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딥러닝2024.09.291. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 개요 1.1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 관계는 매우 밀접하다. 인공지능은 기계가 인간의 지적 능력을 모방하여 학습, 추론, 문제 해결 등의 지적 활동을 수행하는 것을 의미한다. 이 인공지능의 영역 안에 머신러닝과 딥러닝이 포함되어 있다. 머신러닝은 데이터를 활용하여 스스로 학습하고 예측하는 기술로, 알고리즘을 통해 데이터에서 패턴을 찾아내어 문제를 해결한다. 예를 들어 개와 고양이의 사진을 분류하는 데 있어 기존의 인공지능은 개와 고양이의 특성을 프로...2024.09.29
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Ai 영어교육 논문2024.12.131. GPT의 사용에 따른 문제점과 활용방안 1.1. GPT(chatGPT)란? GPT(Generative Pre-trained Transformer)란 OpenAI 사가 개발한 대규모 언어 모델이다. 챗GPT는 이 GPT 기술을 기반으로 한 인공지능 챗봇 서비스이다. 챗GPT는 Chat과 Generative Pre-trained Transformer의 합성어로, 질문에 대해 자연스러운 대화형 답변을 생성할 수 있는 기술이다. 챗GPT는 방대한 텍스트 데이터를 학습하여 생성된 언어 모델을 활용한다. 이를 통해 질문에 대해 문맥...2024.12.13
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자동적 처리가 여러분이 처한 어떤 상황에서 부정적인 결과를 야기할 가능성이 높을 경우, 그 가능성을 줄이기 위한 방안에 관해 설명하시오2024.08.291. 서론 1.1. 자동적 처리의 중요성과 부정적 결과 자동적 처리는 현대 사회에서 핵심적인 역할을 담당하고 있다. 인간의 인지적 구조 속에 깊이 자리 잡고 있는 자동적 처리는 빠르고 효율적인 의사결정을 가능하게 하여, 복잡한 과업을 신속하게 처리할 수 있도록 해준다. 특히 데이터 분석, 업무 자동화, 의사 결정 지원 등 다양한 영역에서 활용되며, 생산성 향상과 비용 절감에 기여하고 있다. 그러나 자동적 처리는 때때로 부정적인 결과를 초래할 수 있다는 점에서 우려를 낳고 있다. 자동화 시스템의 오작동이나 편향된 알고리즘으로 인...2024.08.29