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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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인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오2025.05.131. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 약한 인공지능은 기본적으로 인간의 지능 수준을 넘지 못하고 제한된 작업에만 사용되는 인공지능을 의미한다. 반대로 강한 인공지능은 인간의 지능을 초월하여 다양한 작업을 수행하고 사람과 유사한 추론, 학습, 문제 해결 능력을 갖춘 인공지능을 말한다. 약한 인공지능은 사전에 정의된 규칙이나 알고리즘을 사용하여 작업을 수행하지만, 강한 인공지능은 데이터 기반 학습을 통해 지식을 습득하고 문제를 해결한다. 약한 인공지능은 '자아'가 없다는 차이점이 있다. 2. 기계학습의 개념과 특징 기계 학습은 인...2025.05.13
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인공지능의 개념과 기술 그리고 국내외의 활용사례2025.01.181. 인공지능의 분류 인공지능은 크게 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 분류할 수 있다. 약한 인공지능은 기계학습 기술을 가진 전문가들이 설계한 시스템으로, 특정 분야에서 지능적인 행동을 한다. 강한 인공지능은 사람처럼 자유롭게 생각하고 감정을 표현할 수 있는 범용 인공지능을 의미한다. 2. 기계학습 개념 및 특징 기계학습은 데이터를 분석하고 학습한 내용을 의사결정에 적용하는 알고리즘이다. 기계학습은 다수의 사례를 통해 패턴을 학습하고 이를 바탕으로 판단한다는 점에서 '패턴 인식'이라고도 불린다. 기계학습은 알고리즘을 통해 데이터를...2025.01.18
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딥러닝을 이용한 COVID-19 흉부 X선 영상 자동 탐지2025.01.031. COVID-19 진단 이 연구에서는 COVID-19 환자를 식별하기 위해 흉부 X선 영상을 사용했습니다. DenseNet169 심층 신경망을 사용하여 이미지 특징을 추출하고 XGBoost 알고리즘을 통해 분류를 수행했습니다. 제안된 방법은 기존 방법보다 더 정확하고 빠르며 허용 가능한 성능을 보였습니다. 이는 의료 영상 분석과 방사선학 분야에서 딥러닝의 발전을 보여줍니다. 2. XGBoost 알고리즘 XGBoost는 2016년 Chen & Guestrin이 제안한 트리 부스팅 기반의 효율적이고 확장 가능한 알고리즘입니다. 여러...2025.01.03
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딥페이크가 사회적으로 미치는 영향에 대한 분석2025.01.281. 딥페이크의 의미와 특징 딥페이크는 딥러닝 기술을 활용해 실제와 유사한 가짜 콘텐츠를 생성하는 기술로, 특히 생성적 적대 신경망(GAN)을 사용해 더욱 정교한 합성이 가능하게 된 것이 특징입니다. 딥페이크는 고도화된 현실성, 다양한 형태의 구현, 사용자 친화성, 데이터 의존성, 양면성, 지속적 발전, 높은 연산 자원 요구, 시간 및 비용 효율성, 상호작용성 등의 특징을 가지고 있습니다. 2. 딥페이크의 작동원리 딥페이크는 주로 생성적 적대 신경망(GAN)을 활용하여 실제와 유사한 가짜 콘텐츠를 만듭니다. GAN의 학습 구조를 기...2025.01.28
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물리치료 실습일지 2일2025.01.231. 대뇌의 구조와 기능 대뇌는 뇌에서 가장 큰 부분이며 오른쪽과 왼쪽 대뇌반구로 구분되며, 대뇌반구 사이를 소통시키는 신경섬유 다발인 대뇌다리에 의해 연결된다. 대뇌겉질은 의식적인 지각, 사고, 기억 및 지적 기능을 담당하며, 대뇌의 엽은 이마엽, 마루엽, 관자엽, 뒤통수엽으로 구분된다. 운동과 감각 겉질은 신체의 특정 부위를 움직이거나 감각을 느끼도록 한다. 2. CPG(central pattern generator) CPG는 내부적으로 반복적인 패턴의 움직임을 만들어내는 신경 회로망으로, 척수에 위치한 신경원들로 이루어진 기능...2025.01.23
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규칙기반인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 정의와 장단점2025.01.211. 규칙기반 인공지능 규칙기반 인공지능은 인간의 지능을 기계에 부여하고자 하는 시도로, 계산 과정을 정의하는 기호와 기호 간 연산 규칙을 정의하는 초기 인공지능 기술입니다. 이는 자연어 처리, 수학적 정리 증명, 문제 해결, 전문가 시스템, 의사결정, 게임 등의 분야에서 성과를 보였지만, 학습 능력 부족과 패턴 인식 한계로 인해 1980년대부터 쇠퇴하게 되었습니다. 2. 머신러닝 머신러닝은 데이터를 학습하여 프로그램 스스로 결과를 얻도록 하는 인공지능 기술입니다. 특성 추출과 모델 학습을 통해 자율주행, 문자 인식, 개인비서, 의...2025.01.21
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텐서플로우 딥러닝 (CNN)2025.05.051. 데이터 세트 학습 데이터에 사용할 영상은 Google에서 이미지 검색으로 꽃을 검색하고, FatKun이라는 크롬 확장 프로그램을 사용하여 영상을 다운로드 받았다. 테스트 데이터에 사용할 영상은 꽃을 직접 구입하여 촬영한 영상 데이터를 사용했다. 학습 데이터는 총 234개, 테스트 데이터는 총 150개이며, 검증 데이터는 훈련데이터의 20%를 사용하여 총 57개이다. 2. 합성곱 신경망 (CNN) 기본적으로 이미지 분류를 하기 위해서는 합성 곱 신경망(CNN)이 필요하다. 2차원 CNN의 특징 추출 부분은 MaxPool2D층과 ...2025.05.05
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[정신간호학] 생물학적 이해[뇌의 신경해부학, 대뇌(대뇌피질, 기저핵, 변연계, 시상), 중추신경계(신경전달물질, 도파민), 약물(클로르 프로마진, 할로페리돌, D2 차단제 부작용), 아세틸콜린 수용체] [개념, 정리]2025.05.111. 뇌의 신경해부학 뇌는 중추신경계와 말초신경계로 구분됩니다. 대뇌는 2개의 대뇌반구로 나누어지며, 대뇌피질은 회백질로 구성되어 있습니다. 기저핵은 받은 정보를 근육, 감각 등 여러 군데로 나눠주는 역할을 하며, 변연계는 기억과 감정을 엮어서 장기간 기억을 남기는 역할을 합니다. 시상은 수많은 스트레스를 견디며 교감신경반응을 일으키고 내분비계를 활성화시킵니다. 2. 중추신경계 중추신경계에는 다양한 신경전달물질이 존재하며, 이들은 각각 다른 역할을 합니다. 가바와 망상체는 올라가는 자극을 조절하여 대뇌에 전달합니다. 신경전달물질의 ...2025.05.11
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경영정보시스템 리포트 (머신러닝, 딥러닝의 개요 및 활용)2025.01.221. 약한 인공지능과 강한 인공지능 오늘날의 과학계는 인공지능의 기준을 강한 인공지능과 약한 인공지능으로 나눈다. 강한 인공지능은 인간의 지능을 가진 컴퓨터로 스스로 일을 할 수 있고 지시를 거부할 수도 있다. 반면 약한 인공지능은 특정 영역의 문제를 해결하는 기술을 가진 인공지능으로 자아가 없기 때문에 한정적으로만 사람의 인지적 능력을 활용할 수 있다. 2. 기계 학습의 개념과 특징 기계 학습은 컴퓨터가 스스로 패턴에 따라 움직일 수 있도록 하는 기술이다. 데이터 과학자가 수많은 경우의 수 데이터를 입력하고 패턴을 식별시켜 인공지...2025.01.22
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