총 21개
-
영유아의 발달 특성을 고려한 유아언어교육의 지도 방법2025.05.071. 언어교육의 중요성 언어교육은 유아들의 의사소통 능력을 향상시키고, 다른 학습 과정을 위해 필수불가결한 분야라고 할 수 있다. 언어교육을 통해 유아들은 표현 언어와 수용 언어 능력을 동시에 습득할 수 있다. 2. 영유아 발달 특성 영아기에는 특정 단어에 대한 선택적 반응이 나타나고, 걸음마기에는 두 단어 이상을 조합하여 의사를 표현할 수 있으며, 유아기에는 혼잣말을 통해 자기 행동을 통제하고 내적 언어로 변화하게 된다. 3. 영아기 언어교육 지도방안 영아가 소리를 내면 즉시 반응해 주어 대화의 능력을 발달시킬 수 있다. 영아가 ...2025.05.07
-
Transformer 기술이 바꿔버린 AI의 세상2025.05.081. Transformer 기술 Transformer 기술의 출현은 NLP 분야의 혁명과 같았습니다. RNN(순환 신경망)과 같은 이전 기술은 병렬 처리가 불가능하여 GPT와 같은 많은 양의 언어학습을 위해서는 수백년이 걸릴수 있었습니다. 반면, Transformer 기술은 병렬 처리가 가능하여 여러개의 GPU를 병렬로 가동시키면 수백년걸릴 학습기간을 몇개월로 단축시킬 수 있어 대규모 언어를 학습하는 데 사용할 수 있게 되었습니다. 이는 GPT와 같은 생성 AI의 발전에 중요한 획을 그었습니다. 2. Attention 메커니즘 At...2025.05.08
-
Chat GPT에 대하여 (이 레포트는 Chat GPT를 활용하여 제작하였습니다)2025.04.301. Chat GPT Chat GPT는 인간과 유사한 텍스트를 생성하도록 설계된 언어 모델의 한 유형입니다. 이것은 OpenAI에 의해 개발되었으며, 주어진 프롬프트 또는 입력에 대해 인간과 같은 응답을 생성할 수 있는 기능을 가지고 있어 언어 번역, 질문 답변 및 챗봇 개발과 같은 자연어 처리 작업에 강력한 도구가 됩니다. Chat GPT는 감독되지 않은 학습 기술을 사용하여 대규모 텍스트 데이터에 대해 사전 훈련되며, 트랜스포머 아키텍처를 사용하여 문장에서 단어 간의 장기적인 의존성과 관계를 포착할 수 있습니다. 2. Chat ...2025.04.30
-
4차산업혁명 Chat GPT의 발전과정 전망2025.05.121. Chat GPT의 정의 Chat GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자로, Open AI가 개발한 GPT-3.5 기반의 언어모델입니다. 언어모델은 현재 알고 있는 단어들을 기반으로 다음 단어를 예측하여 생성하는 함수입니다. Chat GPT는 생산적이고 사전 학습된 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 합니다. 2. Chat GPT의 발전과정 Chat GPT는 Instruct GPT -> GPT-3.5 -> GPT 1 -> GPT 2 -> GPT 3 -> Chat GPT 순으로 발전해왔습니다. 모...2025.05.12
-
영유아 언어교육에서 교사의 역할2025.01.291. 언어 학습의 모델 교사는 영유아 앞에서 반드시 분명하고 명백한 언어를 사용해야 하고, 말의 속도나 억양, 세기 등도 상황에 맞게 적절하게 사용함으로 아이들의 이해를 도울 수 있어야 한다. 또한 교사는 말하기뿐만 아니라, 경청하는 데 있어서도 영유아의 모델이 될 수 있어야 한다. 2. 제공자의 역할 교사는 영유아들의 언어를 발달하는데 있어 촉진할 수 있는 요소들로 구성된 환경이나, 영유아들의 언어 교육에 있어 흥미나, 즐거움을 유발할 수 있는 적극적인 언어 발달의 참여의 장을 구성하고 아이들에게 이를 제공할 수 있도록 노력해야 ...2025.01.29
-
자연언어처리4공통형 7강까지 학습한 모델 알고리즘 중 하나를 적용한 논문에서 모델이 어떻게 사용되었는지 기술2025.01.261. BERT 모델 적용 논문 "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding"에서 BERT 모델은 자연어 처리(NLP) 분야의 다양한 언어 이해 작업을 해결하기 위해 사용되었습니다. BERT는 문맥 이해, 단어의 다의성 해결, 사전 훈련과 미세 조정, 모델의 일반화 능력 향상 등의 문제를 다루고자 했습니다. 이를 위해 BERT는 양방향 문맥 처리, Masked Language Model, Next Sentence Prediction ...2025.01.26
-
Chat GPT의 기술적 구현_아키텍처 및 인프라2025.01.171. Chat GPT의 기본 아키텍처 Chat GPT의 근간이 되는 기술적 구조를 이해하는 것은 매우 중요합니다. 이 섹션에서는 Chat GPT의 기본 아키텍처를 구성하는 주요 요소들을 살펴봅니다. 트랜스포머 모델의 구조, 자기 주의 메커니즘, 다중 헤드 어텐션 등이 핵심적인 역할을 합니다. 2. 대규모 언어 모델 학습 방법 Chat GPT와 같은 대규모 언어 모델을 학습시키는 과정은 매우 복잡하고 정교합니다. 이 섹션에서는 사전 학습과 파인튜닝, 비지도 학습의 활용, 강화 학습을 통한 개선 등 Chat GPT의 학습 방법에 대해 ...2025.01.17
-
단순언어장애의 정의 및 언어구성요소의 특성을 설명하고 단순언어장애아동의 언어발달 중재방법과2025.01.111. 단순언어장애 단순언어장애는 인지능력이나 지적능력, 청력, 신경학적 등에 문제가 없음에도 언어발달에 문제를 보이는 경우를 말한다. 단순언어장애 아동은 초기 낱말 산출, 의미 관계, 구문적 특성, 형태적 특성, 음운적 특성, 화용 및 담화적 특성 등에서 일반 아동들과 차이를 보인다. 단순언어장애 아동을 중재하기 위해서는 말 이해가 어려운 경우 적절한 질문을 통해 말을 이끌어내고, 또래들이 놀리는 경우 교사가 적절하게 설명해주어야 하며, 교사 자신이 언어 모델이 되어야 한다. 단순언어장애 아동의 언어발달을 원활하게 하고 타인과 적절...2025.01.11
-
GPT란 대체 무엇?2025.05.081. GPT 개요 GPT는 대규모 언어 모델로, 방대한 텍스트 및 코드 데이터 세트로 학습되었습니다. 텍스트 생성, 언어 번역, 다양한 종류의 창의적인 콘텐츠 작성, 유익한 방식으로 질문에 답변할 수 있습니다. 2. GPT의 활용 GPT는 챗봇 및 가상 비서, 기계 번역, 창의적인 콘텐츠 작성, 질문에 답변하는 등 다양한 방면에서 활용될 수 있습니다. 3. GPT의 작동 원리 GPT는 단어와 구 사이의 통계적 관계를 학습하고, 단어의 의미에 대한 지식을 사용하여 새로운 텍스트를 생성합니다. 이는 자동 완성과 유사한 방식으로 작동합니...2025.05.08
-
마코프 체인(Markov Chain)을 통해 알아보는 GPT의 작동 원리 (파이썬코딩 예제포함)2025.05.091. 마코프 체인 마코프 체인은 상태 공간을 가지고 그 상태들 간의 전이 확률을 나타내는 모델입니다. 이 모델을 사용하여 다양한 예제를 해결할 수 있습니다. 날씨 예측, 텍스트 생성, 주식 시장 예측, 게임 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 2. 문장 생성 마코프 체인을 이용한 문장 생성은 자연어 처리와 인공지능 분야에서 흥미로운 주제 중 하나입니다. 이 예제는 텍스트 데이터를 활용하여 이전 단어와 현재 단어의 관계를 파악하고, 그 관계를 기반으로 새로운 문장을 생성하는 방법을 알아봅니다. 3. GPT(Genera...2025.05.09
2 / 3
