여러분 안녕하세요~!! 모두들 설 연휴 잘 보내고 오셨나요?
맛있는 것도 많이 먹고 푹 쉬고 오셔서 몸도 마음도 풍족한 시간이었길 바랍니다🎐
현재 10기 학회원들을 모집 중이라는 거 아셨나요 ?! 이번 주 뉴스레터는 원데이클래스와 예비 10기 학회원들이 모두 관심을 가지실 만한 "BDA 10기 콘텐츠 소개 및 조별활동&스터디" 소개를 하고자 합니다. 또한, BDA 학회 수업은 많은 직장인 분들도 참여하고 계시기에 직장인 맞춤 세부 설명도 준비했으니 모두 알찬 정보 많이 가져가시길 바랍니다!
1월 5주차 BDA NEWS 🗞️
원데이클래스 - 데이터 분석가 과정 모집
BDA에서 여러분의 데이터 분석 역량 강화를 위해 현직 데이터 분석가를 초청하여 심도 있는 주제의 원데이 클래스를 진행하고자 합니다. 총 2개로 구성되어 있으며, 뉴스레터가 올라간 오늘까지 원데이 클래스 당 150명 선착순 마감으로 진행되니 아래 버튼을 눌러 서둘러 신청하시길 바랍니다!
1. 원데이 클래스 소개데이터 분석과 자동화 워크플로우 구축 with BigQuery & Python
CoAI님과 함께하며, 2월 3일 10:00 ~ 13:00 에 진행할 예정입니다.
2. 금융권 타겟 마케팅을 위한 분석 프로젝트
초파님과 함께하며, 2월 8일 10:00 ~ 13:00에 진행할 예정입니다.
원데이클래스 - 데이터 분석가 과정 상세 설명 보러가기
BDA 10기 학회원 모집: 콘텐츠 소개
BDA에서는 학회원들의 성장을 위해 현직자 강연, 채용 연계 공모전, 부트캠프 등 다양한 행사 프로그램을 제공하고 있습니다. BDA의 다양한 콘텐츠를 담은 ‘10기 콘텐츠'에 대해 낱낱이 파헤쳐 보고자 합니다! 10기 학회원으로 참여하셔서 학술적인 지식 뿐만 아니라 프로그램을 통해 더 많은 것을 얻어가셨으면 하는 마음입니다😉
BDA 10기 학회원 모집: 조별활동 & 스터디 소개
현재 10기 학회원 모집이 활발하게 진행되고 있는데요! 다양한 사람들과 함께 공부하며 성장할 수 있는 ‘BDA 조별활동 & 스터디편’에 대해 소개해드리고자 합니다. 더욱 자세한 내용은 아래의 버튼을 눌러 확인해주시기 바라며 10기 학회원으로 참여하셔서 마음 맞는 사람들과 함께 성장해 나가시면 좋겠습니다✨
- 조별활동: 같은 분반을 수강하는 사람들과 수업 내용을 복습하며 활동하며, 거주지 or 학교 기반 팀 매칭을 제공하여 일정 조정 용이합니다. 또한, 수업 복습 외에도 자격증, 내/외부 공모전 참여 가능히며 일반 학회원도 참여 가능(정규 학회원과 별도 운영)합니다.
- 조별활동 외 스터디: 여러 기업과 협업하여 다양한 스터디 프로그램 운영(영진닷컴, 이지스 퍼블리싱, 데이터에듀, 인프런 등)할 예정이며, 각종 자격증을 포함하여 엑셀, SQL 등 다양한 주제에 대한 스터디 진행합니다. 향후 다양한 출판사 & 교육 기업과 협업 예정입니다.
BDA 10기 학회원 모집: 조별활동 & 스터디 소개 살펴보기
BDA 10기 직장인 학회원 모집
직장인 여러분은 잠시 주목해주세요! BDA는 매 기수 "1,000명 이상"의 학회원들이 활동하고 있는 빅데이터 분석 및 실무 연계 학회입니다. 데이터 분석에 관심 있는 대학생, 직장인, 졸업생 등 누구나 참여할 수 있으며, 수준별 강의와 다양한 프로그램을 진행하고 있습니다. 밑을 참고하셔서 본인의 니즈에 적합한 분반을 수강하시면 좋겠습니다! 상세 모집 일정은 아래의 버튼을 눌러 확인해주세요.
1월 5주차 DATA 트렌드 인사이트 🧐
LLM의 진화: 생각하는 LCM, 행동하는 LAM
여러분은 LCM과 LAM에 대해 들어보신 적 있으신가요?
최근 대형언어모델(LLM)이 단순한 언어 생성 기능을 넘어 ‘추론(Large Concept Model, LCM)’과 ‘실행(Large Action Model, LAM)’이라는 두 가지 방향으로 진화하고 있습니다. 각각 메타와 마이크로소프트(MS) 연구진이 발표한 이 모델들은 LLM의 역할을 더욱 세분화하며, 궁극적으로 AI 에이전트로 통합될 것이라는 전망이 나오고 있습니다.
메타가 발표한 LCM은 기존 LLM이 토큰 단위로 정보를 처리하는 한계를 극복하고, 개념 단위의 사고를 가능하게 만든 모델입니다. 이를 통해 LCM은 고차원적인 추론과 계획 수립 능력을 강화하며, 긴 맥락을 이해하는 데 최적화되었다고 합니다. 특히 단순한 단어 조합이 아닌 개념을 기억하고 활용하는 방식을 적용해, 텍스트뿐만 아니라 음성이나 이미지 같은 멀티모달 데이터를 더 정교하게 처리할 수 있습니다. 또한, LCM은 다단계 추론과 장기적인 계획을 수행하는 데 유리하기에 체계적인 논리적 추론이 필요한 작업이나, 다국어 요약, 복잡한 데이터 분석 등에서 강력한 성능을 발휘할 것으로 기대됩니다.
반면, 마이크로소프트(MS)와 여러 연구기관이 발표한 LAM은 LLM이 단순한 텍스트 생성에 머무르지 않고, 사용자의 명령을 실행 가능한 단계로 변환하여 실제 행동을 수행하도록 설계된 모델입니다. LAM은 명령을 분석하고, 실행 가능한 액션 플랜을 생성하며, 실제로 이를 수행하는 능력을 갖추고 있습니다. 또한, LAM은 디지털 환경뿐만 아니라 물리적인 환경에도 적용 가능하여 로봇 제어, 스마트홈 시스템, 공장 자동화 등 현실 세계에서 AI가 직접 실행할 수 있는 영역까지 확장될 가능성이 높습니다.
이처럼 LCM은 ‘사고하는 AI’, LAM은 ‘행동하는 AI’로 발전하고 있지만, 궁극적으로 두 모델은 하나의 AI 에이전트 시스템으로 융합될 것으로 보인다는데요!
LCM은 언어와 모달리티를 넘나들며 정보를 처리하고, 장기적인 계획을 세우는 역할을 하는 반면, LAM은 LCM이 생성한 시나리오를 실행 가능한 단계로 변환하고 실제 작업을 수행하는 역할을 맡습니다. 즉, LCM이 전략을 구상하고, LAM이 이를 실현하는 구조인 셈이죠! 특히, AI의 지식 체계를 구축하는 데 필수적인 ‘지식 그래프(Knowledge Graph)’를 활용한다면, 두 모델의 성능이 더욱 향상될 것이라는 전망이라고 합니다.
여러분은 추론과 실행을 모두 갖춘 ‘완전한 AI 에이전트’의 현실화가 기대되시나요?
[출처 및 참고]
https://arxiv.org/pdf/2412.10047
https://www.aitimes.com/news/articleView.html?idxno=167520
작성: 5기 서베이팀 윤예정
의견을 남겨주세요