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인공지능의 역사적 발전과 현재 동향2025.05.161. 인공지능 연구의 역사 인공지능 기술의 역사적 발전 과정을 살펴보며 현대에 이르기까지의 중요한 이정표와 혁신적인 발견들을 중점적으로 다룹니다. 앨런 튜링의 '컴퓨터와 지능' 논문에서 제시된 튜링 테스트는 인공지능 연구의 초기 방향을 제시했으며, 1950년대와 1960년대에는 인공지능의 기초적인 개념과 알고리즘이 개발되었습니다. 1980년대에는 신경망과 딥러닝 같은 현대 인공지능 기술의 기반이 형성되었고, 최근에는 인공지능 기술이 빠르게 발전하며 다양한 분야에서 혁신적인 변화를 가져오고 있습니다. 2. 인공지능 관련 연구 동향 딥...2025.05.16
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Perplexity AI란?2025.05.081. Perplexity AI Perplexity AI는 대규모 언어 모델을 사용하여 사용자 질문에 정확한 답변을 제공하는 AI 기반 검색 엔진입니다. Perplexity AI는 기계 학습과 자연어 처리(NLP)를 사용하는 챗봇으로, 사용자 질문에 응답합니다. Perplexity AI는 다양한 질문에 대한 자세한 답변을 제공하며 계정 가입이 필요 없고 이동 중에도 원활한 액세스를 제공하는 전용 모바일 앱이 있습니다. Perplexity AI의 컨텍스트 이해 능력은 다른 AI 앱과 차별화되며 대화의 컨텍스트를 기반으로 개인화된 답변을...2025.05.08
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챗GPT의 올바른 이해와 활용방안2025.05.151. 챗GPT의 등장 챗GPT는 사용자가 대화창에 질문이나 요구 등 텍스트를 입력하면 그 맥락에 적절한 대화를 나누는 서비스로, 질문에 대한 답변은 물론 논문 작성, 번역, 노래 작사·작곡, 코딩 작업 등 광범위한 분야에서 유용하게 사용 가능한 인공지능이다. 챗GPT는 자연어의 이해 기술을 통해 사람과의 대화에서 등장하는 문장을 쪼개서 분석하고 이해하여 필요한 업무를 수행할 수 있게 되었다. 2. 챗GPT의 영향 챗GPT에 대해 긍정적인 태도를 보이는 사람들은 주로 챗GPT의 활용 가능성에 주목한다. 특히 교육계에서 챗GPT에 관해...2025.05.15
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LLM(대규모 언어 모형)과 LMM(대규모 멀티모달 모형)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.291. LLM(Large Language Model) LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성하는 데 중점을 둔 모델입니다. 방대한 데이터 학습, 자연어 생성 능력, 단일 모달리티 처리가 주요 특징이며, 챗봇, 문서 요약 및 생성, 번역 시스템, 코딩 보조 도구 등에 활용됩니다. 2. LMM(Large Multimodal Model) LMM은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오와 같은 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 모델입니다. 다양한 데이터 소스, 상호작용 능력, 복합적 태스크 수행이 주요 특징이...2025.01.29
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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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미디어혁신과뉴스스토리텔링 ) ChatGPT를 사용해서 ChatGPT를 이용한 뉴스 스토리텔링 방법에 어떤 것이 있는지 정리, 위 ChatGPT 응답 내용 가운데 잘못된 점이나 달리 생각되는 점을 한 가지 찾아서, 그 이유를 설명하시오.2025.01.241. ChatGPT를 이용한 뉴스 스토리텔링 방법 ChatGPT와 같은 자연어 처리 모델을 사용하여 뉴스 스토리텔링을 수행하는 방법은 다양하며, 주제 선정, 뉴스 기사 데이터 수집, 모델 학습, 스토리텔링 구조 작성, 대화 형식 설정, 단순성과 명확성, 정확한 정보, 언어 스타일 조절, 독자나 대상자 고려, 피드백 및 개선 등의 단계를 포함한다. 이러한 방법을 통해 효과적인 뉴스 스토리텔링을 수행할 수 있지만, 모델의 능력과 한계를 이해하고 정확성과 균형을 유지하는 것이 중요하다. 2. ChatGPT 응답 내용의 잘못된 점 및 달리...2025.01.24
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공공기관 ChatGPT에 관한 이해2025.05.011. ChatGPT 기술 개요 ChatGPT는 대화형 AI 기술(LLMs 대화형 인공지능)로, OpenAI에서 개발했으며 2022년 11월 30일 베타테스트로 출시되었습니다. ChatGPT의 목적은 질문 또는 문의에 관한 유용한 답변을 제공하는 것입니다. 장점으로는 데이터 기반의 폭넓은 지식, 높은 정확성, 다국적 언어 학습, 지속적 학습 등이 있습니다. 단점으로는 과거 데이터 기반의 편향된 정보 제공 가능성, 공감 및 감성 지능 부족, 맥락 또는 어투에 관한 제한된 이해 등이 있습니다. 2. ChatGPT 사용방법 ChatGPT는...2025.05.01
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ChatGPT의 진화 3.5-turbo, 4.0, 4o의 비교와 혁신2025.01.151. ChatGPT 3.5-turbo ChatGPT 3.5-turbo는 2023년에 출시된 모델로, GPT-3 아키텍처를 기반으로 하며 속도와 효율성이 크게 향상되었습니다. 이 모델은 빠르고 효율적인 성능을 제공하며, 기본적인 텍스트 생성, 번역, 요약 등의 기능을 수행합니다. 2. ChatGPT 4.0 ChatGPT 4.0은 2024년에 출시된 모델로, GPT-4 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 모델은 더 높은 성능과 향상된 언어 이해 및 생성 능력을 제공합니다. 특히 문맥을 더 잘 이해하고 자연스러운 대화를 생성할 수 있습니다....2025.01.15
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한국방송통신대학교 언어의 이해 중간과제물2025.01.241. 컴퓨터 언어학 컴퓨터 언어학은 컴퓨터가 인간의 언어를 처리할 수 있도록 하는 방법을 연구하는 분야로, 1950년 미국에서 러시아어 자동 번역 시도로부터 시작되었다. 컴퓨터 언어학은 인간의 언어 지식을 활용하여 유용한 컴퓨터 시스템을 개발하는 것을 목적으로 하며, 최근 언어 연구에도 컴퓨터가 활용되고 있다. 주요 연구 분야로는 맞춤법 검사, 문법 검사, 음성 합성 및 인식, 기계 번역, 형태소 분석 등이 있다. 2. 맞춤법 검사 컴퓨터 언어학에서는 단어의 형태론적 구조를 분석하여 맞춤법 검사와 교정을 수행한다. 이를 위해서는 컴...2025.01.24
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생성시스템에 대해 설명하시오2025.05.111. 생성시스템 생성시스템은 컴퓨터 프로그램이나 하드웨어를 사용하여 새로운 콘텐츠를 자동으로 생성하는 시스템을 말합니다. 이러한 시스템은 인공지능, 기계학습, 자연어처리 등의 기술을 활용하여 다양한 종류의 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 생성시스템은 예술, 문학, 음악, 게임, 디자인 등 다양한 분야에서 활용될 수 있으며, 콘텐츠의 품질과 다양성을 향상시킬 수 있습니다. 2. 생성시스템의 작동 방식 생성시스템은 다양한 방식으로 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 자연어처리 기술을 사용하여 텍스트를 생성하는 시스템은 주어진 데이터를 분석...2025.05.11
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