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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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언어를 영역별 구분할 때 내용, 형식, 사용에 따른 의미론, 음운론, 형태론, 통사론, 화용론2025.01.241. 의미론 의미론은 언어의 의미를 체계적으로 연구하는 학문으로, 단어나 문장이 특정한 의미를 어떻게 가지며 그 의미가 어떤 방식으로 해석되는지 탐구한다. 의미론은 어휘 의미론과 구문 의미론으로 나뉘며, 단어의 사전적 의미와 문맥적 의미를 모두 다룬다. 의미론은 자연어 처리, 언어병리학, 어휘 발달 연구 등 다양한 분야에 활용된다. 2. 음운론 음운론은 언어의 소리 체계와 규칙을 연구하는 학문이다. 음운론은 음소와 운율적 특징에 초점을 맞추며, 자음 동화, 축약 등 소리 변화 현상을 분석한다. 음운론은 외국어 학습과 언어치료에 활용...2025.01.24
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인공지능의 이해2025.05.101. 인공지능(AI)의 개념 인공지능(AI)은 컴퓨터가 인간의 학습능력, 추론능력, 지각능력을 모방하고 구현하는 기술이다. 이를 위해 컴퓨터 과학의 여러 분야에서 연구가 이루어지고 있으며, 대표적으로는 기계학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등이 있다. 2. 인공지능(AI)의 관련 기술 인공지능(AI)은 기계나 컴퓨터 프로그램을 사용하여 인간의 학습 능력, 추론 능력, 판단 능력, 의사 결정 능력 등을 모방하거나 개선하는 기술이다. 이를 위해 기계학습, 딥 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 강화학습, 자율주행 등 다양한 기술이 사용...2025.05.10
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LLM(대규모 언어 모형)과 LMM(대규모 멀티모달 모형)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(대규모 언어 모형) LLM은 자연어 처리(NLP) 분야에서 필수적인 역할을 하는 인공지능 시스템입니다. LLM은 인간의 언어 이해 및 해석 방식을 모방하여, GPT-4나 BERT와 같은 대표적인 AI 모델을 만들어냈습니다. 이러한 모델들은 문장 생성, 번역, 요약 등에서 강력한 성능을 발휘하며, 마치 언어 전문가가 문법과 의미를 분석하는 것과 유사한 방식으로 작동합니다. 2. LMM(대규모 멀티모달 모형) LMM은 언어뿐만 아니라 이미지, 소리, 영상 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 인공지능입니다. 이...2025.01.26
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IT와경영정보시스템1공통 인공지능AI 학습고안된 LLM Large Language Model 대규모언어모형과 LMMLarge Multimodal Mode 대규모멀티모달모형 비교하시오002025.01.261. LLM (Large Language Model; 대규모 언어 모형) LLM은 주로 텍스트 데이터를 기반으로 학습된 모델로, 자연어 처리(NLP) 작업에 초점을 맞춥니다. 이러한 모델은 대량의 텍스트 데이터를 통해 언어의 구조, 의미 및 맥락을 이해하고 생성하는 능력을 가지고 있습니다. 예시로는 GPT(Generative Pre-trained Transformer), BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers) 등이 있습니다. 2. LMM (Large Multim...2025.01.26
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LLM(대규모 언어 모형)과 LMM(대규모 멀티모달 모형)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.261. LLM(대규모 언어 모형) LLM은 주로 텍스트 데이터를 기반으로 학습된 모델로, 자연어 이해(NLU)와 자연어 생성(NLG)에 강점을 지닌다. 대표적인 예로는 OpenAI의 GPT 시리즈가 있으며, 이들은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 인간과 유사한 수준의 텍스트 생성 능력을 보유하고 있다. LLM은 주로 챗봇, 자동 번역, 텍스트 요약, 감정 분석 등 다양한 언어 처리 작업에 활용된다. 2. LMM(대규모 멀티모달 모형) LMM은 텍스트뿐만 아니라 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 ...2025.01.26
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챗 GPT가 만들 미래 세상2025.05.091. ChatGPT의 등장 ChatGPT는 OpenAI가 개발한 대화형 인공지능으로, 자연어 처리(NLP) 기술을 통해 사람과 자연스럽게 소통할 수 있습니다. 이를 통해 사용자는 다양한 주제에 대한 질문을 하거나 특정 작업을 수행하도록 요청할 수 있습니다. 2. ChatGPT의 활용 분야 ChatGPT는 고객 서비스, 교육, 엔터테인먼트 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 고객 서비스에서는 고객의 질문에 답하거나 문제를 해결하는 데 사용될 수 있고, 교육 분야에서는 학생들의 질문에 대답하거나 새로운 주제를 설명하는 데 사용될 ...2025.05.09
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A+ 받은 컴퓨터식 사고와 상담 심리학 _기말과제_ 챗봇상담 경험 보고서_워봇2025.04.281. 심층기계학습(딥러닝) 심층기계학습(딥러닝)은 일반적인 기계 학습 모델보다 더 깊은 신경망 계층 구조를 이용하는 기계 학습 기술이다. 주로 여러 개의 은닉층(hidden layer)으로 구성된 인공 신경망을 활용하며, 이는 인간 뇌의 신경 회로망을 모사한 것이다. 심층 기계 학습은 문제를 해결하기 위해 스스로 필요한 특징을 찾아 적절하게 표현하는 학습 능력이 뛰어나 사진에서 개체 인식, 기계 번역, 바둑 등의 분야에서 뛰어난 성능을 보인다. 2. 텍스트 생성 딥러닝 알고리즘 워봇 챗봇은 구글과 오픈AI의 텍스트 생성 딥러닝 알고...2025.04.28
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입력장치와 출력장치에 대한 차이점과 음성인식장치의 특징2025.01.171. 입력장치와 출력장치의 정의 및 기능 입력장치는 사용자가 데이터를 컴퓨터에 전달하는 역할을 하며, 키보드, 마우스, 스캐너 등이 대표적인 예이다. 출력장치는 컴퓨터가 처리한 데이터를 사용자에게 전달하는 역할을 하며, 모니터, 프린터, 스피커 등이 대표적이다. 입력장치와 출력장치는 상호 보완적인 역할을 하여 사용자가 컴퓨터를 효율적으로 사용할 수 있게 한다. 2. 입력장치와 출력장치의 차이점 입력장치는 사용자가 데이터를 컴퓨터에 전달하는 역할을 하는 반면, 출력장치는 컴퓨터가 처리한 데이터를 사용자에게 전달하는 역할을 한다. 이러...2025.01.17
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챗GPT와 친해지는 방법2025.05.051. ChatGPT 란 무엇인가? ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 인공지능 프로그램입니다. 대규모 언어 모델이라는 것은 인공지능이 매우 많은 데이터를 학습하고 그것을 바탕으로 문장을 생성하거나 분류하는 등의 작업을 수행할 수 있다는 것을 의미합니다. ChatGPT는 현재 2021년 정보까지 학습된 데이터를 기반으로 대화를 통해 다양한 정보를 제공할 수 있습니다. 2. ChatGPT의 주요 기능 ChatGPT의 주요 기능은 자연어 생성, 자연어 이해, 대화 스타일 학습, 질문 응답 등입니다. 이를 통해 개인 비서, 고객 서비스...2025.05.05
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