auditor)

I. ISA (Information System Auditor)

II. 감리 및 사업관리

감리
사업관리

III. 데이터베이스

데이터베이스

IV. 소프트웨어 공학

소프트웨어 공학

IV. 시스템 구조

시스템 구조

V. 보안

보안

AI 그림 그리기

o AI 그림 그리기 : Overview

o AI로 나만의 그림 그리기

- 미드저니 (Midjourney)

- 포터

- 포트립

- 달리 (DALL-E)

Google의 Deep Dream
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Midjourney
Night Cafe
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Craiyon
Google의 Imagen
Parti
MidJourney
Artbreeder
Picbreeder
Deep Art Effects
Deep Dream Generator
Deep Dream Transformer
Neural Blender
Neural Style Transfer
Prisma
Remini

o AI 아트 10선

웹 화면을 MS Word 문서로 저장하기

방법 1: 복사 및 붙여넣기

1. 웹 페이지 열기: 웹 브라우저를 실행하고 MS Word 문서로 저장하려는 웹 페이지로 이동합니다.

2. 콘텐츠 선택: 커서를 사용하여 웹 페이지에서 원하는 콘텐츠를 선택합니다. 텍스트, 이미지 또는 이 둘의 조합을 선택할 수 있습니다.

3. 콘텐츠 복사: 선택한 콘텐츠를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 상황에 맞는 메뉴에서 "복사"를 선택합니다. 또는 키보드 단축키 "Ctrl + C"(Mac의 경우 Command + C)를 사용하여 콘텐츠를 복사할 수 있습니다.

4. MS Word 열기: 컴퓨터에서 Microsoft Word를 시작합니다.

5. 새 문서 만들기: 빈 문서를 새로 열거나 내용을 붙여넣을 기존 문서를 엽니다.

6. 콘텐츠 붙여넣기: 콘텐츠를 표시할 문서에 커서를 놓고 다음 방법 중 하나를 사용하여 콘텐츠를 붙여넣습니다.

o 키보드 단축키 사용: "Ctrl + V"(Mac의 경우 Command + V)를 눌러 콘텐츠를 문서에 붙여넣습니다.

o 마우스 오른쪽 버튼을 클릭하고 "붙여넣기" 선택: 문서를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 상황에 맞는 메뉴에서 "붙여넣기" 옵션을 선택합니다.

7. 문서 서식 지정: 콘텐츠를 붙여넣은 후 기본 설정에 맞게 서식을 조정해야 할 수 있습니다. MS Word의 서식 옵션을 사용하여 글꼴, 스타일, 제목, 이미지 및 기타 요소를 수정할 수 있습니다.

8. 문서 저장: 문서를 만들고 형식을 지정했으면 상단 메뉴에서 "파일"을 클릭하고 "다른 이름으로 저장" 또는 "저장"을 선택한 다음 컴퓨터에서 적절한 파일 이름과 위치를 선택하여 저장합니다.

방법 2: HTML로 저장하고 MS Word에서 열기

1. 웹 페이지 열기: 웹 브라우저를 실행하고 MS Word 문서로 저장하려는 웹 페이지로 이동합니다.

2. 웹페이지를 HTML로 저장: 브라우저 메뉴로 이동하거나 웹페이지를 마우스 오른쪽 버튼으로 클릭하고 옵션을 선택하여 페이지를 저장합니다. 파일 형식으로 HTML을 선택하고 컴퓨터의 원하는 위치에 저장합니다.

3. MS Word 열기: 컴퓨터에서 Microsoft Word를 시작합니다.

4. 저장된 HTML 파일 열기: MS Word에서 상단 메뉴의 "파일"로 이동하여 "열기"를 선택합니다. HTML 파일을 저장한 위치를 찾아 선택하고 "열기"를 클릭합니다. MS Word는 HTML 파일을 Word 문서로 변환합니다.

5. 문서 서식 지정: HTML 파일을 연 후 기본 설정에 맞게 서식을 조정해야 할 수 있습니다. MS Word의 서식 옵션을 사용하여 글꼴, 스타일, 제목, 이미지 및 기타 요소를 수정할 수 있습니다.

6. 문서 저장: 문서 형식을 지정했으면 상단 메뉴에서 "파일"을 클릭하고 "다른 이름으로 저장" 또는 "저장"을 선택한 다음 컴퓨터에서 적합한 파일 이름과 위치를 선택하여 저장합니다.

Mar 8, 2023

CART (Classification and Regression Trees)

결정 트리(Decision Tree)는 회귀 및 분류 작업 모두에 사용할 수 있는 널리 사용되는 기계 학습 알고리즘입니다. 트리는 기능 값을 기반으로 데이터를 하위 집합으로 재귀적으로 분할하여 구성됩니다. CART(Classification and Regression Trees)는 의사 결정 트리를 구축하는 데 널리 사용되는 알고리즘입니다.
CART는 기능과 임계값을 선택하여 데이터를 두 개의 하위 집합으로 분할하는 방식으로 작동합니다. 그런 다음 알고리즘은 트리가 최대 깊이에 도달하거나 노드의 인스턴스 수가 특정 임계값 아래로 떨어질 때와 같이 중지 기준이 충족될 때까지 각 하위 집합에서 이 프로세스를 재귀적으로 반복합니다.
분류 작업에서 CART는 분할 품질을 평가하기 위한 불순도 측정값으로 Gini 지수를 사용합니다. Gini 지수는 주어진 노드에서 무작위로 선택된 인스턴스를 잘못 분류할 확률을 측정합니다. 지니 지수가 낮을수록 더 순수한 노드와 더 나은 분할을 나타냅니다.
회귀 작업에서 CART는 평균 제곱 오차(MSE)를 불순도 측정값으로 사용합니다. MSE는 주어진 노드에서 예측 값과 실제 값 사이의 평균 제곱 거리를 측정합니다. MSE가 낮을수록 더 나은 분할을 나타냅니다.
다음은 scikit-learn 라이브러리를 사용하여 Python에서 CART를 간단하게 구현한 것입니다.

from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier, DecisionTreeRegressor
from sklearn.datasets import load_iris, load_boston
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score, mean_squared_error

# Load iris dataset
iris = load_iris()
X, y = iris.data, iris.target

# Split dataset into train and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Create decision tree classifier
clf = DecisionTreeClassifier()

# Train the model on the train set
clf.fit(X_train, y_train)

# Predict on the test set
y_pred = clf.predict(X_test)

# Calculate accuracy score
accuracy = accuracy_score(y_test, y_pred)
print("Accuracy:", accuracy)

# Load Boston Housing dataset
boston = load_boston()
X, y = boston.data, boston.target

# Split dataset into train and test sets
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# Create decision tree regressor
reg = DecisionTreeRegressor()

# Train the model on the train set
reg.fit(X_train, y_train)

# Predict on the test set
y_pred = reg.predict(X_test)

# Calculate mean squared error
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print("MSE:", mse)

출처: https://riverzayden.tistory.com/6

이 코드에서는 먼저 scikit-learn의 load_iris 및 load_boston 함수를 사용하여 iris(분류 데이터 세트)와 Boston Housing(회귀 데이터 세트)의 두 데이터 세트를 로드합니다. 그런 다음 train_test_split 함수를 사용하여 각 데이터 세트를 학습 및 테스트 세트로 분할합니다.

iris 데이터 세트

iris 데이터 세트에는 setosa, versicolor 및 virginica의 세 종에 각각 50개의 인스턴스가 있는 150개의 붓꽃 인스턴스가 포함되어 있습니다. 각 인스턴스에는 꽃받침 길이, 꽃받침 너비, 꽃잎 길이 및 꽃잎 너비의 네 가지 기능이 있습니다. 목표는 홍채의 새 인스턴스를 특성에 따라 올바른 종으로 분류할 수 있는 모델을 구축하는 것입니다.
이 예제에서는 아이리스 꽃을 특성에 따라 종으로 분류하기 위한 의사결정 트리를 구축합니다. 트리는 150개의 모든 인스턴스를 포함하는 루트 노드로 시작합니다. 알고리즘은 결과 하위 집합의 순도를 최대화하는 기능 및 임계값을 선택합니다. 이 경우 알고리즘은 꽃잎 길이를 분할 함수로 선택하고 꽃잎 길이가 2.45cm 이하인지 여부에 따라 데이터를 두 개의 하위 집합으로 분할합니다.
나무의 왼쪽 가지는 붓꽃에 해당하며 꽃잎의 길이는 2.45cm 미만이며 대부분이 setosa 종입니다. 나무의 오른쪽 가지는 길이가 2.45cm가 넘는 꽃잎을 가진 붓꽃에 해당하며, 대부분은 versicolor와 virginica 종입니다. 알고리즘은 새 인스턴스에 대해 예측된 종에 해당하는 최종 리프 노드에 도달할 때까지 데이터를 반복적으로 분할합니다.

boston housing 데이터 세트

Boston Housing 데이터 세트에는 보스턴에 있는 506개의 주택 인스턴스가 포함되어 있으며 객실 수, 범죄율 및 직업 센터까지의 거리를 포함한 13개의 기능이 있습니다. 목표는 자가 거주 주택의 특성을 기반으로 수천 달러의 중간 가치를 예측할 수 있는 모델을 구축하는 것입니다.
이 예에서는 기능을 기반으로 소유자 점유 주택의 중앙값을 예측하는 의사 결정 트리를 구축합니다. 트리는 506개의 인스턴스를 모두 포함하는 루트 노드로 시작합니다. 알고리즘은 결과 하위 집합의 평균 제곱 오차(MSE)를 최소화하는 기능 및 임계값을 선택합니다. 이 경우 알고리즘은 분할 기능으로 객실 수를 선택하고 객실 수가 6.94보다 작거나 같은지 여부에 따라 데이터를 두 개의 하위 집합으로 분할합니다.
트리의 왼쪽 가지는 중앙값이 낮은 6.94개 미만의 방이 있는 주택에 해당합니다. 트리의 오른쪽 가지는 방이 6.94개 이상인 주택에 해당하며 중앙값이 더 높습니다. 알고리즘은 새 인스턴스에 대해 예측된 중앙값에 해당하는 최종 리프 노드에 도달할 때까지 데이터를 재귀적으로 계속 분할합니다.

다음으로 scikit-learn의 DecisionTreeClassifier 및 DecisionTreeRegressor 클래스를 각각 사용하여 붓꽃 데이터 세트에 대한 의사 결정 트리 분류자와 보스턴 주택 데이터 세트에 대한 의사 결정 트리 회귀자를 만듭니다. 우리는 적합 방법을 사용하여 훈련 세트에서 각 모델을 훈련하고 예측 방법을 사용하여 테스트 세트에서 예측합니다.
마지막으로 scikit-learn의 Accuracy_score 및 mean_squared_error 함수를 사용하여 분류 작업의 정확도 점수와 회귀 작업의 평균 제곱 오차를 사용하여 각 모델의 성능을 평가합니다.
이것은 CART의 기본 구현일 뿐이며 모델의 성능을 개선하기 위해 조정할 수 있는 많은 하이퍼파라미터가 있습니다.

기계번역

출처: https://wikidocs.net/166226

1949년 논문에 등장 - 기계번역
~1980 : 규칙기반

1968 Systran, Peter Toma, 1924~
동음이의어 등 규칙 지정의 한계

~1990 : 예시기반

마코토 1936~2021 예시기반 기계번역
예시와 데이터가 많을수록 결과는 정교해 짐

~2014 : 통계기반

문장을 단어 또는 구문 단위로 분할하여 번역한 후 합침
합치는 과정은 확률적인 방법 이용

2015년 이후 : 신경망기반

신경망 기반 기계번역 : 조경현

2010년 딥러닝을 기계번역에 도입 : Neural Machine Translation
어텐션 : Attention

보다 중요한 단어를 강조하는 원리

Transformer Model

"Attention is all you need" : Transformer
인코더 : 입력 문장을 압출 (한 종류의 어텐션)

Bert : 인코더가 문장의 의미를 압축해 낼 수 있는 것에 착안된 모델

디코더 : 인코더 압축 벡터를 출력 문장으로 생성(두 종류의 어텐션)

GPT-3 : 디코더가 문장을 생성하는 데서 착안된 모델

최근 신경망 기반의 기계번역은 모두 이 트랜스포머 모델을 기반으로 함

출처: https://deepai.org/publication/attention-is-all-you-need

Mar 6, 2023

베이즈의 정리 Bayes' theorem

o 베이즈 정리는 새로운 정보를 기반으로 이벤트가 발생할 확률을 계산하는 데 도움이 되는 수학 공식입니다. 이 공식을 처음 제안한 18세기 영국 통계학자 Thomas Bayes의 이름을 따서 명명되었습니다.

o 베이즈 정리는 통계, 기계 학습, 인공 지능 등의 분야에서 널리 사용되고 있으며, 의료 진단, 사기 적발, 위험 평가 등의 분야에서 수많은 응용 분야를 가지고 있습니다.

o 데이터가 주어지기 전의 사전확률값이 데이터가 주어지면서 어떻게 변하는지 계산할 수 있습니다. 따라서 데이터가 주어지기 전에 이미 어느 정도 확률값을 예측하고 있을 때 이를 새로 수집한 데이터와 합쳐서 최종 결과에 반영할 수 있다. 데이터의 개수가 부족한 경우 아주 유용하다. 데이터를 매일 추가적으로 얻는 상황에서도 매일 전체 데이터를 대상으로 새로 분석작업을 할 필요없이 어제 분석결과에 오늘 들어온 데이터를 합쳐서 업데이트만 하면 되므로 유용하게 활용할 수 있습니다.

o 즉, Bayes의 정리는 새로운 증거나 정보를 기반으로 사건의 가능성에 대한 믿음을 업데이트하는 데 도움이 됩니다. 사건의 사전 확률과 해당 사건을 뒷받침하거나 반박하는 증거의 강도를 고려합니다.

o 가장 간단한 형태로, 베이즈 정리는 사건 B가 발생했을 때 사건 A가 발생할 확률은, 사건 A가 발생했을 때 사건 B가 발생할 확률에 사건 A가 발생할 확률을 곱한 것에 사건 B가 발생할 확률로 나눈 것과 같다고 말합니다.

P(A | B) = P(B | A) x P(A) / P(B)

P(A|B) : 사후확률(posterior). 사건 B가 발생한 후 갱신된 사건 A의 확률
P(A) : 사전확률(prior). 사건 B가 발생하기 전에 가지고 있던 사건 A의 확률
P(B|A) : 가능도(likelihood). 사건 A가 발생한 경우 사건 B의 확률
P(B) : 정규화 상수(normalizing constant) 또는 증거(evidence). 확률의 크기 조정

o 의학적 진단 예

P(A | B) = P(B | A) x P(A) / P(B)

의학적 진단 예 :
환자가 질병 A 또는 질병 B를 나타낼 수 있는 일련의 증상을 나타낸다고 가정하면, 환자가 질병 A에 걸릴 사전 확률은 10%인 반면 질병 B에 걸릴 사전 확률은 90%입니다. 그리고 이때까지의 B 질병에 걸렸을때 A가 질볌일 확률은 80% 이다. 의료 검사가 수행되고 결과는 질병 A에 대해 양성입니다. 질병 A 걸릴 확률은 얼마인가?
여기서 P(A | B)는 양성 테스트 결과가 주어진 질병 A의 확률이고, P(B | A)는 질병 A가 주어진 양성 테스트 결과의 확률이고, P(A)는 질병 A의 사전 확률이고, P(B)는 전반적으로 긍정적인 테스트 결과의 확률입니다. 값을 연결하면 다음을 얻습니다.
P(A | B) = 0.8 x 0.1 / (0.8 x 0.1 + 0.2 x 0.9) = 0.31
따라서 검사 결과가 양성이더라도 환자가 질병 A에 걸릴 확률은 31%입니다.

o 사기 탐지의 예 :

P(F | T) = P(T | F) x P(F) / [P(T | F) x P(F) + P(T | ¬F) x P(¬F)]

은행이 사기 거래를 탐지하려고 한다고 가정합니다. 거래가 사기일 확률은 1%인 반면, 합법적인 거래가 사기로 표시될 확률은 5%입니다. 트랜잭션이 사기로 표시되는 경우 업데이트된 거래가 실제로 사기일 확률은 얼마입니까? 베이즈 정리를 사용하여 다음을 계산할 수 있습니다.
P(F | T) = P(T | F) x P(F) / [P(T | F) x P(F) + P(T | ¬F) x P(¬F)]
여기서 P(F | T)는 거래가 신고된 경우 사기 확률이고, P(T | F)는 사기 거래가 신고될 확률이며, P(F)는 사전 사기 확률, P(T | ¬ F)는 합법적인 트랜잭션이 표시될 확률이고 P(¬F)는 합법적인 트랜잭션의 사전 확률입니다. 값을 연결하면 다음을 얻습니다.
P(F | T) = 0.01 x 0.5 / (0.01 x 0.5 + 0.05 x 0.99) = 0.09
따라서 거래가 실제로 사기일 확률은 9%에 불과합니다.

o 스팸 필터링 예

P(S | E) = P(E | S) x P(S) / [P(E | S) x P(S) + P(E | ¬S) x P(¬S)]

이메일 필터링 시스템이 이메일을 스팸 또는 합법적인 것으로 분류하려고 한다고 가정합니다. 이메일이 스팸일 사전 확률은 20%인 반면 합법적인 이메일이 스팸으로 잘못 분류될 확률은 5%입니다. 이메일이 스팸으로 분류된 경우 실제로 스팸일 확률은 얼마입니까? 베이즈 정리를 사용하여 다음을 계산할 수 있습니다.
P(S | E) = P(E | S) x P(S) / [P(E | S) x P(S) + P(E | ¬S) x P(¬S)]
여기서 P(S | E)는 이메일이 스팸으로 분류된 경우 스팸일 확률이고, P(E | S)는 스팸 이메일이 스팸으로 분류될 확률이며, P(S)는 사전 스팸 확률, P (E | ¬S)는 합법적인 이메일이 스팸으로 분류될 확률이고 P(¬S)는 합법적인 이메일의 사전 확률입니다. 값을 연결하면 다음을 얻습니다.
P(S | E) = 0.8 x 0.2 / (0.8 x 0.2 + 0.05 x 0.8) = 0.89
따라서 이메일이 실제로 스팸일 확률은 89%입니다.

출처 : ChatGPT

가쿠텐소쿠(Gakutensoku, 최초의 휴머노이드 로봇)

o 최초의 원시적인 휴머노이드 로봇은 일본어로 "자연의 법칙에서 배우는 것"을 의미하는 "Gakutensoku"라고 불렸습니다. 1928년 일본 생물학자 니시무라 마코토와 발명가이자 영화 제작자인 이시구로 겐조가 만들었습니다.

o Gakutensoku는 나무와 금속으로 만들어졌으며 인간의 움직임을 모방하도록 설계되었습니다. 높이가 약 2.5미터(8피트)이고, 머리, 몸통, 팔, 다리가 있었고 기어와 레버 시스템을 사용하여 머리, 팔, 다리를 움직일 수 있었습니다.

o 가쿠텐소쿠의 독특한 특징 중 하나는 머리에 붙일 수 있는 교체 가능한 마스크 세트를 사용하여 표정을 짓는 능력이었습니다. 이 마스크는 행복, 슬픔, 분노와 같은 감정을 전달하도록 설계되었으며 로봇 몸통 안에 앉아 있는 사람이 조작할 수 있는 일련의 레버를 사용하여 제어되었습니다. 마이크와 스피커가 장착되어 있어 청중과 "말"하고 상호 작용할 수 있습니다. 시를 낭송하고 "나는 가쿠텐소쿠, 로봇이다"와 같은 간단한 말을 하도록 프로그램되었다.

o Gakutensoku는 복잡한 작업을 수행하거나 환경과 상호 작용할 수 없었지만 로봇 공학 개발의 중요한 이정표였으며 이후 세대의 휴머노이드 로봇에 영감을 주는 데 도움이 되었습니다.

출처: ChatGPT

버트런드 러셀(Bertrand Russell)

o 인공 지능(AI)의 역사는 수학자이자 철학자인 버트런드 러셀(Bertrand Russell)이 인간처럼 생각하고 추론할 수 있는 기계를 만들기 위해 형식 논리를 사용한다는 아이디어를 제안한 20세기 초로 거슬러 올라갑니다.

o "마음의 분석(The Analysis of Mind)"은 영국 철학자 버트런드 러셀이 쓴 1921년 책으로 인간의 생각과 의식의 본질을 탐구합니다. 이 책에서 러셀은 사고와 언어의 구조를 분석하기 위해 떠오르는 상징 논리학 분야를 활용하는 마음 이론을 제시합니다. 러셀은 인간의 사고가 일련의 논리적 명제로 축소될 수 있으며 기계가 이러한 추론 과정을 시뮬레이션하도록 프로그래밍될 수 있다고 주장했습니다.

o 러셀은 인간의 사고는 일련의 논리적 명제로 환원될 수 있으며 마음은 상징적 관계의 체계로 이해될 수 있다고 주장합니다. 그는 이 상징적 관계 체계가 수학적 표기법을 사용하여 공식화되고 논리적 기술을 사용하여 분석될 수 있다고 제안합니다.

o 러셀은 또한 지식의 개념을 탐구하고 지식이 명제 간의 관계에 기초한 논리적 추론의 문제라고 주장합니다. 그는 또한 지식이 다른 명제와의 관계를 기반으로 다른 것보다 더 확실한 일부 신념과 함께 확실성의 측면에서 분석될 수 있다고 제안합니다.

o 전반적으로 "The Analysis of Mind"는 마음 철학의 기초 작업이자 초기 AI 연구 개발에 핵심적인 영향을 미쳤습니다. 생각의 본질과 언어의 구조에 대한 러셀의 생각은 인간의 추론과 문제 해결을 시뮬레이션하기 위해 논리적 규칙과 공식 표기법을 사용하는 상징적 AI 시스템의 개발에 영감을 주었습니다.

o 러셀의 아이디어는 초기 AI 연구 개발에 영향을 미쳤으며 John McCarthy, Marvin Minsky 및 1950년대와 1960년대에 AI 분야의 토대를 마련한 다른 연구자들의 작업에 영감을 주는 데 도움이 되었습니다.

o AI에 대한 Russell의 접근 방식은 인간의 사고와 인지의 복잡성을 지나치게 단순화했다는 비판을 받았지만, 이 분야에 대한 그의 공헌은 이후 기계 학습, 자연어 처리 및 기타 AI 연구 분야의 발전을 위한 토대를 마련하는 데 도움이 되었습니다.

출처: ChatGPT

Mar 2, 2023

Notion AI

Notion AI 란?

Notion은 작업, 프로젝트, 메모 등을 관리하는 데 도움이 되는 다양한 기능을 제공하는 인기 있는 생산성 도구입니다. Notion에는 특정 AI 기능이 없지만 삶을 더 쉽게 만들어 줄 수 있는 AI 기반 기능이 있습니다.

Notion AI 기능

"제안된 페이지" 기능 사용: Notion에서 새 페이지를 만들 때 도구는 새 페이지에 연결할 수 있는 관련 페이지를 제안합니다. 이 기능은 AI를 사용하여 기존 페이지를 분석하고 관련 페이지를 제안합니다.

"관련" 기능 사용: Notion 작업 공간에 데이터베이스를 추가하면 도구가 현재 페이지의 내용을 기반으로 관련 페이지 및 데이터베이스를 자동으로 제안할 수 있습니다. 이 기능은 AI를 사용하여 페이지의 텍스트와 메타데이터를 분석합니다.

"중복 감지" 기능 사용: 새 페이지 또는 데이터베이스 항목을 생성할 때 Notion은 작업 공간에 이미 존재하는 콘텐츠를 복제할 수 있음을 감지하면 경고할 수 있습니다. 이 기능은 AI를 사용하여 새 콘텐츠의 텍스트를 기존 콘텐츠의 텍스트와 비교합니다.

"목차" 기능 사용: Notion은 긴 페이지나 문서에 대한 목차를 자동으로 생성하여 쉽게 탐색할 수 있습니다. 이 기능은 AI를 사용하여 콘텐츠의 제목과 부제목을 분석합니다.

"검색" 기능 사용: Notion의 검색 기능은 AI로 구동되므로 검색어를 기반으로 관련 페이지와 콘텐츠를 빠르게 찾을 수 있습니다. Notion의 검색 기능은 자연어 쿼리도 지원하므로 "이번 주 내 작업은 무엇입니까?"와 같은 질문을 입력할 수 있습니다. 관련 결과를 얻을 수 있습니다.

Notion AI 사용 안내

Notion을 시작하려면 무료 계정에 가입하고 다양한 기능을 탐색하십시오. 도구 사용 방법에 대한 자세한 내용은 Notion의 도움말 센터를 확인할 수도 있습니다. Notion AI를 시작하려면 Notion의 공식 웹 사이트를 확인하고 도구 사용 방법에 대한 문서 및 자습서를 탐색하는 것이 좋습니다. 또한 "추천 페이지" 및 "중복 감지"와 같은 Notion의 AI 기반 기능을 실험하여 작동 방식과 생산성을 높이는 방법을 확인할 수 있습니다.
Notion의 공식 웹 사이트: Notion에는 도구 사용 방법에 대한 자세한 문서, FAQ 및 비디오 자습서가 포함된 포괄적인 웹 사이트가 있습니다. Notion의 AI 기반 기능과 데이터베이스, 템플릿 및 통합과 같은 기타 기능을 사용하는 방법에 대한 정보를 찾을 수 있습니다.

Notion Mastery: Notion Mastery는 Notion을 효과적으로 사용하는 방법을 알려주는 온라인 과정입니다. 이 과정은 프로젝트 관리, 작업 추적, 메모 작성 등과 같은 주제를 다루고 Notion의 AI 기반 기능을 사용하는 방법에 대한 강의를 포함합니다.

Notion Made Simple: Notion Made Simple은 Francesco D'Alessio의 책으로 Notion 사용에 대한 단계별 가이드를 제공합니다. 이 책은 작업 공간 설정, 데이터베이스 생성, Notion의 AI 기반 기능 사용과 같은 주제를 다룹니다.

Notion YouTube 채널: Notion에는 도구 사용 방법에 대한 비디오 자습서가 포함된 공식 YouTube 채널이 있습니다. 이 채널은 Notion의 AI 기반 기능을 사용하는 방법을 포함하여 광범위한 주제를 다룹니다.

Notion subreddit: Notion subreddit은 도구를 효과적으로 사용하는 방법에 대한 팁, 요령 및 자습서를 공유하는 Notion 사용자 커뮤니티입니다. Notion의 AI 기반 기능과 기타 기능 및 통합을 사용하는 방법에 대한 정보를 찾을 수 있습니다.

Notion AI 설명 Youtube

Keep Productive의 "Notion AI" : 추천 페이지 및 데이터베이스 사용 방법": 이 비디오는 Notion의 AI 기반 "추천 페이지" 및 "관련 데이터베이스" 기능에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 비디오는 이러한 기능을 사용하여 보다 체계적이고 효율적인 작업 공간을 만드는 방법을 보여줍니다.
Keep Productive의 "Notion Duplicate Detection Explained" : 이 비디오는 Notion의 AI 기반 "Duplicate detection" 기능이 작동하는 방식과 이를 사용하여 작업 공간에서 중복 콘텐츠 생성을 방지하는 방법을 설명합니다. 비디오에는 이 기능을 활성화하고 사용하는 방법에 대한 단계별 지침이 포함되어 있습니다.

Francesco D'Alessio의 "Notion Made Simple" : Notion의 AI를 사용하여 더 스마트하게 작업하는 방법": 이 비디오는 Notion을 효과적으로 사용하는 다양한 측면을 다루는 시리즈의 일부입니다. 이 비디오에서 Francesco는 Notion의 AI 기반 기능을 사용하여 작업을 자동화하고 보다 효율적으로 작업하는 방법을 설명합니다.

Elyse Royce의 "Notion AI: The New Way to Work in Notion" : 이 비디오는 Notion의 AI 기반 기능에 대한 개요와 이러한 기능이 생산성을 높이는 데 어떻게 도움이 되는지를 제공합니다. 비디오에는 프로젝트 관리 및 메모 작성과 같은 다양한 상황에서 이러한 기능을 사용하는 방법에 대한 예가 포함되어 있습니다.

Jordan Taylor의 "2022년에 사용해야 할 5가지 Notion 기능" : 이 비디오는 도구를 최대한 활용하는 데 도움이 되는 "추천 페이지" 및 "중복 감지"를 포함하여 5가지 필수 Notion 기능을 다룹니다. 비디오에는 이러한 기능을 사용하는 방법과 유용한 이유에 대한 데모가 포함되어 있습니다.