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인공지능수학 교수 학습 운영 계획(평가계획서)2025.01.171. 인공지능과 수학 인공지능의 발전 과정에서 수학이 어떻게 활용되었는지를 이해하고, 인공지능에 수학이 활용되는 다양한 예를 찾을 수 있다. 인공지능, 기계학습, 딥러닝의 차이를 이해하고 설명할 수 있다. 2. 텍스트 자료의 표현과 처리 수와 수학 기호를 이용하여 실생활의 텍스트 자료를 목적에 알맞게 표현할 수 있다. 수와 수학 기호로 표현된 텍스트 자료를 처리하는 수학 원리를 이해하고 자료를 시각화할 수 있다. 3. 이미지 자료의 표현과 처리 수와 수학 기호를 이용하여 실생활의 이미지 자료를 목적에 알맞게 표현할 수 있다. 수와 ...2025.01.17
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LLM(Large Language Model)과 LMM(Large Multimodal Model)의 비교 및 Deep Learning과의 관계2025.01.261. LLM(Large Language Model) LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 언어 이해와 생성을 수행하는 모델입니다. GPT, BERT 시리즈 등이 대표적이며, 사전에 학습된 방대한 파라미터와 맥락적 추론 능력을 통해 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. LLM은 텍스트 상의 문맥 흐름을 예측하고 의미를 파악함으로써 정교한 언어 처리와 유연한 질의응답을 수행할 수 있습니다. 2. LMM(Large Multimodal Model) LMM은 텍스트를 넘어 이미지, 음성, 영상 등 서로 다른 형태(모달)의 데이터를 통합적으...2025.01.26
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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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챗GPT에게 묻는 인류의 미래 - 김대식 교수와 생성인공지능과의 대화 1장 발췌 요약2025.05.041. 챗GPT의 정의와 '학습' 챗GPT는 오픈 AI가 개발한 대규모 언어 모델이다. 인간처럼 텍스트를 이해하고 생성할 수 있도록 학습되었다. 또 질문에 대답하기, 정보 제공하기, 글쓰기 돕기와 같은 다양한 작업을 보조할 수 있다. 챗GPT는 GPT(Genterative Pre-training Transformer 생성적 사전학습 트랜스포머) 모델의 변형으로, 한 문장 안에서 앞에 오는 단어의 맥락을 고려해 다음 단어를 예측하도록 학습되었다. 2. 작동원리: 트랜스포머와 신경망 챗GPT 모델은 텍스트처럼 순차적 데이터를 처리하는 데...2025.05.04
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SSML과 TTS를 이용하여 오디오북 만들기 - 파이썬과 구글API 이용2025.05.121. SSML(Speech Synthesis Markup Language) SSML은 음성 합성 시스템에서 음성 출력을 세밀하게 제어하기 위해 사용되는 마크업 언어입니다. 텍스트에 SSML 태그를 추가하여 음성의 속도, 강세, 음조, 일시적인 지연 등을 조절할 수 있습니다. 이를 통해 음성 합성의 자연스러움과 품질을 향상시킬 수 있습니다. 2. TTS(Text-to-Speech) TTS 기술을 활용하면, 텍스트를 음성으로 자동 변환하여 오디오북을 만드는 것이 가능합니다. 구글 클라우드의 Text-to-Speech API를 사용하면 ...2025.05.12
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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
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윈도우 프로그래밍의 기본적인 폼 컨트롤인 레이블 컨트롤(Label Control)2025.01.211. 폼 컨트롤 윈도우 폼이 생성되면 자동으로 윈도우 폼과 관련한 코드가 생성되는데 이렇게 생성된 코드는 Form.vb 파일로 저장이 이루어진다. 폼 개체의 속성에는 Name, Text, Size, StartPosition, FormBorderStyle, ControlBox, MaximizeBox, MinimizeBox, WindowState 등이 있으며 폼 개체 메소드에는 Show, ShowDialog, Close, ConterToScreen, CenterToParent 등이 있다. 2. 레이블 컨트롤 레이블 컨트롤은 포커스를 받...2025.01.21
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생성형 인공지능의 개념, 응용분야 및 장단점2025.01.151. 생성형 인공지능의 개념 생성형 인공지능은 인간과 유사하게 창의적인 결과물을 생성하는 인공지능 기술을 의미합니다. 이 기술은 텍스트, 이미지, 소리 등 다양한 형태의 데이터를 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있으며, 주로 딥러닝 모델을 활용하여 대량의 데이터를 학습하고 새로운 콘텐츠를 만들어냅니다. 생성형 인공지능은 예술, 엔터테인먼트, 마케팅 등 여러 분야에서 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 2. 생성형 인공지능의 응용분야 생성형 인공지능은 예술과 디자인, 엔터테인먼트, 마케팅과 광고 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. ...2025.01.15
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ChatGPT란2025.04.281. ChatGPT ChatGPT(Conversational Generative Pre-trained Transformer)는 OpenAI에서 개발한 언어 생성 모델입니다. 인간이 생성한 텍스트의 대규모 데이터 세트를 사용하여 훈련되며 인간과 유사한 언어를 생성할 수 있습니다. 이 모델은 2018년에 처음 소개되었으며 이후 다양한 버전으로 업데이트되었습니다. ChatGPT의 최신 버전인 ChatGPT-3에는 1,750억 개의 매개변수가 있으며 언어 번역, 질문 답변 및 텍스트 완성과 같은 광범위한 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습...2025.04.28
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GPT-3에서 GPT-4로, 차세대 AI 언어 모델의 발전과 도전2025.05.041. GPT-3 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)는 2020년 6월 OpenAI에서 출시된 AI 모델로, 번역, 요약, 질의 응답, 콘텐츠 생성 등 다양한 자연어 작업에서 인상적인 성능을 보였습니다. 1,750억 개의 매개변수를 가진 GPT-3는 방대한 텍스트 데이터 코퍼스에 대한 훈련을 통해 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있는 자동 회귀 언어 모델입니다. 2. GPT-4 GPT-4는 GPT-3 이후에 출시된 OpenAI의 GPT 시리즈 네 번째 버전입니다. 13조 개의 매개변수를 가...2025.05.04
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