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단순언어장애의 정의 및 언어구성요소의 특성을 설명하고 단순언어장애아동의 언어발달 중재방법과2025.01.111. 단순언어장애 단순언어장애는 인지능력이나 지적능력, 청력, 신경학적 등에 문제가 없음에도 언어발달에 문제를 보이는 경우를 말한다. 단순언어장애 아동은 초기 낱말 산출, 의미 관계, 구문적 특성, 형태적 특성, 음운적 특성, 화용 및 담화적 특성 등에서 일반 아동들과 차이를 보인다. 단순언어장애 아동을 중재하기 위해서는 말 이해가 어려운 경우 적절한 질문을 통해 말을 이끌어내고, 또래들이 놀리는 경우 교사가 적절하게 설명해주어야 하며, 교사 자신이 언어 모델이 되어야 한다. 단순언어장애 아동의 언어발달을 원활하게 하고 타인과 적절...2025.01.11
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챗GPT의 개념과 특징, 활용사례 및 효과, 교육적 활용 가치 및 앞으로의 전망2025.01.141. 챗GPT 챗GPT는 GPI 언어 모델을 기반으로 하는 AI 기반 챗봇으로, 딥러닝 기술을 사용하여 대화하는 형태로 인간과 유사한 응답을 생성합니다. 방대한 양의 데이터를 통해 훈련된 챗GPT는 사용자들에게 매우 인상적인 기능을 제공하고 있으며, 기존에 컴퓨터가 할 수 없다고 생각했던 일들을 해내고 있습니다. 2. AI 기반 챗봇 챗GPT는 AI 기반 챗봇으로, 딥러닝 기술을 사용하여 대화하는 형태로 인간과 유사한 응답을 생성합니다. 이러한 AI 기반 챗봇 기술은 사용자들에게 매우 인상적인 기능을 제공하고 있으며, 기존에 컴퓨터...2025.01.14
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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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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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Chat GPT에 대하여 (이 레포트는 Chat GPT를 활용하여 제작하였습니다)2025.04.301. Chat GPT Chat GPT는 인간과 유사한 텍스트를 생성하도록 설계된 언어 모델의 한 유형입니다. 이것은 OpenAI에 의해 개발되었으며, 주어진 프롬프트 또는 입력에 대해 인간과 같은 응답을 생성할 수 있는 기능을 가지고 있어 언어 번역, 질문 답변 및 챗봇 개발과 같은 자연어 처리 작업에 강력한 도구가 됩니다. Chat GPT는 감독되지 않은 학습 기술을 사용하여 대규모 텍스트 데이터에 대해 사전 훈련되며, 트랜스포머 아키텍처를 사용하여 문장에서 단어 간의 장기적인 의존성과 관계를 포착할 수 있습니다. 2. Chat ...2025.04.30
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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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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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Chat GPT 알아보기2025.05.061. Chat GPT란? Chat GPT는 GPT(Generative Pre-trained Transformer)의 약자로, 사전 훈련된 생성 변환기입니다. 오픈형 AI가 만든 대형 언어 모델로, 많은 단어와 문장을 인공지능이 스스로 학습하여 오답을 찾아내고 정답과 가깝게 보정하여 문장이 자연스러운지 확률적으로 계산하여 문장 내 특정 위치에 적합한 단어를 예측하는 모델입니다. 2. Chat GPT의 유용성 Chat GPT는 누구나 무료로 쉽게 이용할 수 있으며, 대화형 질문에 대해 구어체로 자연스러운 답변을 해줍니다. 또한 논문, ...2025.05.06
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Transformer 기술이 바꿔버린 AI의 세상2025.05.081. Transformer 기술 Transformer 기술의 출현은 NLP 분야의 혁명과 같았습니다. RNN(순환 신경망)과 같은 이전 기술은 병렬 처리가 불가능하여 GPT와 같은 많은 양의 언어학습을 위해서는 수백년이 걸릴수 있었습니다. 반면, Transformer 기술은 병렬 처리가 가능하여 여러개의 GPU를 병렬로 가동시키면 수백년걸릴 학습기간을 몇개월로 단축시킬 수 있어 대규모 언어를 학습하는 데 사용할 수 있게 되었습니다. 이는 GPT와 같은 생성 AI의 발전에 중요한 획을 그었습니다. 2. Attention 메커니즘 At...2025.05.08
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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
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