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정보처리 정리2025.01.091. 자연어 처리 자연어 처리는 컴퓨터가 자연언어 이해와 출력을 가능하도록 연구하는 분야입니다. 처리 과정은 단어에 반응하고 분석과 의미파악과정을 거치고, 문법적, 논리적 구조를 파악한 후 맥락을 이해하여 의도를 파악하고 적용하고 추론하여 발화계획을 세우고 문법적 논리적 구조로 실현하여 단어로 반응하는 것입니다. 응용 분야로는 기계번역, 자동통역, 사람과 기계가 소통하는 분야, 텍스트 이해로 질의응답 시스템, 텍스트 요약, 웹 문서 검색 등이 있습니다. 2. 정규표현식 정규표현식이란 문자의 형식을 지정하는 언어입니다. 문자열을 조작...2025.01.09
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방송통신대학교 c프로그래밍 출석수업과제2025.01.261. C 프로그래밍 기초 이 자료는 C 프로그래밍 언어의 기본적인 문법과 개념을 소개하고 있습니다. 주요 내용으로는 C 프로그램의 구조, 변수 선언, 연산자 사용, 함수 정의 및 호출 등이 포함되어 있습니다. 이를 통해 C 프로그래밍의 기본적인 이해와 실습 경험을 얻을 수 있습니다. 2. 데이터 타입 및 크기 이 자료에서는 C 언어의 다양한 데이터 타입(char, int, float, double 등)과 각 타입의 메모리 크기를 소개하고 있습니다. 이를 통해 데이터 타입 선택의 중요성과 메모리 관리의 기초를 이해할 수 있습니다. 3...2025.01.26
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SQL 정의어의 기능 및 명령어 종류2025.01.191. SQL 정의어의 기능 SQL은 국제 표준 데이터베이스 언어이며, 많은 회사에서 관계형 데이터베이스(RDB; Relational DataBase)를 지원하는 언어로 채택하고 있습니다. SQL은 질의(Query)어지만 데이터 정의(Data Define), 데이터 조작(Data Manipulation), 데이터 제어(Data Control) 기능을 모두 지니고 있습니다. 2. SQL 정의어의 종류 SQL 정의어에는 DDL(Data Define, Language, 데이터 정의어), DML(Data Manipulation Languag...2025.01.19
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고려대학교 객체지향프로그래밍 A+ 기말고사 치팅시트2025.05.101. 프로그래밍 언어 프로그래밍 언어는 컴퓨터가 수행할 수 있는 모든 것을 설명할 수 있어야 하며, 프로그래머가 의도한 바를 정확히 표현할 수 있어야 합니다. 튜링 기계는 무한한 테이프, 읽기/쓰기/삭제 장치, 상태 테이블을 가지고 있으며 튜링 완전하거나 튜링 동등합니다. 실제 컴퓨터는 선형 한정 레지스터 기계(거의 만족)입니다. 대부분의 언어가 튜링 완전하기 때문에 문제가 되지 않습니다. 프로그래밍 언어는 오류 방지, 사용성 등의 기준을 만족해야 합니다. 2. 프로그래밍 패러다임 프로그래밍 패러다임은 좋은 프로그래밍 언어의 기준을...2025.05.10
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2023년 2학기 파이썬과R 출석수업 중간과제 리포트 30점 만점2025.01.251. 파이썬 파이썬은 현재 가장 널리 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나로, 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. 파이썬은 간단한 문법과 강력한 기능으로 인해 초보자들도 쉽게 배울 수 있으며, 데이터 분석, 머신러닝, 웹 개발 등 다양한 용도로 사용됩니다. 2. R R은 통계 분석과 데이터 시각화에 특화된 프로그래밍 언어입니다. R은 다양한 통계 패키지와 라이브러리를 제공하여 복잡한 데이터 분석을 쉽게 수행할 수 있습니다. 또한 ggplot2와 같은 강력한 시각화 도구를 통해 데이터를 효과적으로 표현할 수 있습니다. 3. 중간과제 중간...2025.01.25
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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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[만점레포트] 방송대 방통대 방송통신대 데이터베이스시스템 출석과제 중간과제물2025.05.021. 데이터베이스 시스템 파일 처리 시스템은 데이터의 구조나 위치가 프로그램별로 저장되어 공유가 되지 않고 중복 저장의 문제가 생깁니다. 이로 인해 일관성, 보안성, 경제성 측면에서 문제점이 발생합니다. 데이터베이스 시스템은 이러한 문제를 해결할 수 있는 대안입니다. 2. ER 다이어그램 제시된 조건을 만족하는 ER 다이어그램을 그렸습니다. 관객과 티켓 간의 관계는 1:N으로, 한 명의 관객이 여러 개의 티켓을 예매할 수 있지만 하나의 티켓은 오직 한 명의 관객에게 예매될 수 있습니다. 또한 관객 정보는 티켓 예매 여부와 상관없이 ...2025.05.02
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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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2023년1학년1학기_파이썬프로그래밍기초_출석대체과제물2025.01.241. 파이썬 프로그래밍 언어의 특징 파이썬 언어는 인터프리터 언어로, 소스 코드를 실행 시점에 바로 한 줄씩 해석하여 컴퓨터가 처리할 수 있도록 하는 작동 방식을 가지고 있습니다. 이로 인해 초기 개발이 빠르고 코드 수정이나 디버깅이 편리하지만, 실행 속도가 비교적 느리다는 단점이 있습니다. 반면 C, 자바, C++와 같은 컴파일러 언어는 소스코드를 저급언어인 기계어로 먼저 번역하여 실행되는 방식으로, 실행 속도가 매우 빠르지만 초기 개발이 느리고 수정이 어려우며 플랫폼의 호환성이 떨어집니다. 2. 파이썬의 동적 타이핑 특징 파이썬...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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