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의료 결정에 있어 AI 알고리즘의 편향성과 공정성 도전 요소 평가2025.05.111. AI 알고리즘의 편향성 AI 알고리즘은 데이터의 편향된 특성을 학습하여 부정확한 예측 결과를 도출할 수 있다. 데이터 편향성, 알고리즘 설계 등이 편향성 문제의 주요 요인이다. 2. AI 알고리즘의 공정성 AI 알고리즘의 결과가 다양한 인종, 성별, 연령 등에 대해 공정하게 적용되는지가 중요하다. 공정성 지표를 활용하여 공정성을 평가할 수 있다. 3. 의료 결정에 미치는 영향 AI 알고리즘의 편향성으로 인해 부정확한 진단과 치료가 이루어질 수 있으며, 이로 인해 의료 전문가들과 환자들의 AI 기술에 대한 신뢰가 하락할 수 있다...2025.05.11
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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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Chat GPT의 장단점2025.01.041. Chat GPT의 정의와 특징 Chat GPT는 Generative Pretrained Transformer의 약자로, 인공지능 분야에서 사용되는 언어 모델 중 하나입니다. 이 모델은 OpenAI에서 개발한 것으로, 대규모의 데이터셋으로 사전학습된 후 다양한 자연어 처리 태스크에 사용될 수 있습니다. 2. Chat GPT의 장점 Chat GPT의 장점으로는 다양한 자연어 처리 태스크에 적용 가능, 대용량 모델, 맞춤형 모델 학습 가능, 유연한 문장 생성 기능, 다양한 데이터셋 사용 가능, 지속적인 업데이트와 발전 등이 있습니다...2025.01.04
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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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인공지능 기술을 도입하여 비즈니스를 혁신한 사례와 윤리적, 사회적 문제2025.01.201. 인공지능 기술 도입으로 비즈니스 혁신 사례 의료 및 건강관리 분야, 금융 분야, 교통 분야, 소비자 행동 분석, 농업 분야 등에서 인공지능 기술을 도입하여 비즈니스를 혁신한 사례를 제시하였다. 이를 통해 인공지능 기술이 다양한 산업 분야에서 중요한 역할을 하고 있음을 보여주었다. 2. 인공지능으로 우려되는 윤리적, 사회적 문제 개인정보 침해, 인공지능 이미지 합성범죄 증가, 자율주행 인공지능 시스템의 책임 문제, 인공지능의 편향성 문제 등 인공지능 기술 발전에 따른 윤리적, 사회적 문제를 설명하였다. 이러한 문제들에 대한 관심...2025.01.20
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ChatGPT를 활용한 학교 수업 활동2025.01.161. ChatGPT 개념과 특징 ChatGPT는 2022년 11월 30일 출시된 OpenAI의 대화형 인공지능 서비스입니다. 2023년 2월에는 사용자 1억 명을 달성했습니다. ChatGPT는 사람처럼 자연어로 대화하는 생성형 AI로, 방대한 데이터로 사전 학습한 트랜스포머 모델을 사용합니다. 매개변수가 많을수록 정교한 정보를 제공할 수 있습니다. 2. 기업들의 AI 서비스 기업들은 ChatGPT와 같은 AI 서비스를 활용하여 고객에게 맞춤형 추천 서비스를 제공하고 있습니다. 예를 들어 봄 재킷을 추천해주거나 향수 광고 문구를 생성...2025.01.16
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GPT 매개변수 숫자가 갖는 의미 (GPT parameters)2025.05.081. 대규모 언어 모델(LLM) 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)은 자연어 처리 및 인공 지능 분야에서 중요한 역할을 하는 기술입니다. LLM은 많은 양의 텍스트 데이터를 학습하여 언어 이해, 생성, 번역 등의 다양한 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. 이 모델은 주로 딥 러닝 알고리즘과 큰 규모의 컴퓨팅 자원을 사용하여 학습됩니다. 2. GPT 모델 GPT-2, GPT-3, GPT-4는 모두 OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델(LLM)입니다. GPT는 Generative Pre-t...2025.05.08
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[경영정보시스템] 4차 산업혁명과 관련된 정보기술인 빅데이터에 대한 개념과 특성, 빅데이터를 활용한 기술을 조사하고, 기업에서 빅데이터를 어떻게 활용하고 있는지를 서술하시오. 또한 빅데이터 기술로 인해 발생할 문제점을 예측하고 이에 개인과 기업이 각각 어떻게 대응할 수 있을지를 서술하세요.2025.01.231. 빅데이터의 개념과 특성 빅데이터는 기존의 데이터 처리 방식으로는 저장, 관리, 분석하기 어려운 대규모 데이터를 의미하며, 이러한 데이터를 효과적으로 처리하고 분석하여 유의미한 정보를 도출하기 위한 기술과 방법론을 포괄한다. 빅데이터는 '3V'로 설명되며, 이는 데이터의 Volume(규모), Velocity(속도), Variety(다양성)을 의미한다. 즉, 빅데이터는 방대한 규모의 데이터를 빠르게 수집하고, 이를 다양한 형태로 분석하여 새로운 인사이트를 창출하는 것을 목표로 한다. 2. 빅데이터를 활용한 기술 빅데이터 분석에 활...2025.01.23
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사회변화와 미디어 트렌드 - 알고리즘의 개념, 영향, 미래 전망2025.01.251. 알고리즘의 개념 알고리즘은 문제를 해결하기 위한 일련의 명확한 단계와 규칙으로 구성된 추상적인 개념이다. 알고리즘은 추상성, 명확성, 유한성, 효율성, 일반성, 검증 가능성, 재활용, 자동화 가능성, 유연성, 확장성 등의 특성을 가지고 있다. 알고리즘은 다양한 분야에서 사용되며, 컴퓨터 과학의 기반이 되는 핵심 개념 중 하나이다. 2. 알고리즘의 긍정적 영향 알고리즘은 생산성 향상, 효율성 증대, 자동화, 예측 및 분석, 사회 문제 해결, 새로운 서비스 및 제품 개발 등 다양한 긍정적인 영향을 미친다. 예를 들어, 온라인 쇼핑...2025.01.25
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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.05.041. 약한 인공지능과 강한 인공지능 약한 인공지능은 특정한 영역의 문제를 푸는 인공지능 기술로, 문제를 해결하거나 이상적인 업무 연구를 처리하는 데에 널리 사용된다. 약한 인공지능은 기초 데이터나 알고리즘, 규칙 등을 입력해야 한다. 약한 인공지능은 인간이 가지고 있는 인지적인 능력 중에서 한정적인 부분만 사고할 수 있다는 것이 한계이다. 강한 인공지능은 인간의 지능을 바탕으로 생각을 할 수 있는 컴퓨터이다. 강한 인공지능은 명령이 입력되지 않아도 스스로 학습을 할 수 있으며, 인공지능 스스로 보았을 때 지시 사항이 비합리적이라고 ...2025.05.04
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