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인공지능을 이용한 채팅 기능 챗GPT에 대한 조사 및 느낀점2025.05.061. 챗GPT 챗GPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능 언어모델입니다. 챗GPT는 인간과 자연어로 대화하는 것처럼 이전 대화 기록과 문맥을 파악하여 자연스러운 답변을 생성할 수 있습니다. 챗GPT는 Transformer라는 딥러닝 모델 아키텍처를 기반으로 하며, 대량의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어 이해와 생성 능력을 향상시킵니다. 챗GPT는 대화 생성 능력이 뛰어나기 때문에, 챗봇, 가상 비서, 자연어 이해(NLU), 기계 번역(MT) 등의 분야에서 활용될 수 있습니다. 2. 챗GPT의 역사 및 배경 챗GPT 모델은 O...2025.05.06
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딥러닝의 최신 동향: ChatGPT, Gemini, Lamma, Claude, Hyper Clovax 등2025.01.171. Gemini Gemini는 구글의 AI 연구팀이 개발한 차세대 언어 모델로, 인간 수준의 이해력과 자연스러운 대화를 목표로 하고 있습니다. Gemini는 다중 언어 지원, 컨텍스트 이해, 확장성 등의 특징을 가지고 있으며, 구글 검색 엔진, 음성 비서, 번역 서비스 등 다양한 애플리케이션에 적용되고 있습니다. 2. Lamma Lamma는 Meta(구 Facebook)의 AI 연구팀이 개발한 새로운 딥러닝 모델로, 텍스트 생성, 이미지 인식, 음성 인식 등 다양한 분야에서 활용될 수 있습니다. Lamma는 대규모 사전 학습, 적...2025.01.17
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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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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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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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GPT-3에서 GPT-4로, 차세대 AI 언어 모델의 발전과 도전2025.05.041. GPT-3 GPT-3(Generative Pre-trained Transformer 3)는 2020년 6월 OpenAI에서 출시된 AI 모델로, 번역, 요약, 질의 응답, 콘텐츠 생성 등 다양한 자연어 작업에서 인상적인 성능을 보였습니다. 1,750억 개의 매개변수를 가진 GPT-3는 방대한 텍스트 데이터 코퍼스에 대한 훈련을 통해 인간과 유사한 텍스트를 생성할 수 있는 자동 회귀 언어 모델입니다. 2. GPT-4 GPT-4는 GPT-3 이후에 출시된 OpenAI의 GPT 시리즈 네 번째 버전입니다. 13조 개의 매개변수를 가...2025.05.04
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ChatGPT 배경과 활용2025.05.051. ChatGPT 개요 ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 대화형 인공지능 언어 모델입니다. 이 모델은 GPT-3.5 아키텍처를 기반으로 하며, 2021년 이전에 배운 대규모 데이터셋을 사용하여 학습되었습니다. 이 모델은 13억 개의 매개 변수를 가지며, 이는 GPT-3 모델에서 사용된 매개 변수의 약 116배에 해당합니다. 2. ChatGPT의 활용 ChatGPT는 인공지능 연구자들이 대화형 인공지능을 개발하는 데 필요한 자원을 제공합니다. 또한, ChatGPT는 챗봇, 자동 응답 시스템, 자동 번역 시스템 등 다양한 응용 ...2025.05.05
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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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정보통신망4A 기계학습 Machine Learning에 관하여 조사하여 설명하고 기계학습을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술하시오2025.01.251. 기계학습 정의 및 필요성 기계 학습은 컴퓨터 시스템이 데이터를 분석하고 패턴을 학습하여 작업을 수행할 수 있는 능력을 갖추는 것을 의미한다. 기계 학습은 데이터 마이닝이나 기타 학습 알고리즘을 사용하여 지식을 추출하고 이를 경험기반으로 삼아 비슷한 상황의 미래 사건의 결과를 예측하는 컴퓨터 프로그램이다. 기계 학습은 대량의 데이터 처리, 복잡한 패턴 인식, 자동화된 결정, 개인화된 경험 제공, 의사 결정 지원, 지능적인 시스템 구축 등의 이유로 매우 중요하다. 2. 기계학습 장점과 문제점 기계 학습의 장점으로는 패턴 인식 및 ...2025.01.25
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기계학습(Machine Learning)에 관한 조사 및 정보통신 기술 활용2025.01.251. 기계학습(Machine Learning) 기계학습은 컴퓨터의 행동을 변경하고 적응시켜 정답에 가깝게 만드는 기술이다. 기계학습은 신경과학, 생물학, 통계학, 수학, 물리학 등 다양한 분야의 아이디어를 사용하여 컴퓨터를 학습시킨다. 기계학습은 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습으로 구분되며, 각각 다른 방식으로 학습을 수행한다. 기계학습은 데이터 마이닝, 컴퓨터 비전, 자연어 처리 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 2. 백스캐터 통신 백스캐터 통신은 사물인터넷 시대의 전력 공급 문제를 해결할 수 있는 새로운 통신 시스템이다. ...2025.01.25
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