이지영_하루 30분 AI 회고록_1주차

소개

한 주 동안 스레드에 올린 AI 활용사례를 회고했습니다.

1. 각 사례별 한줄 요약 및 링크

사례 1

• Grok 에 DeepSearch VS DeeperSerch 비교해보기

• DeeperSearch를 활용하여 토지거래허가구역 강화에 따른 투자 전략 비교 분석

사례 2

• 국내 재개발 이슈에 대한 딥서치

• 딥리서치를 활용하여 성산동 아파트 이슈 분석 및 옵시디언을 이용한 결과 비교

사례 3

• claude 로 캐글 데이터 분석해보기

• Claude에서 UFC 선수의 경기방식과 보너스의 연관관계 분석

사례 4

• claude 로 UFC 승률예측모델 만들어 대시보드까지

• Claude를 활용하여 UFC 승률 예측 모델 생성 및 대시보드 구축

사례 5

• 말한마디로 웹페이지 뚝딱!

• Loaval.dev를 이용하여 5분 만에 웹페이지 제작

사례 6

• 업데이트 된 GPT로 짤방이미지 인물 바꾸기

• GPT 이미지 편집 기능을 활용해 짤방 제작

2. 배운 점 및 인사이트

DeeperSearch를 활용한 투자 전략 비교 분석:

- DeeperSearch를 통해 딥서치보다 더 깊이 있는 자료 조사가 가능하다는 것을 확인했습니다. 특히, 투자 대상을 세분화하여 전략을 제시하는 방식이 인상적이었습니다. 경제뉴스를 보면서 전체 정보를 보고 팩트체크를 할 때, 여러 전문가들의 의견을 한데 모아 전략을 정리해서 볼 수 있어 유용해 보입니다.

딥리서치를 활용한 성산동 아파트 이슈 분석:

- 딥리서치를 통해 특정 지역의 아파트 이슈를 빠르게 파악하고 분석할 수 있었습니다. 여러 AI 모델을 비교 분석하는 과정을 통해 각 모델의 장단점 파악해 보는데 유용했습니다. 사전 스터디 모임을 통해 결과를 옵시디언에 한데 보아 비교분석하고 이를 클로드로 시각화 해서 레벨C 보고서로 보는 과정은 그야말로 신세계였습니다.

Claude를 이용한 캐글 데이터 분석:

- Claude를 이용하여 캐글 데이터를 분석했습니다. 데이터를 스스로 확인해 분석 주체를 추천하고, 분석 후 결과를 글과 그래프로 볼 수 있는 것은 정말 큰 장점이었습니다. Claude의 데이터 분석 및 시각화 능력이 매우 뛰어나다는 것을 확인했습니다. AI 도구를 활용하여 데이터 분석 과정을 효율적으로 수행할 수 있다는 것을 배웠습니다. 다음으로는, Claude를 활용하여 특정 데이터셋에 대한 심층 분석 보고서를 자동 생성하는 것을 시도해보고 싶습니다.

Claude를 활용한 UFC 승률 예측 모델 생성 및 대시보드 구축:

- Claude를 활용하여 UFC 승률 예측 모델을 생성하고, 이를 대시보드로 시각화하는 방법을 익혔습니다. AI 도구를 활용하여 스포츠 데이터 분석 및 예측 모델링이 가능하다는 것을 배웠습니다. 다음으로는, Claude를 활용하여 다른 모델을 개발해보고 싶습니다.

Loaval.dev를 이용한 웹페이지 제작:

- Loaval.dev를 이용하여 간단한 웹페이지를 매우 빠르게 제작할 수 있다는 것을 확인했습니다. 앱서비스 아이디어를 빠르게 시각화하는 데 유용할 것으로 기대됩니다. AI 도구를 활용해 누구나 아이디어만 있다면 웹 개발이 가능하다는 것을 배웠습니다. 다음으로는, Loaval.dev를 활용하여 실제 서비스 가능한 수준의 웹 애플리케이션을 개발해보고 싶습니다.

GPT 이미지 편집 기능을 활용한 짤방 제작:

- GPT 이미지 편집 기능을 활용해 처음으로 짤방 이미지를 다운로드해 단어 몇개로 쉽게 만들 수 있는 엄청난 업데이트를 확인했습니다. AI를 활용하여 창의적인 콘텐츠 제작이 무한가능해 질 거 같습니다. 다음으로는, GPT 이미지 편집 기능을 활용하여 개인 콘텐츠를 제작해보고 싶습니다.

3. 어려웠던 점 및 도전 과제

AI 모델별 정보 정확도 및 신뢰도 검증:

• AI 모델의 특성을 이해하고, 정보의 출처를 확인하는 과정이 필요함을 인지했습니다.

• 데이터 분석 및 모델링에 정제된 데이터의 필요성:

  Claude를 활용하여 캐글 데이터 분석 및 승률 예측 모델을 생성하는 과정에서, 더 정확한 데이터 분석 및 모델링에 적합한 데이터가 필요하고 데이터를 분석할 수 있는 정제된 형태로 쌓는것도 중요하겠다고 생각했습니다.

웹페이지 디자인 및 기능 구현의 한계:

• Loaval.dev를 이용하여 웹페이지를 제작하는 과정에서, 디자인 및 기능 구현에 대한 자유도가 제한적임을 느꼈습니다. **AI 도구를 활용하더라도, 어떤 UI가 서비스에 좋을지에 대한 고민은 있어야 합니다.

  4. 개선 사항 및 다음 주 계획

개선 사항:

- AI 모델별 장단점을 파악하고, 정보 정확도 및 신뢰도 검증을 위한 체크리스트를 마련하고, 정보의 출처를 기록해 신뢰도 높은 출처 제안을 두고자 합니다.

다음 주 계획:

• DeeperSearch를 활용하여 서비스 아이디어 검증 및 기획

• Claude를 활용한 관심분야 데이터셋으로 심층 분석 보고서 작성

• Loaval.dev를 활용하여 실제 만족할만한 UI 구현

• GPT 이미지 편집 기능을 활용하여 개인 콘텐츠 제작

5. 개인적인 소감 및 결론

이번 주에는 DeeperSearch, 딥리서치, Claude, Loaval.dev, GPT 이미지 편집 기능 등 다양한 AI 도구를 활용하여 여러 가지 프로젝트를 진행했습니다. 개인적으로 저의 일주일은

1. 사전모임에서 자료를 옵시디언을 이용해 정리하는 것을 배운 덕분에 자료 정리 효율성이 수직상승했습니다.

2. 매일매일 스레드를 올린다고 생각하고 이것저것 다른 곳으로 눈을 돌리니 활용능력 확장이 체감되었습니다.

게다가, AI 도구를 활용하여 데이터 분석, 모델링, 웹 개발을 시도한 것은 이번주 의외의 재미과 확장이었습니다. AI 도구를 활용해 하고자 하는 것의 효율성을 높이는 것뿐만 아니라, 매일 새로운 경험하고 그 과정에서 아이디어가 나오고 뭔가 새로운 것을 자꾸 해보고 싶어 좋았습니다.