글로벌 교육 AI의
기술표준을 정의합니다
기술표준을 정의합니다
교육에 필요한 모든 AI 기술은 뤼이드에 있습니다.
산업과 학계를 리드하는 AI 모델은 물론, 이를 실제 제품에 효율적으로 구현하는 데이터 플랫폼과 분산컴퓨팅시스템. 모델 고도화를 위한 실시간 AB테스트 플랫폼과 독보적인 딥러닝 서비스가 기획 및 운영 노하우까지. 뤼이드의 교육 AI 기술은 업계 대비 5년이상 앞서있으며 이 격차는 점점 커지고 있습니다. 그리고 누구보다 먼저 실제 가치를 만들어내는 새로운 기술로 시장을 설득하고 산업의 기준을 만듭니다.
AI기술을 통한 패러다임 전환은 이미 시작됐습니다. 뤼이드와 함께 이를 주도할 파트너를 기다립니다.
산업과 학계를 리드하는 AI 모델은 물론, 이를 실제 제품에 효율적으로 구현하는 데이터 플랫폼과 분산컴퓨팅시스템. 모델 고도화를 위한 실시간 AB테스트 플랫폼과 독보적인 딥러닝 서비스가 기획 및 운영 노하우까지. 뤼이드의 교육 AI 기술은 업계 대비 5년이상 앞서있으며 이 격차는 점점 커지고 있습니다. 그리고 누구보다 먼저 실제 가치를 만들어내는 새로운 기술로 시장을 설득하고 산업의 기준을 만듭니다.
AI기술을 통한 패러다임 전환은 이미 시작됐습니다. 뤼이드와 함께 이를 주도할 파트너를 기다립니다.
맞춤형 AI 튜터 구현을 지원하는
최적의 모듈화 구조
최적의 모듈화 구조
AI튜터 엔진을 구성하는 각각의 기능들이 모두 모듈화되어있어, 새로운 서비스 개발 및 빠른 구축이 용이합니다.
각 모듈은 마이크로서비스 아키텍처내의 컴포넌트로 구현되며, 극한의 모듈화를 통해 효율성을 극대화합니다.
구축하려는 서비스에 따라 필요한 기능만 선택하여 Plug & play 형식으로 맞춤형 AI 솔루션 구현 가능합니다.
각 모듈은 마이크로서비스 아키텍처내의 컴포넌트로 구현되며, 극한의 모듈화를 통해 효율성을 극대화합니다.
구축하려는 서비스에 따라 필요한 기능만 선택하여 Plug & play 형식으로 맞춤형 AI 솔루션 구현 가능합니다.
복잡한 AI기능을 최적화
효율적으로 구현하는 백엔드 기술력
효율적으로 구현하는 백엔드 기술력
분산연산시스템
AI기능 구현은 극한의 연산량을 요구 합니다. 고도의 AI기능을 수많은 유저 트래픽의 서비스에 구현해 내면서 프로덕트를 안정적으로 운영하기 위해서는 고도화된 연산시스템이 매우 중요합니다.
뤼이드는 다년간의 AI 서비스 경험을 바탕으로 극한의 연산량을 효과적으로 소화할 수 있는 Actor Model Architecture 및 Container 기술 기반 분산연산시스템을 독자적으로 구축하여 이를 제공합니다.
뤼이드는 다년간의 AI 서비스 경험을 바탕으로 극한의 연산량을 효과적으로 소화할 수 있는 Actor Model Architecture 및 Container 기술 기반 분산연산시스템을 독자적으로 구축하여 이를 제공합니다.
데이터 및 AB테스트 플랫폼
AI 서비스 운영의 가장 기본인 데이터. 대량의 유저 데이터를 실시간으로, 효율적으로 수집하는 데이터 인프라를 구축합니다. 또한 실제 서비스 환경에서의 기술의 임팩트를 검증하고 실험하기 위한 실시간 AB테스트 플랫폼을 구축합니다.
딥러닝 AI 서비스
독보적 운영 노하우
독보적 운영 노하우
실시간으로 수집되는 유저 데이터를 학습하여 스스로 고도화되는 딥러닝 AI 서비스의 경우 일반 소프트웨어 제품과는 차별화된 기획 및 운영 노하우가 필요합니다.
뤼이드는 ‘산타’를 통해 글로벌 최초로 딥러닝 AI 튜터를 기획, 개발, 운영하여 ‘제로투원’의 모델을 만들어냈습니다. 그리고 그 단계별 노하우를 프로토콜로 확립하여 이를 제공합니다.
뤼이드는 ‘산타’를 통해 글로벌 최초로 딥러닝 AI 튜터를 기획, 개발, 운영하여 ‘제로투원’의 모델을 만들어냈습니다. 그리고 그 단계별 노하우를 프로토콜로 확립하여 이를 제공합니다.
- 데이터 수집을 고려한 AI 프로덕트 디자인
- 초기 AI 기능 제공을 위한 heuristic 알고리즘 세트
- 유저 데이터 수집 인프라
- 데이터를 활용한 AI 모델 실시간 업데이트 기술
- AI 및 알고리즘 실험 세팅
제휴 프로세스
Step 1
Discovery
산업 및 데이터 전문가 등으로 팀 구성. 사업모델 및 산업표준을 고려한 협업방안 브레인스토밍 및 목표설정
Step 2
Data
(데이터 보유시) 기존 데이터로 모델 학습, 필요시 데이터에 적합하게 모델 조정
(데이터 부재시) 데이터 수집 및 모델 학습
Step 3
Prototype
시제품 구축 후 철저한 성능 검증. 유저 요구사항 반영하여 모델 수정
Step 4
Pilot
MVP(Minimum Viable Product)구현하고 실제 유저 대상 시장 검증. 데이터 및 피드백 반영하여 제품에 대한 전반적인 개선 진행
Step 5
Launch
공식 출시
파트너십
