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생성형 AI 참석 보고서2025.01.171. ChatGPT ChatGPT는 2022년 출시되어 현재 GPT-4 버전까지 개발되었다. 주요 기능으로는 자연어 처리 기술을 사용하여 사용자가 문의한 내용에 대한 답변, 각종 이미지/음악/영상 생성, 코드 생성 등이 가능하다. 무료로 사용 가능한 것은 GPT-3.5 버전까지이며, 성능이 뛰어난 GPT-4의 경우 토큰 수 제한이 있어 사용에 한계가 있었다. 2. Copilot Copilot은 Microsoft에서 개발한 AI로, Office 프로그램(Word, Excel 등)과의 시너지가 주목할 만하다. 보고서 작성, PPT 초안...2025.01.17
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멀티미디어 ) 의도적으로 부정확한 질문을 하거나, 챗GPT의 한계로 인해 엉터리 또는 엉뚱한 답변을 생성한 사례와 올바른 답변 얻는 과정2025.05.161. 챗GPT의 한계와 질문 수정 챗GPT를 사용할 때, 질문이 정확하지 않거나 챗GPT의 학습 한계로 인해 엉터리 답변이 나올 수 있다. 예를 들어 이방원과 김구가 만났다는 질문에 대해 챗GPT는 두 인물이 다른 시대에 살았음을 모르고 잘못된 답변을 내놓았다. 하지만 질문을 수정하여 '조선의 이방원과 김구가 만났다면'이라고 하자 챗GPT는 두 인물이 역사적으로 만날 수 없었지만, 만났다면 어떤 대화를 나눴을지 추정하는 더 나은 답변을 제공했다. 이처럼 질문을 정확히 하고 챗GPT의 오류를 지적하면 올바른 답변을 얻을 수 있다. 2...2025.05.16
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생성적 적대 신경망 (GAN)2025.05.091. 생성적 적대 신경망 (GAN) 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network)은 2014년에 이안 굿펠로우와 그의 팀에 의해 처음 소개되었습니다. 이 모델은 딥러닝 분야에서 혁신적인 기술로 인정받고 있으며, 이미지 생성, 음성 합성, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활발하게 적용되고 있습니다. GAN은 기본적으로 생성자와 판별자라는 두 개의 신경망으로 구성되며, 서로 경쟁하며 성능을 향상시키는 특징을 갖고 있습니다. 생성자는 실제와 유사한 데이터를 생성하기 위해 노력하고, 판별자는 생성자가 생성한 ...2025.05.09
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상상이 현실이 되는 영상과 미래 사회: DALL-E 2와 미래 창작자의 역할2025.04.271. DALL-E 2 DALL-E 2는 OpenAI의 새로운 버전으로, 자연어를 이용하여 원하는 이미지를 자동으로 생성하는 모델입니다. DALL-E 2는 DALL-E 대비 최대 4배의 해상도를 지원하며, 기존 이미지에 대한 수정도 가능합니다. 이를 통해 상업적으로 활용 가능한 수준의 이미지를 생성할 수 있게 되었습니다. 2. 미래 창작자의 역할 DALL-E 2와 같은 기술의 발전으로 창작이 누구나 할 수 있는 문화로 자리잡게 될 것으로 예상됩니다. 이에 따라 창작자들은 무궁무진한 아이디어와 기존의 틀을 벗어난 새로운 방식의 창작을 ...2025.04.27
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인류의 삶 또는 사회를 크게 바꾼 기술의 사례2025.01.241. 인공지능 기술의 발전 인공지능 기술은 1950년대부터 발전해왔으며, 최근에는 일상생활 전반에 걸쳐 활용되고 있다. 특히 예술 분야에서 인공지능이 그림 생성, 작곡, 소설 창작 등 다양한 작업을 수행할 수 있게 되었다. 이에 따라 인공지능이 예술가들의 권리를 침해할 수 있다는 논란이 일고 있으며, 예술가들의 반발도 있다. 향후 인공지능 기술은 더욱 발전하여 복잡한 작업도 수행할 수 있을 것으로 전망되며, 이에 따른 사회적 변화도 클 것으로 예상된다. 2. 인공지능의 예술 분야 활용 인공지능은 그림 생성, 작곡, 소설 창작 등 예...2025.01.24
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VRAR콘텐츠기획 ) 인공지능 기술이 발달하면서 여러 분야에 활용되고 있으며 최근에는 생성형 AI(텍스트, 오디오, 이미지 등 기존 콘텐츠를 활용2025.01.171. 생성형 AI의 발달, 장단점과 미래 인공지능 기술의 발달로 우리의 삶 전반에서 과거에는 생각도 하지 못했던 변화가 이루어지고 있다. 과거에는 인공지능 기술이 정해진 데이터에 대한 해석을 진행하고 그에 연관된 결과만을 도출할 수 있다고 생각했지만, 현재 인공지능은 과거에 생각했던 단계를 넘어서 새로운 단계에 도달했다. 생성형 AI는 기존의 데이터를 학습하여 유사한 형태의 새로운 텍스트, 이미지, 오디오를 만드는 인공지능 기술로, 데이터만 충분하다면 원하는 모든 것을 할 수 있다는 장점이 있다. 하지만 잘못된 정보의 생성, 개인의...2025.01.17
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경영정보시스템 ) 인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.2025.05.161. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 약한 인공지능은 한 가지 특정 작업을 수행하는 것을 목표로 하는 인공지능이며, 강한 인공지능은 인간의 지능과 비슷한 기능을 하는 것을 목표로 한다. 약한 인공지능은 미리 정해진 데이터와 알고리즘을 통해 최적의 결과를 만들어내는 것이 목표이지만, 강한 인공지능은 다양한 기능을 수행하고 새로운 문제를 해결하는 방법을 직접 찾는 것을 목표로 한다. 2. 기계학습의 특징 기계학습은 인공지능을 구현하는 방법 중 하나로, 빅데이터를 반복적으로 분석하여 데이터 내부의 규칙성과 패턴을 추출하고 이를 바탕...2025.05.16
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생성시스템에 대해 설명하시오2025.05.111. 생성시스템 생성시스템은 컴퓨터 프로그램이나 하드웨어를 사용하여 새로운 콘텐츠를 자동으로 생성하는 시스템을 말합니다. 이러한 시스템은 인공지능, 기계학습, 자연어처리 등의 기술을 활용하여 다양한 종류의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 생성시스템은 예술, 문학, 음악, 게임, 디자인 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 콘텐츠의 품질과 다양성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 생성시스템의 작동 방식 생성시스템은 다양한 방식으로 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 자연어처리 기술을 사용하여 텍스트를 생성하는 시스템은 주어진 데이터를 분석...2025.05.11
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현재 생성 모델 (generative model) 의 발전 현황2025.01.181. 생성 모델의 개요 생성 모델은 주어진 데이터 분포를 학습하여 새로운 데이터를 생성할 수 있는 모델을 의미합니다. 주로 이미지, 텍스트, 오디오와 같은 데이터의 새로운 샘플을 생성하는 데 사용됩니다. 이러한 모델들은 데이터의 복잡한 구조를 학습하고, 그로부터 창의적이거나 유용한 결과물을 만들어냅니다. 2. 주요 생성 모델 GAN, VAE, Autoregressive Models, Diffusion Models 등 다양한 생성 모델이 개발되었으며, 각각의 특징과 장단점이 있습니다. 이들 모델은 이미지, 텍스트, 오디오 등 다양한 ...2025.01.18
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Generative AI를 사용하는 방식 - Fine Tunning 및 Prompt Engineering2025.01.141. 생성형 AI의 기본 개념 생성형 AI는 기계 학습의 발전을 통해 새로운 정보와 아이디어를 창조해내는 인공지능의 형태를 말합니다. 이는 단순히 데이터를 처리하고 분석하는 것을 넘어, 다양한 패턴과 연관성을 학습하여 새롭고 창의적인 결과물을 만들어냅니다. 생성형 AI는 예술, 디자인, 문학 등 다양한 창조적 분야에서 새로운 가능성을 열어주고 있습니다. 2. 생성형 AI의 주요 용도 생성형 AI는 예술과 엔터테인먼트 산업에서 두각을 나타내며, 새로운 창작의 지평을 열고 있습니다. 예술 분야에서는 독창적인 음악이나 미술 작품을 만들어...2025.01.14
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