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입력장치와 출력장치에 대한 차이점과 음성인식장치의 특징2025.01.171. 입력장치와 출력장치의 정의 및 기능 입력장치는 사용자가 데이터를 컴퓨터에 전달하는 역할을 하며, 키보드, 마우스, 스캐너 등이 대표적인 예이다. 출력장치는 컴퓨터가 처리한 데이터를 사용자에게 전달하는 역할을 하며, 모니터, 프린터, 스피커 등이 대표적이다. 입력장치와 출력장치는 상호 보완적인 역할을 하여 사용자가 컴퓨터를 효율적으로 사용할 수 있게 한다. 2. 입력장치와 출력장치의 차이점 입력장치는 사용자가 데이터를 컴퓨터에 전달하는 역할을 하는 반면, 출력장치는 컴퓨터가 처리한 데이터를 사용자에게 전달하는 역할을 한다. 이러...2025.01.17
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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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트랜스포머 모델링2025.05.061. 트랜스포머 모델 트랜스포머는 어텐션만으로 구성된 신경망 모델로, RNN이나 CNN의 단점을 보완한 모델입니다. 트랜스포머는 어텐션 메커니즘을 사용하며, 단어를 동시에 고려할 수 있고 입력에 순서 정보가 없다는 특징이 있습니다. 트랜스포머 인코더는 멀티헤드 셀프 어텐션으로 구성되어 있으며, 트랜스포머 디코더는 마스크드 멀티헤드 셀프 어텐션을 사용합니다. 2. CNN의 문제점 CNN은 커널을 이용하기 때문에 이미지의 특징을 추출하는데 있어 국소적인 부분만을 고려하는 문제점이 있습니다. 3. RNN의 문제점 RNN은 시간의 흐름에 ...2025.05.06
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자연어처리 대표논문 읽기 과제2025.01.121. 신경 기계 번역 신경 기계 번역은 최근에 제안된 기계 번역 접근법으로, 기존의 통계 기계 번역과 달리 단일 신경망을 구축하여 번역 성능을 극대화하는 것을 목표로 합니다. 본 논문에서는 기존 신경 기계 번역 모델의 한계를 극복하기 위해 RNN 검색 모델을 제안하였고, 이를 통해 소스 문장의 관련 단어나 주석과 대상 단어를 올바르게 정렬할 수 있게 되었습니다. 실험 결과 제안된 모델이 기존 인코더-디코더 모델을 크게 능가하고 문장 길이에 더 견고한 것으로 나타났습니다. 2. 기계 번역 기계 번역은 소스 문장 x의 조건부 확률 p(...2025.01.12
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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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인공지능(Artificial Intelligence)에 관하여 조사하여 설명하고 인공지능을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술하시오2025.01.251. 인공지능의 정의와 역사 인공지능(Artificial Intelligence, AI)은 인간의 지능을 모방하여 학습하고 문제를 해결하며 결정을 내리는 컴퓨터 시스템을 의미합니다. 인공지능의 역사는 1950년대 앨런 튜링(Alan Turing)의 논문 'Computing Machinery and Intelligence'에서 시작되었으며, 1956년 다트머스 회의(Dartmouth Conference)에서 인공지능이라는 용어가 처음 사용되었습니다. 2. 인공지능의 주요 기술과 접근 방법 인공지능에는 기계 학습, 심층 학습, 자연어 ...2025.01.25
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A+ 받은 컴퓨터식 사고와 상담 심리학 _기말과제_ 챗봇상담 경험 보고서_워봇2025.04.281. 심층기계학습(딥러닝) 심층기계학습(딥러닝)은 일반적인 기계 학습 모델보다 더 깊은 신경망 계층 구조를 이용하는 기계 학습 기술이다. 주로 여러 개의 은닉층(hidden layer)으로 구성된 인공 신경망을 활용하며, 이는 인간 뇌의 신경 회로망을 모사한 것이다. 심층 기계 학습은 문제를 해결하기 위해 스스로 필요한 특징을 찾아 적절하게 표현하는 학습 능력이 뛰어나 사진에서 개체 인식, 기계 번역, 바둑 등의 분야에서 뛰어난 성능을 보인다. 2. 텍스트 생성 딥러닝 알고리즘 워봇 챗봇은 구글과 오픈AI의 텍스트 생성 딥러닝 알고...2025.04.28
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Perplexity AI란?2025.05.081. Perplexity AI Perplexity AI는 대규모 언어 모델을 사용하여 사용자 질문에 정확한 답변을 제공하는 AI 기반 검색 엔진입니다. Perplexity AI는 기계 학습과 자연어 처리(NLP)를 사용하는 챗봇으로, 사용자 질문에 응답합니다. Perplexity AI는 다양한 질문에 대한 자세한 답변을 제공하며 계정 가입이 필요 없고 이동 중에도 원활한 액세스를 제공하는 전용 모바일 앱이 있습니다. Perplexity AI의 컨텍스트 이해 능력은 다른 AI 앱과 차별화되며 대화의 컨텍스트를 기반으로 개인화된 답변을...2025.05.08
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생성적 적대 신경망 (GAN)2025.05.091. 생성적 적대 신경망 (GAN) 생성적 적대 신경망(Generative Adversarial Network)은 2014년에 이안 굿펠로우와 그의 팀에 의해 처음 소개되었습니다. 이 모델은 딥러닝 분야에서 혁신적인 기술로 인정받고 있으며, 이미지 생성, 음성 합성, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 활발하게 적용되고 있습니다. GAN은 기본적으로 생성자와 판별자라는 두 개의 신경망으로 구성되며, 서로 경쟁하며 성능을 향상시키는 특징을 갖고 있습니다. 생성자는 실제와 유사한 데이터를 생성하기 위해 노력하고, 판별자는 생성자가 생성한 ...2025.05.09
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챗GPT와 친해지는 방법2025.05.051. ChatGPT 란 무엇인가? ChatGPT는 OpenAI에서 개발한 인공지능 프로그램입니다. 대규모 언어 모델이라는 것은 인공지능이 매우 많은 데이터를 학습하고 그것을 바탕으로 문장을 생성하거나 분류하는 등의 작업을 수행할 수 있다는 것을 의미합니다. ChatGPT는 현재 2021년 정보까지 학습된 데이터를 기반으로 대화를 통해 다양한 정보를 제공할 수 있습니다. 2. ChatGPT의 주요 기능 ChatGPT의 주요 기능은 자연어 생성, 자연어 이해, 대화 스타일 학습, 질문 응답 등입니다. 이를 통해 개인 비서, 고객 서비스...2025.05.05
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