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Chat GPT의 원리, 활용, 한계와 업무 효율화2025.01.151. Chat GPT의 개요 Chat GPT는 OpenAI에서 개발한 자연어 처리(NLP) 모델로, 대화형 인공지능 서비스입니다. Chat GPT는 대규모 언어 모델을 기반으로 하며, 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 이해 및 생성 능력을 갖추고 있습니다. Chat GPT는 다양한 응용 분야에서 활용될 수 있으며, 확률적 응답 생성, 강화학습을 통한 성능 개선, 언어 모델의 확장성 등의 특징을 가지고 있습니다. 2. 자연어 처리와 Chat GPT 자연어 처리(NLP)는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 생성할 수 있도록 하는 기...2025.01.15
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챗지피티를 활용한 업무 TIP2025.05.051. ChatGPT 란? ChatGPT는 구글 등 기존의 검색 서비스가 정보를 보여주는 데 그쳤다면, 정보를 순식간에 정제된 텍스트로 생성할 수 있는 언어 생성형 모델입니다. OpenAI에서 2022년 11월 30일 처음 공급했으며, 2023년 1월 30일 1억 명의 일반 대중에게 공개되었습니다. 인간 같은 텍스트를 생성할 수 있고 빠르게 콘텐츠를 만들 수 있지만, 출처 인용, 품질 및 신뢰성 등의 한계가 있습니다. 2. ChatGPT 활용 방법 ChatGPT를 활용하여 퀴즈 만들기, 간단한 보고자료 제작, 전문자료 정리, 유튜브/...2025.05.05
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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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영유아의 발달 특성을 고려한 유아언어교육의 지도 방법2025.05.071. 언어교육의 중요성 언어교육은 유아들의 의사소통 능력을 향상시키고, 다른 학습 과정을 위해 필수불가결한 분야라고 할 수 있다. 언어교육을 통해 유아들은 표현 언어와 수용 언어 능력을 동시에 습득할 수 있다. 2. 영유아 발달 특성 영아기에는 특정 단어에 대한 선택적 반응이 나타나고, 걸음마기에는 두 단어 이상을 조합하여 의사를 표현할 수 있으며, 유아기에는 혼잣말을 통해 자기 행동을 통제하고 내적 언어로 변화하게 된다. 3. 영아기 언어교육 지도방안 영아가 소리를 내면 즉시 반응해 주어 대화의 능력을 발달시킬 수 있다. 영아가 ...2025.05.07
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의료계 관점에서의 챗지피티(ChatGPT) 분석 보고서2025.01.031. 챗GPT의 의료 분야 활용 챗GPT는 의료 분야에서 다음과 같은 장점과 단점을 가지고 있다. 장점으로는 문제 풀이 기능과 궁금한 내용을 빠르게 해결할 수 있다는 점이 있다. 하지만 단점으로는 최신 정보 반영이 되지 않고, 언어에 따라 답변의 정확도가 달라지며, 텍스트 외의 시각적 정보를 처리하지 못하고, 의학 용어에 능숙하지 않다는 점이 있다. 따라서 챗GPT를 의료 전문가들이 적절히 활용한다면 의료 서비스 향상에 도움이 될 것으로 보인다. 1. 챗GPT의 의료 분야 활용 챗GPT와 같은 대화형 AI 모델은 의료 분야에서 다양...2025.01.03
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영유아 언어교육에서 교사의 역할2025.01.291. 언어 학습의 모델 교사는 영유아 앞에서 반드시 분명하고 명백한 언어를 사용해야 하고, 말의 속도나 억양, 세기 등도 상황에 맞게 적절하게 사용함으로 아이들의 이해를 도울 수 있어야 한다. 또한 교사는 말하기뿐만 아니라, 경청하는 데 있어서도 영유아의 모델이 될 수 있어야 한다. 2. 제공자의 역할 교사는 영유아들의 언어를 발달하는데 있어 촉진할 수 있는 요소들로 구성된 환경이나, 영유아들의 언어 교육에 있어 흥미나, 즐거움을 유발할 수 있는 적극적인 언어 발달의 참여의 장을 구성하고 아이들에게 이를 제공할 수 있도록 노력해야 ...2025.01.29
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4차산업혁명 Chat GPT의 발전과정 전망2025.05.121. Chat GPT의 정의 Chat GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자로, Open AI가 개발한 GPT-3.5 기반의 언어모델입니다. 언어모델은 현재 알고 있는 단어들을 기반으로 다음 단어를 예측하여 생성하는 함수입니다. Chat GPT는 생산적이고 사전 학습된 트랜스포머 아키텍처를 기반으로 합니다. 2. Chat GPT의 발전과정 Chat GPT는 Instruct GPT -> GPT-3.5 -> GPT 1 -> GPT 2 -> GPT 3 -> Chat GPT 순으로 발전해왔습니다. 모...2025.05.12
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LLM(Large Language Model)과 LMM(Large Multimodal Model)의 비교 및 Deep Learning과의 관계2025.01.261. LLM(Large Language Model) LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 언어 이해와 생성을 수행하는 모델입니다. GPT, BERT 시리즈 등이 대표적이며, 사전에 학습된 방대한 파라미터와 맥락적 추론 능력을 통해 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. LLM은 텍스트 상의 문맥 흐름을 예측하고 의미를 파악함으로써 정교한 언어 처리와 유연한 질의응답을 수행할 수 있습니다. 2. LMM(Large Multimodal Model) LMM은 텍스트를 넘어 이미지, 음성, 영상 등 서로 다른 형태(모달)의 데이터를 통합적으...2025.01.26
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자연언어처리4공통형 7강까지 학습한 모델 알고리즘 중 하나를 적용한 논문에서 모델이 어떻게 사용되었는지 기술2025.01.261. BERT 모델 적용 논문 "BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding"에서 BERT 모델은 자연어 처리(NLP) 분야의 다양한 언어 이해 작업을 해결하기 위해 사용되었습니다. BERT는 문맥 이해, 단어의 다의성 해결, 사전 훈련과 미세 조정, 모델의 일반화 능력 향상 등의 문제를 다루고자 했습니다. 이를 위해 BERT는 양방향 문맥 처리, Masked Language Model, Next Sentence Prediction ...2025.01.26
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마코프 체인(Markov Chain)을 통해 알아보는 GPT의 작동 원리 (파이썬코딩 예제포함)2025.05.091. 마코프 체인 마코프 체인은 상태 공간을 가지고 그 상태들 간의 전이 확률을 나타내는 모델입니다. 이 모델을 사용하여 다양한 예제를 해결할 수 있습니다. 날씨 예측, 텍스트 생성, 주식 시장 예측, 게임 시뮬레이션 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. 2. 문장 생성 마코프 체인을 이용한 문장 생성은 자연어 처리와 인공지능 분야에서 흥미로운 주제 중 하나입니다. 이 예제는 텍스트 데이터를 활용하여 이전 단어와 현재 단어의 관계를 파악하고, 그 관계를 기반으로 새로운 문장을 생성하는 방법을 알아봅니다. 3. GPT(Genera...2025.05.09