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ChatGPT의 영향력, OpenAI의 ChatGPT가 왜 그렇게 중요한가?2025.04.291. ChatGPT의 고급 언어 기능 ChatGPT는 방대한 양의 텍스트 데이터에 대해 교육을 받아 사람과 유사한 텍스트를 매우 정확하게 이해하고 생성할 수 있습니다. 질문에 답하거나 창의적인 글을 쓰거나 언어를 번역하는 등 다양한 작업을 쉽게 처리할 수 있습니다. 2. ChatGPT의 크기 및 범위 1,750억 개 이상의 매개변수가 있는 ChatGPT는 지금까지 만들어진 가장 큰 AI 언어 모델 중 하나입니다. 이 크기와 범위를 통해 복잡한 언어 작업을 처리하고 더 작은 언어 모델에 비해 더 정확한 답변을 제공할 수 있습니다. 3...2025.04.29
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국내 택배 서비스 무인 배송을 위한 AI 드론 활용방안에 대한 연구2025.01.041. AI 드론 기술 동향 현재 드론에서 사용되는 AI 기술의 수준을 분석하고 기술적 한계점을 제시합니다. 드론 기술의 발전 방향과 극복해야 할 과제를 살펴봅니다. 2. AI 드론 택배 운송 시장 현황 글로벌 물류 시장에서 AI 드론 택배 서비스의 시장 규모와 성장률을 조사 및 분석합니다. AI 드론 택배 운송 기술의 필요성과 당위성을 제시합니다. 3. AI 드론 택배 운송 서비스 사례 분석 Walmart, Amazon 등 기업들의 AI 드론 택배 운송 서비스 사례를 분석합니다. 기업들이 AI 드론의 한계점을 어떻게 극복했는지 살펴...2025.01.04
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[AI 인공지능] Chat GPT로 시작된 생성형AI의 현황, 가능성, 한계, 미래전망2025.05.101. 생성형 AI 현황 ChatGPT와 같은 생성 인공 지능(AI) 모델은 최근 몇 년 동안 상당한 발전을 이루었으며 다양한 응용 프로그램에 대한 큰 잠재력을 가지고 있습니다. 딥 러닝 기술로 구동되는 ChatGPT와 같은 생성 AI 모델은 사람과 같은 텍스트 응답을 생성하는 데 놀라운 발전을 보여주었습니다. 그들은 방대한 양의 데이터에 대해 교육을 받아 일관성 있고 문맥적으로 관련된 텍스트를 이해하고 생성할 수 있습니다. 2. 생성형 AI 잠재력 제너레이티브 AI 모델은 잠재적인 응용 분야가 광범위합니다. 고객 서비스, 가상 비서...2025.05.10
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경영정보시스템과 인공지능(AI) 기술의 발전 및 응용2025.01.241. 약한 인공지능과 강한 인공지능 인공지능은 수행 능력과 인지 수준에 따라 약한 인공지능(Narrow AI)과 강한 인공지능(General AI)으로 구분됩니다. 약한 인공지능은 특정 과제에 특화된 지능으로, 인간의 뇌와 같은 종합적 사고를 하진 않지만 특정 목적을 달성하기 위해 최적화된 지능입니다. 반면 강한 인공지능은 인간과 비슷한 수준의 종합적인 사고와 문제 해결 능력을 가진 지능을 목표로 합니다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계학습(Machine Learning)은 인공지능의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터를 기반으로 스스로...2025.01.24
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약물 용량 최적화와 맞춤형 치료 방안에 대한 AI 응용2025.05.111. 약물 용량 최적화 약물 치료는 다양한 질환의 치료와 증상 완화에 핵심적인 역할을 하지만, 모든 환자들이 동일한 약물 용량과 치료 방안으로 치료를 받는 것은 개인의 생리학적 특성과 상태를 고려하지 않은 접근일 수 있습니다. AI 기술은 환자의 유전자 데이터, 생체 신호 및 기타 의료 정보를 분석하여 적절한 약물 용량을 조정하는데 도움을 줄 수 있습니다. 2. 맞춤형 치료 AI 기술은 개인의 생리학적 차이를 고려하여 맞춤형 치료 방안을 제시할 수 있습니다. AI는 환자의 특성을 분석하여 효과적인 치료를 제공하고 부작용을 예측하여 ...2025.05.11
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생성형 인공지능에 대한 이해와 활용2025.01.201. 생성형 인공지능의 개념과 발전 생성형 인공지능은 인간이 만들어내는 창의적인 콘텐츠를 자동으로 생성할 수 있는 인공지능 기술입니다. 이 기술은 텍스트, 이미지, 음악 등 다양한 형태의 콘텐츠를 생성할 수 있으며, 딥러닝 기술의 발달과 함께 2010년대 중반부터 급격히 발전하고 있습니다. 생성형 인공지능은 주로 AI 연구자, 데이터 과학자, 소프트웨어 개발자들에 의해 개발되고 있으며, 전 세계 주요 대학, 연구소, 기술 기업에서 활발히 연구되고 있습니다. 2. 생성형 인공지능의 응용분야 생성형 인공지능은 다양한 분야에서 활용되고 ...2025.01.20
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LLM(대규모 언어 모형)과 LMM(대규모 멀티모달 모형)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.291. LLM(Large Language Model) LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성하는 데 중점을 둔 모델입니다. 방대한 데이터 학습, 자연어 생성 능력, 단일 모달리티 처리가 주요 특징이며, 챗봇, 문서 요약 및 생성, 번역 시스템, 코딩 보조 도구 등에 활용됩니다. 2. LMM(Large Multimodal Model) LMM은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오와 같은 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 모델입니다. 다양한 데이터 소스, 상호작용 능력, 복합적 태스크 수행이 주요 특징이...2025.01.29
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인공지능의 역사와 생성형 AI의 등장 - Generative AI의 발전 과정2025.01.141. 인공지능의 초기 발전 인공지능(AI) 연구의 역사는 1950년대로 거슬러 올라가며, 이 시기는 AI 분야의 초기 발전 단계로 중요합니다. 초기 AI 연구는 기본적인 알고리즘 개발과 머신 러닝 기법의 탐색에 집중되었습니다. 이 단계에서 연구자들은 컴퓨터가 복잡한 문제를 해결하고, 패턴을 인식하며, 학습하는 기초적인 방법들을 탐구했습니다. 이러한 초기 단계의 연구와 발전은 오늘날 AI 기술이 다양한 분야에서 복잡한 문제를 해결하고, 인간의 언어와 행동을 이해하며, 독립적으로 학습할 수 있는 능력을 갖추게 하는 데 중요한 역할을 했...2025.01.14
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인공지능(AI)학과, 산업융합학과 소개2025.05.101. 인공지능(AI)학과 인공지능(AI)학과는 인간의 학습, 지각, 추론, 이해 능력 등을 컴퓨터 프로그램을 통해 실현하는 것을 목표로 합니다. 여러 학문과 결합하여 각 산업과 사회에 인공지능 기술혁신을 선도할 전문가를 양성합니다. 주요 교과목으로는 뉴럴네트워크, 데이터과학, 딥러닝, 머신러닝, 빅데이터응용, 인공지능개론 등이 있습니다. 2. 산업융합학과 산업융합학과는 인문과 IT 기술의 융합, 컴퓨터과학과 작동원리, 소프트웨어의 작동을 바탕으로 기초적인 교육부터 체계적인 사고를 이용한 컴퓨터와 소프트웨어의 개발 및 응용에 대해 교...2025.05.10
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전자 건강 기록에 인공지능 통합을 통한 더 나은 임상 의사 결정2025.05.111. 전자 건강 기록(EHR)과 인공지능(AI)의 융합 전자 건강 기록(EHR)은 의료 분야에서 중요한 역할을 하고 있으며, 의료 정보의 디지털화와 기술의 발전으로 더욱 확대되고 있습니다. 이러한 기술의 발전과 함께 인공지능(AI) 기술을 EHR에 통합하여 더 나은 임상 의사 결정을 지원하는 데 많은 기대가 이루어지고 있습니다. 2. AI 기반 전자 건강 기록의 잠재적 이점 AI 기반 전자 건강 기록은 정확한 진단과 예측, 개인 맞춤형 치료법 제안, 의료 지식 확장 등 다양한 이점을 가지고 있습니다. 3. AI 기반 전자 건강 기록...2025.05.11
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