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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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생성형 AI 활용의 문제점과 개선방안2025.01.231. 생성형 AI 종류 생성형 AI에는 마케팅, 교육, 예술 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 마케팅에서는 고객 데이터 분석을 통해 맞춤형 마케팅을 할 수 있고, 교육에서는 AI 챗봇을 통해 실시간 질의응답 및 개인화된 교육을 제공할 수 있다. 예술 분야에서는 AI가 새로운 음악을 작곡하거나 그림을 그리는데 활용되고 있다. 2. 생성형 AI 활용의 문제점 생성형 AI 활용의 문제점으로는 일자리 감소, 저작권 문제 등이 있다. AI의 발전으로 인해 반복적인 업무를 수행하던 인력이 대체되고 있어 사회적 불안이 증가하고 있다. 또한 A...2025.01.23
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렌더링 사진, 호수공원 렌더링, 생태복원성적보장, 퀄리티 높2025.01.141. 렌더링 렌더링은 3D 모델링 기술을 사용하여 실제와 유사한 이미지를 생성하는 과정입니다. 이를 통해 건축, 제품 디자인, 게임 등 다양한 분야에서 사실적인 시각화가 가능합니다. 렌더링 기술은 지속적으로 발전하고 있으며, 높은 퀄리티의 이미지 생성이 가능해지고 있습니다. 2. 호수공원 렌더링 호수공원 렌더링은 실제 호수공원을 3D 모델링하고 렌더링하여 사실적인 이미지를 생성하는 것입니다. 이를 통해 공원 설계 및 계획 단계에서 실제 모습을 미리 확인할 수 있으며, 생태복원 계획의 성과를 시각적으로 보여줄 수 있습니다. 3. 생태...2025.01.14
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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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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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생성 AI의 정의와 문화산업에 미치는 영향2025.01.241. 생성 AI의 정의 생성형 AI는 기계가 콘텐츠, 예술, 음악 등을 만들고 생성할 수 있도록 하는 인공지능의 하위집합으로 여러 산업을 변화시킬 수 있는 잠재력을 지닌 빠르게 진화하는 기술이다. 즉 생성형 AI란 사람이 AI에게 특정 입력(프롬프트)을 통해 어떤 것을 만들어 달라고 요구하면 그 요구에 맞춰서 결과를 만들어주는 인공지능을 의미한다. 2. 생성 AI가 문화산업에 미치는 영향 생성 AI는 문화산업에 큰 변화를 불러일으킬 수밖에 없다. AI를 통해 이미지 생성, 동영상 제작 자동화, 3D 이미지 생성, 새로운 음악 생성 ...2025.01.24
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LLM(Large Language Model)과 LMM(Large Multimodal Model)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(Large Language Model) LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 사람처럼 언어를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 갖춘 모델입니다. 이는 자연어 처리(NLP) 기술의 발전을 기반으로 하며, 딥러닝 기술을 활용해 언어의 문법적 구조와 단어 간 의미적 관계를 학습합니다. LLM은 챗봇, 자동 번역, 텍스트 요약 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 2. LMM(Large Multimodal Model) LMM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 소리, 동영상 등 다양한 데이터를 통합적으로 처리할 수 있는 인공지능 ...2025.01.26
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생성 AI의 정의와 문화산업에 미치는 영향2025.01.261. 생성 AI 정의 생성형 인공지능은 키워드나 구체적으로 명령을 입력하면 인공지능이 사전에 학습한 대규모 데이터를 바탕으로 문서나 이미지, 비디오, 음악 등을 생성하는 것이다. 생성형 인공지능은 알고리즘으로 패턴을 학습하며, 신경망과 같은 딥러닝 기술을 활용한다. 2. 생성 AI가 문화산업에 미칠 긍정적 영향 생성형 인공지능은 문화산업의 여러 부분에서 변화를 이룰 것이다. 기업들이 추가적인 수익을 창출할 수 있는 다양한 길을 열어둘 것이며, 기존 서비스를 한층 더 강화할 수 있다. 또한 창작 및 예술품의 저작권 관리 및 과학적인 ...2025.01.26
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예술과 Generatvie AI의 교차점-창의성의 새로운 영역2025.05.071. Generative AI의 정의 및 핵심 개념 Generative AI는 고급 알고리즘과 기계 학습 기술을 활용하여 이미지, 텍스트, 음악 등과 같은 새로운 콘텐츠를 만드는 데 중점을 둔 인공 지능의 한 분야입니다. 그것은 종종 다양한 영역에서 인간의 능력을 모방하거나 능가하는 새로운 결과물을 생성하기 위해 창의적인 프로세스를 사용합니다. 2. 예술에 적용된 생성 AI 모델 및 기술 생성 모델, GAN(Generative Adversarial Networks), VAE(Variational Autoencoders), 전이 학습...2025.05.07
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생성 AI의 정의와 문화산업에 미치는 영향2025.01.241. 생성형 인공지능(generative AI)의 정의 생성형 인공지능은 텍스트, 오디오, 이미지 등의 기존 콘텐츠를 바탕으로 새로운 콘텐츠를 창출하는 AI 기술로, 콘텐츠의 생성자와 판별자가 서로 대립하며 새로운 콘텐츠를 만들어낸다. 대표적으로 이미지와 음성 분야에서 작가의 화풍 모사, 사진 재생성, 특정 가수의 음색으로의 노래 재생성 등 다양한 방식으로 활용되고 있다. 2. 생성형 인공지능의 긍정적 영향 생성형 인공지능은 예술 분야에서 혁신적인 변화를 가져오며, 특히 'AI 아트'는 전통적인 예술 관점을 넘어 다양한 가능성을 제...2025.01.24
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