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우리나라 평생교육기관의 실태와 문제점, 나아갈 방향2025.04.261. 평생교육기관의 실태 우리나라에는 평생교육법에 따라 설립된 평생교육기관이 1,515개 있으며, 이들 기관에서 운영하는 총 프로그램 수는 78,226개, 학습자 수는 약 9,002,192명에 이르는 것으로 조사되었다. 기관 유형별로는 원격형태가 가장 많고, 프로그램 주제별로는 직업능력 향상 프로그램이 가장 많으며, 수강자 연령대별로는 성인 대상 프로그램이 가장 많은 것으로 나타났다. 2. 평생교육기관의 문제점 평생교육기관의 문제점으로는 첫째, 대부분의 프로그램이 유료로 운영되어 경제적 여건이 어려운 계층의 접근성이 낮다는 점, 둘...2025.04.26
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인공지능 시대에 나는 어떻게 대처할 것인가2025.01.051. 인공지능의 개념 인공지능은 컴퓨터를 통해 인간과 유사한 지적활동이 가능하도록 구현하는 기술이다. 이를 위해 거대한 정보처리 능력, 데이터 학습 능력, 강화학습을 통한 자동화 기기의 발전이 필요하다. 2. 인공지능의 활용 인공지능 기술은 음성인식, 자동차 내비게이션, 사물인터넷, 고성능 가전기기 등에 활용되고 있다. 또한 인공지능을 통해 실존하지 않는 인물을 구현하거나 예술 창작 활동도 가능해지고 있다. 최근 주목받는 챗GPT는 전문적이고 예술적인 분야에서 활용이 가능한 대화형 인공지능 서비스이다. 3. 인공지능 시대의 문제점 ...2025.01.05
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생성형 인공 지능 입문 족보 대비 문제은행(오프라인 기말고사, 세종대)2025.01.151. 생성형 인공지능이란? 생성형 인공지능은 데이터 전처리, 모델 학습, 결과 생성으로 구성되며, GPT와 ChatGPT와 같은 모델이 대표적입니다. 생성형 인공지능은 텍스트, 이미지, 소리, 동영상 등 다양한 콘텐츠 생성에 활용되지만, 데이터 의존성, 모델 복잡성, 윤리적 문제 등의 한계가 있습니다. 이를 해결하기 위해 데이터 증강, 전이 학습, 하드웨어 개선, 효율적인 알고리즘 개발 등의 방안이 필요합니다. 2. 언어 처리 신경망 개요 RNN은 순차 데이터 처리를 위해 필요하지만, 기울기 소실 문제가 있습니다. LSTM과 GRU...2025.01.15
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인공지능(AI)이 HR 분야에 미치는 영향과 대응 방향2025.01.251. 인공지능(AI)의 개념과 특성 인공지능은 기계가 지능적으로 행동할 수 있도록 하는 기술로, 기계학습, 패턴인식, 탐색, 논리추리, 자연어처리, 딥러닝 등의 알고리즘을 활용한다. 인공지능은 자율성과 불확실성을 동시에 지니고 있어 인간 및 과업과의 상호작용에 큰 영향을 미칠 수 있다. 2. HR 분야의 인공지능 도입 사례 HR 분야에서는 의사결정지원시스템, AI 채용 면접, AI 고충 상담 등의 사례에서 인공지능이 활용되고 있다. 이를 통해 의사결정 효율성 제고, 채용 프로세스 자동화, 근로자 상담 지원 등의 효과를 거두고 있다....2025.01.25
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인공지능의 개념 및 원리와 일상생활 및 교육분야에서의 활용사례2025.01.251. 인공지능의 개념과 원리 인공지능은 기계가 인간의 지능적인 행동을 모방하는 것을 목표로 하는 기술로, 기계학습, 패턴인식, 자연어 처리, 인공신경망 등의 다양한 원리와 기술이 활용된다. 이를 통해 컴퓨터 시스템이 사람의 학습, 추론, 문제 해결 등과 같은 지능적인 능력을 갖출 수 있다. 2. 일상생활에서의 인공지능 활용사례 일상생활에서 인공지능 기술은 음성 비서, 추천 시스템, 스마트 홈 기기 등을 통해 활용되고 있다. 이를 통해 사용자의 편의성과 효율성이 증진되고 있지만, 개인정보 보호와 보안 등의 이슈에 대한 고려가 필요하다...2025.01.25
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의료 전문가를 위한 AI 증강 의료 교육과 훈련2025.05.111. AI 기술의 발전과 교육의 변화 AI 기술의 발전으로 의료 교육과 훈련 방식이 혁신적으로 변화하고 있습니다. AI 증강 의료 교육은 최신 지식과 기술을 의료 전문가들에게 제공하여 진보된 의료 서비스를 실현합니다. 2. 의료 이미지 해석 교육 AI 기술을 활용하여 의료 이미지 해석 교육을 강화하고 정확한 진단 능력을 갖추도록 지원합니다. 3. 가상 현실과 시뮬레이션 훈련 AI 기술을 가상 현실과 시뮬레이션 훈련에 적용하여 의료 상황을 실제와 유사하게 모사하여 효과적인 훈련을 제공합니다. 4. 개별 맞춤 교육 AI 증강 의료 교육...2025.05.11
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LLM(Large Language Model)과 LMM(Large Multimodal Model)의 비교 및 Deep Learning과의 관계2025.01.261. LLM(Large Language Model) LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 언어 이해와 생성을 수행하는 모델입니다. GPT, BERT 시리즈 등이 대표적이며, 사전에 학습된 방대한 파라미터와 맥락적 추론 능력을 통해 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. LLM은 텍스트 상의 문맥 흐름을 예측하고 의미를 파악함으로써 정교한 언어 처리와 유연한 질의응답을 수행할 수 있습니다. 2. LMM(Large Multimodal Model) LMM은 텍스트를 넘어 이미지, 음성, 영상 등 서로 다른 형태(모달)의 데이터를 통합적으...2025.01.26
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LLM(대규모 언어 모형)과 LMM(대규모 멀티모달 모형)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(대규모 언어 모형) LLM은 주로 텍스트 데이터를 기반으로 학습된 모델로, 자연어 이해(NLU)와 자연어 생성(NLG)에 강점을 지닌다. 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT 시리즈가 있으며, 이들은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 수준의 텍스트 생성 능력을 보유하고 있다. LLM은 주로 챗봇, 자동 번역, 텍스트 요약, 감정 분석 등 다양한 언어 처리 작업에 활용된다. 2. LMM(대규모 멀티모달 모형) LMM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 ...2025.01.26
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AI 기계학습에 대한 설명2025.04.291. 기계학습 기계학습은 컴퓨터가 스스로 학습하는 방법 중 하나로, 특정 명령이나 프로그램의 지시 없이도 데이터를 기반으로 패턴을 인식하고 학습하는 방법입니다. 데이터의 라벨화 유무에 따라 지도형 학습과 비지도형 학습으로 나뉘며, 지도형 학습은 인간의 작업을 학습하는 방식으로 데이터를 라벨화하여 제공하고 이를 기반으로 학습을 진행합니다. 2. 패턴 인식 기계학습에서는 방대한 데이터를 기반으로 예측을 통해 확률적으로 패턴을 인식합니다. 정답 데이터와 새로운 데이터를 비교하여 유사성을 체크하고 이를 확률로 계산하여 특정 패턴을 인식하게...2025.04.29
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인공지능의 규범적 문제와 해결방안2025.05.091. 학습데이터의 문제 인공지능 시스템을 만들 때 사용하는 데이터의 편향성으로 인해 소수집단에 대한 차별이 발생할 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 데이터의 편향성을 명시하고, 데이터 소수자의 데이터를 반영하는 등의 방안이 필요하다. 또한 데이터의 공유와 활용에 관한 규범이 수립되어야 한다. 2. 알고리즘의 문제 인공지능 알고리즘의 설명가능성과 투명성 부족으로 인해 의사결정의 당부나 편향 여부에 대한 이의제기가 어려워질 수 있다. 이를 해결하기 위해서는 알고리즘의 공개와 검증, 공정성 기준 반영 등의 방안이 필요하다. 3. 개인정보...2025.05.09
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