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Chat GPT의 장단점2025.01.041. Chat GPT의 정의와 특징 Chat GPT는 Generative Pretrained Transformer의 약자로, 인공지능 분야에서 사용되는 언어 모델 중 하나입니다. 이 모델은 OpenAI에서 개발한 것으로, 대규모의 데이터셋으로 사전학습된 후 다양한 자연어 처리 태스크에 사용될 수 있습니다. 2. Chat GPT의 장점 Chat GPT의 장점으로는 다양한 자연어 처리 태스크에 적용 가능, 대용량 모델, 맞춤형 모델 학습 가능, 유연한 문장 생성 기능, 다양한 데이터셋 사용 가능, 지속적인 업데이트와 발전 등이 있습니다...2025.01.04
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인공지능 '챗봇' 중등 교과교육 활용방안 탐색2025.01.181. 외국어 교육에서의 챗봇(Chat Bot) 활용 사례 챗봇은 문자나 음성으로 대화가 가능한 컴퓨터 프로그램으로, 다양한 문제를 해결할 수 있도록 도와주는 대화형 사용자 인터페이스이다. 외국어 교육에서는 언어학습이라는 목표를 가지고 있으며, 학습자들이 원어민처럼 옆에 두고 수시로 도움받는 것을 요구한다. 국내에서 개발된 'Genie Tutor'는 한국전자통신연구원이 개발한 인공지능형 영어 학습 프로그램으로, 학습자의 음성데이터를 받아들여 적절한 반응을 처리하여 학습자 간 영어 대화가 가능하다. 2. 중국어 교육용 챗봇(Chat B...2025.01.18
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대규모 언어 모델의 실제 적용 사례 및 활용 전략2025.01.141. 질문 응답 시스템과 LLMs 질문 응답(QA) 시스템은 자연어 처리의 하위 영역으로, 복잡한 질문에 대한 답변을 제공하는 시스템입니다. LLM을 활용한 QA 시스템은 도메인 지식에 대한 의존도가 낮고 다양한 종류의 질문에 대응할 수 있는 장점이 있어 고객 서비스, 교육, 연구 등 다양한 분야에서 활용되고 있습니다. LLM을 활용한 QA 시스템을 개발하기 위해서는 데이터, 모델, 프롬프트 등을 고려해야 합니다. 앞으로 LLM의 발전과 함께 QA 시스템의 자연어 이해 및 응답 능력, 다양한 분야의 응용, 자동화 및 지능화가 확대될...2025.01.14
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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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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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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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언어의 영역별 구분: 의미론, 음운론, 형태론, 통사론, 화용론2025.01.291. 의미론 의미론은 언어의 의미를 체계적으로 연구하는 분야로, 단어와 문장의 의미를 분석하고 해석하는 데 중점을 둔다. 의미론은 언어의 기본적인 의미 단위인 의미소(모픽)와 의미 단위 간의 관계를 규명하며, 단어 간의 동의어, 반의어, 다의어 등의 의미 관계를 탐구한다. 의미론적 연구는 자연어 처리(NLP) 분야에서도 중요한 역할을 한다. 2. 음운론 음운론은 언어의 음소와 음운 구조를 연구하는 분야로, 언어의 소리 체계와 소리 간의 관계를 분석한다. 음운론은 음소의 배열, 음운 변화, 음운 규칙 등을 다루며, 이는 언어의 발음 ...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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의료 문헌과 환자 기록의 자연어 처리를 통한 지식 추출2025.05.111. 자연어 처리(NLP)의 개념과 의의 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 기계가 이해하고 처리하는 기술로, 의료 분야에서는 의료 문헌과 환자 기록의 텍스트를 분석하는 데 사용됩니다. 의료 분야에서는 의료 전문가들이 최신 연구 결과나 진료 정보를 빠르게 얻고 활용하는 것이 중요하며, NLP는 이러한 지식 추출을 지원합니다. 2. 의료 문헌에서의 NLP 응용 NLP는 의료 논문, 저널, 연구 보고서 등의 의료 문헌에서 중요한 정보를 추출하고, 의료 지식을 확장하는 데 활용됩니다....2025.05.11
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4차 산업혁명시대에 변화하는 직업의 세계에 대하여 필요한 역량과 직업진로 지도전략에 대하여 서술하고 자신의 직업과 진로에 대하여 적용하여 정리하시오2025.05.051. 4차 산업혁명시대의 개요 4차 산업혁명시대는 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 로봇공학, 자율주행, 3D프린팅 등 첨단 기술이 급속도로 발전하면서 기존 산업과 새로운 기술이 융합되어 새로운 비즈니스 모델과 가치 창출 방식이 등장하고 있는 시대이다. 이를 통해 디지털, 생명, 물리학 등 다양한 분야에서 새로운 혁신과 발전이 이루어지고 있다. 2. 변화하는 직업의 세계에서 필요한 역량 4차 산업혁명 시대에 필요한 역량으로는 문제해결 역량, 협업 역량, 창의성, 기술 역량 등이 있다. 문제해결 역량은 주어진 문제를 분석하고 새로운 ...2025.05.05
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