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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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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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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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GPT의 등장과 열광하는 이유, 적용 사례 및 한계점과 느낀점2025.01.141. GPT의 등장 GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자로, 방대한 데이터를 미리 학습해 결과를 생성하는 인공지능 모델입니다. GPT-1부터 현재 GPT-4까지 발전해왔으며, 파라미터가 크게 증가하면서 성능이 향상되고 있습니다. 2. AI에 열광하는 이유 GPT가 빠르게 진화하면서 혁신적인 기술로 기대되고 있지만, 신기술이 일시적인 관심으로 그치지 않을까 하는 우려도 있습니다. 하지만 ChatGPT와 같은 구체적인 서비스가 등장하면서 일반 대중들도 GPT의 유용성을 직접 체험할 수 있게 되었...2025.01.14
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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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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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4차 산업혁명과 스마트 혁명2025.01.181. 생성형 AI 생성형 AI는 인공 지능의 하위 개념으로 이용자의 요구에 따라 결과를 능동적으로 생성하는 인공지능 기술을 의미합니다. 이전까지 인공 지능 기술이 딥러닝을 기반으로 한, 즉 단순히 기존에 존재하는 데이터를 활용하여 사용자의 요구를 처리했다면 생성형 AI는 이용자의 요구를 해결하기 위해 AI가 스스로 데이터를 탐색하여 학습을 하거나 더 나아가 학습된 내용을 바탕으로 하여 데이터나 콘텐츠 등과 같은 결과물을 생성한다는 것이 생성형 AI가 갖는 고유의 특성에 해당합니다. 2. 생성형 AI 서비스 사례 생성형 AI는 패션 ...2025.01.18
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인공지능(AI) 적용 사례 분석 - 현황, 사례, 영향도, 미래2025.01.231. 인공지능(AI) 발전 현황 2024년 현재, 인공지능(AI)은 기술적 성숙기에 접어들면서, 단순한 이론적 연구에서 다양한 실제 응용으로 빠르게 확장되고 있습니다. 초기에 AI는 데이터 처리와 자동화된 작업 수행에 주로 사용되었으나, 최근에는 생성형 AI 기술이 눈부신 성장을 이루어냈습니다. 대표적인 예로 <ChatGPT>와 <DALL-E>와 같은 모델은 대규모 자연어 처리와 이미지 생성에서 큰 발전을 보였으며, 이를 통해 콘텐츠 제작과 업무 생산성 향상에 실질적인 기여를 하고 있습니다. 2. AI 기술의 발전 단계 첫 단계로는...2025.01.23
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인공지능과 비즈니스 전략: 인공지능으로 인한 비즈니스 혁신 사례 조사 및 해석2025.01.191. 로레알의 AI 비즈니스 혁신 로레알은 화장품 등 뷰티산업 내에 있는 기업으로 2019년 증강현실(AR) 인공지능 기업을 인수해 디지털 기술을 활용한 피부진단법을 선보였다. 피부진단 기술은 인수한 기업인 모디페이스의 인공지능 기반 알고리즘으로 로레알의 피부 노화 전문 지식과 사진 데이터베이스를 결합해 완성했다. 이를 통해 고객에게 개인별 맞춤형 피부 처방을 제공하는 서비스를 제공하고 있다. 2. 아마존 Go 아마존 Go는 편의점을 무인 매장으로 운영하는 것인데 이러한 무인 매장이 가능하게 한 기술은 컴퓨터비전, 딥러닝, 센서 기...2025.01.19
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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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