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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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ChatGPT의 진화 3.5-turbo, 4.0, 4o의 비교와 혁신2025.01.151. ChatGPT 3.5-turbo ChatGPT 3.5-turbo는 2023년에 출시된 모델로, GPT-3 아키텍처를 기반으로 하며 속도와 효율성이 크게 향상되었습니다. 이 모델은 빠르고 효율적인 성능을 제공하며, 기본적인 텍스트 생성, 번역, 요약 등의 기능을 수행합니다. 2. ChatGPT 4.0 ChatGPT 4.0은 2024년에 출시된 모델로, GPT-4 아키텍처를 기반으로 합니다. 이 모델은 더 높은 성능과 향상된 언어 이해 및 생성 능력을 제공합니다. 특히 문맥을 더 잘 이해하고 자연스러운 대화를 생성할 수 있습니다....2025.01.15
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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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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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인공지능(AI) 적용 사례 분석 - 현황, 사례, 영향도, 미래2025.01.231. 인공지능(AI) 발전 현황 2024년 현재, 인공지능(AI)은 기술적 성숙기에 접어들면서, 단순한 이론적 연구에서 다양한 실제 응용으로 빠르게 확장되고 있습니다. 초기에 AI는 데이터 처리와 자동화된 작업 수행에 주로 사용되었으나, 최근에는 생성형 AI 기술이 눈부신 성장을 이루어냈습니다. 대표적인 예로 <ChatGPT>와 <DALL-E>와 같은 모델은 대규모 자연어 처리와 이미지 생성에서 큰 발전을 보였으며, 이를 통해 콘텐츠 제작과 업무 생산성 향상에 실질적인 기여를 하고 있습니다. 2. AI 기술의 발전 단계 첫 단계로는...2025.01.23
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미디어혁신과뉴스스토리텔링 ) ChatGPT를 사용해서 ChatGPT를 이용한 뉴스 스토리텔링 방법에 어떤 것이 있는지 정리, 위 ChatGPT 응답 내용 가운데 잘못된 점이나 달리 생각되는 점을 한 가지 찾아서, 그 이유를 설명하시오.2025.01.241. ChatGPT를 이용한 뉴스 스토리텔링 방법 ChatGPT와 같은 자연어 처리 모델을 사용하여 뉴스 스토리텔링을 수행하는 방법은 다양하며, 주제 선정, 뉴스 기사 데이터 수집, 모델 학습, 스토리텔링 구조 작성, 대화 형식 설정, 단순성과 명확성, 정확한 정보, 언어 스타일 조절, 독자나 대상자 고려, 피드백 및 개선 등의 단계를 포함한다. 이러한 방법을 통해 효과적인 뉴스 스토리텔링을 수행할 수 있지만, 모델의 능력과 한계를 이해하고 정확성과 균형을 유지하는 것이 중요하다. 2. ChatGPT 응답 내용의 잘못된 점 및 달리...2025.01.24
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언어를 영역별 구분할 때 내용, 형식, 사용에 따른 의미론, 음운론, 형태론, 통사론, 화용론2025.01.241. 의미론 의미론은 언어의 의미를 체계적으로 연구하는 학문으로, 단어나 문장이 특정한 의미를 어떻게 가지며 그 의미가 어떤 방식으로 해석되는지 탐구한다. 의미론은 어휘 의미론과 구문 의미론으로 나뉘며, 단어의 사전적 의미와 문맥적 의미를 모두 다룬다. 의미론은 자연어 처리, 언어병리학, 어휘 발달 연구 등 다양한 분야에 활용된다. 2. 음운론 음운론은 언어의 소리 체계와 규칙을 연구하는 학문이다. 음운론은 음소와 운율적 특징에 초점을 맞추며, 자음 동화, 축약 등 소리 변화 현상을 분석한다. 음운론은 외국어 학습과 언어치료에 활용...2025.01.24
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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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LLM(대규모 언어 모형)과 LMM(대규모 멀티모달 모형)의 비교 및 딥러닝과의 관계2025.01.291. LLM(Large Language Model) LLM은 대규모 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성하는 데 중점을 둔 모델입니다. 방대한 데이터 학습, 자연어 생성 능력, 단일 모달리티 처리가 주요 특징이며, 챗봇, 문서 요약 및 생성, 번역 시스템, 코딩 보조 도구 등에 활용됩니다. 2. LMM(Large Multimodal Model) LMM은 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오와 같은 다양한 형태의 데이터를 동시에 처리할 수 있는 모델입니다. 다양한 데이터 소스, 상호작용 능력, 복합적 태스크 수행이 주요 특징이...2025.01.29
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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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