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경영정보시스템 ) 인공지능의 개념과 기술 그리고 활용사례에 대해 조사하시오.2025.05.161. 약한 인공지능과 강한 인공지능의 비교 약한 인공지능은 한 가지 특정 작업을 수행하는 것을 목표로 하는 인공지능이며, 강한 인공지능은 인간의 지능과 비슷한 기능을 하는 것을 목표로 한다. 약한 인공지능은 미리 정해진 데이터와 알고리즘을 통해 최적의 결과를 만들어내는 것이 목표이지만, 강한 인공지능은 다양한 기능을 수행하고 새로운 문제를 해결하는 방법을 직접 찾는 것을 목표로 한다. 2. 기계학습의 특징 기계학습은 인공지능을 구현하는 방법 중 하나로, 빅데이터를 반복적으로 분석하여 데이터 내부의 규칙성과 패턴을 추출하고 이를 바탕...2025.05.16
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ChatGPT 설명 및 이용 가이드2025.05.071. ChatGPT ChatGPT는 최근 인공지능 분야에서 주목받는 대화 모델의 일종입니다. 이 모델은 OpenAI에서 개발한 GPT(Generative Pre-trained Transformer) 모델의 일부로, 자연어 처리 기술과 딥러닝 알고리즘을 활용하여 인간과 대화하는 역할을 수행합니다. ChatGPT는 챗봇, 인공지능 비서, 상담원 등 다양한 분야에서 활용됩니다. 2. Transformer ChatGPT(Generative Pre-trained Transformer)은 딥러닝 기술 중 하나인 Transformer 구조를 기...2025.05.07
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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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트랜스포머 알고리즘의 개념과 적용 사례2025.01.251. 트랜스포머 알고리즘의 개념 트랜스포머 알고리즘은 주의 메커니즘을 기반으로 하는 딥러닝 모델로, 입력 데이터의 각 요소가 다른 모든 요소와의 관계를 고려하여 변환된다. 이를 통해 순차적인 처리 대신 병렬 처리가 가능하게 되어 학습 속도가 크게 향상되었다. 트랜스포머는 인코더와 디코더로 구성되어 있으며, 각 단계에서 다중 헤드 자기 주의 메커니즘을 사용한다. 이 알고리즘은 2017년 구글의 연구팀이 발표한 논문에서 처음 소개되었다. 2. 트랜스포머 알고리즘의 구조 트랜스포머 모델은 인코더와 디코더 블록으로 구성되어 있다. 인코더는...2025.01.25
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영문 ) Real-world business problem -problems that occur in the business environment (or2025.01.201. Real-world business problem 기업 환경(또는 직장)에서 발생하는 문제로, 데이터 분석을 통해 해결할 수 있는 문제입니다. 예를 들어 온라인 광고 효과가 낮거나 새로운 패션 제품에 대한 고객 만족도가 낮은 경우 등입니다. 2. 연구 목적 온라인 광고 효과를 높이기 위한 요인 탐색, 고객 만족도를 높이기 위한 제품 속성 탐색 등이 연구의 주요 목적입니다. 3. 데이터 소셜 네트워크 플랫폼의 리뷰 텍스트, 내부 데이터베이스의 구매 데이터 등이 필요합니다. 이를 통해 고객이 중요하게 여기는 요인을 파악하고 고객 ...2025.01.20
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인공지능의 물리적 사물, 디지털 사물, 생물학적 존재에의 적용 사례와 특징2025.05.081. 물리적 사물에의 인공지능 적용 - 법률 상담 도우미 챗봇 인공지능의 자연어 처리 기술을 이용하여 변호사와 의뢰인을 연결해주는 챗봇 플랫폼 서비스. 의뢰인은 시간과 비용을 절감하고 변호사는 생산성을 높일 수 있으며, 챗봇이 자동화된 응답을 제공하여 변호사가 주요 업무에 집중할 수 있게 해준다. 이를 통해 의뢰인의 법률 서비스 접근성이 높아지고 변호사와 의뢰인의 연결이 효율적으로 이루어질 수 있다. 2. 디지털 사물에의 인공지능 적용 - 아직 정보가 없음 제공된 정보에는 디지털 사물에 대한 인공지능 적용 사례가 포함되어 있지 않습...2025.05.08
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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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챗GPT 특징, 활용 가능성, 시사점 및 발전 방안2025.05.061. 챗GPT의 특징 챗GPT의 특징은 초거대 AI, 대화형 AI, 파인튜닝 및 다양한 언어 지원을 들 수 있다. 초거대 AI는 학습을 통해 도출된 값이 많을수록 성능이 좋아지며 타사 AI 모델보다 열 배 이상 많은 학습 값이 사용된다. 대화형 AI는 수억 건의 대화 데이터 학습을 통해 자연어 처리 및 언어 생성 기술을 활용하여 인간과 같은 대화를 나눌 수 있다. 파인튜닝은 미리 대량의 데이터로 학습된 GPT가 특정한 작업을 수행할 수 있도록 조정하여 원하는 대화 형식과 주제를 더 잘 이해하고 응답할 수 있다. 다양한 언어 지원은 ...2025.05.06
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챗GPT에게 묻는 인류의 미래 - 김대식 교수와 생성인공지능과의 대화 1장 발췌 요약2025.05.041. 챗GPT의 정의와 '학습' 챗GPT는 오픈 AI가 개발한 대규모 언어 모델이다. 인간처럼 텍스트를 이해하고 생성할 수 있도록 학습되었다. 또 질문에 대답하기, 정보 제공하기, 글쓰기 돕기와 같은 다양한 작업을 보조할 수 있다. 챗GPT는 GPT(Genterative Pre-training Transformer 생성적 사전학습 트랜스포머) 모델의 변형으로, 한 문장 안에서 앞에 오는 단어의 맥락을 고려해 다음 단어를 예측하도록 학습되었다. 2. 작동원리: 트랜스포머와 신경망 챗GPT 모델은 텍스트처럼 순차적 데이터를 처리하는 데...2025.05.04
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노션AI(Notion AI)란2025.05.021. 노션AI 소개 노션AI는 인공 지능과 기계 학습 기능을 통합하여 기능을 향상시키는 소프트웨어 플랫폼입니다. 개인과 기업이 정보를 정리하고, 다른 사람과 협업하고, 워크플로를 간소화할 수 있도록 설계된 올인원 작업 공간입니다. 노션AI는 자연어 처리(NLP)를 사용하여 인간의 언어를 이해하고 해석하며, 데이터를 분석하고 분류할 수 있어 사용자가 필요한 정보를 쉽게 찾을 수 있습니다. 또한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 개별 사용자에 대한 기능을 개인화합니다. 2. 노션AI의 역사 노션AI는 2016년에 Ivan Zhao, Sim...2025.05.02
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