대학영어 2024년 2학기 중간과제물) 아래의 두 가지 과제(A, B)를 모두 작성하시오. A. Virus. (교재 Unit 1, 멀티강의 1강~2강) B. 교재 Part 2의 Unit 9 (멀티강의 9강~ 10강)를 참조하여 미래의 새로운 키워드를 작성해 보기

소개글

대학영어 2024년 2학기 중간과제물) 아래의 두 가지 과제(A, B)를 모두 작성하시오. A. Virus. (교재 Unit 1, 멀티강의 1강~2강) B. 교재 Part 2의 Unit 9 (멀티강의 9강~ 10강)를 참조하여 미래의 새로운 키워드를 작성해 보기에 대한 보고서 자료입니다.

목차

대학영어 공통형 2024년 2학기 중간과제

A. Virus. (교재 Unit 1, 멀티강의 1강~2강)
1. 텍스트를 읽으면서 1) 바이러스, 2) 면역체계, 3) 백신과 관련하여 각각 알 수 있는 모든 것을 한글로 빠짐없이 정리한다.
1) 바이러스
2) 면역체계
3) 백신

2. 교재 Unit 1과 멀티강의 1, 2강에서 접두사가 사용된 단어를 모든 찾아 적고, 각각의 단어에 대해 접두사의 의미와 단어의 의미를 밝힌다.

3. 교재 Unit 1과 멀티강의 1, 2강에서 다음이 사용된 문장을 하나씩 찾아 적고, 문법적인 설명을 곁들인다. 가령 문제가 '관계대명사 that'이면, 다음 과 같은 답안을 작성할 수 있다.
1) 수동태가 사용된 문장과 문법적인 설명
2) 3형식 문장이 사용된 문장과 문법적인 설명
3) 4형식 문장이 사용된 문장과 문법적인 설명
4) 5형식 문장이 사용된 문장과 문법적인 설명
5) to 부정사가 사용된 문장과 문법적인 설명
6) 동명사가 사용된 문장과 문법적인 설명
7) 타동사가 사용된 문장과 문법적인 설명

B. 교재 Part 2의 Unit 9 (멀티강의 9강~ 10강)를 참조하여 미래의 새로운 키워드를 작성해 보기
1. 미래의 새로운 키워드 10개의 정확한 영문 정의(definition)와 한글 해석 (정의의 출처 주소 링크 포함)
2. 각각의 키워드를 선정한 이유
3. 각각의 키워드를 활용한 영어 예문 3개와 한글로 해석 (해당 키 워드 예문의 정확한 출처 주소 링크 포함)

C. 참고문헌

본문내용

, 고객 센터 또는 기타 지정된 리소스를 스캔하여 고객 질문에 대해 AI가 생성한 빠르고 정확한 답변을 제공한다.
(출처 : https://www.chatbot.com )
AI Chat is an AI chatbot that writes text. You can use it to write stories, messages, or programming code.
AI Chat은 텍스트를 쓰는 AI 챗봇입니다. 스토리, 메시지 또는 프로그래밍 코드를 작성하는 데 사용할 수 있다.
(출처 : https://deepai.org/chat#google_vignette )
Chatbots have become an increasingly popular technology in recent years, transforming the way businesses interact with their customers.
최근 몇 년 동안 챗봇은 점점 더 인기를 얻고 있는 기술로, 기업이 고객과 상호작용하는 방식을 변화시키고 있다.
(출처 : https://www.shinjiru.com.my/blog/chatbots )
⑨ Large Language Model (LLM)
The emerging Large Language Models (LLMs) not only revolutionize the field of natural language processing, but also have a transformative impact on AI, science and society.
새로운 LLM은 자연어 처리 분야에 혁명을 일으킬 뿐만 아니라, AI, 과학, 사회에도 변혁적인 영향을 미친다.
(출처 : https://link.springer.com/collections )
Large language models (LLMs) are a category of foundation models trained on immense amounts of data making them capable of understanding and generating natural language and other types of content to perform a wide range of tasks.
대규모 언어 모델(LLM)은 엄청난 양의 데이터를 기반으로 훈련된 기초 모델의 한 종류로, 자연어 및 기타 유형의 콘텐츠를 이해하고 생성하여 광범위한 작업을 수행할 수 있다.
(출처 : https://www.ibm.com/topics/large-language-models )
Thanks to Large Language Models (or LLMs for short), Artificial Intelligence has now caught the attention of pretty much everyone.
대규모 언어 모델(LLM) 덕분에 인공지능은 이제 거의 모든 사람의 관심을 끌게 되었다.
(출처 : https://medium.com/data-science-at-microsoft)
⑩ Generative Pre-trained Transformer (GPT)
GPT, or Generative Pre-trained Transformer, is a state-of-the-art language model developed by OpenAI. It uses deep learning techniques to generate natural language text, such as articles, stories, or even conversations, that closely resemble human-written text.
GPT 또는 Generative Pre-trained Transformer는 OpenAI가 개발한 최첨단 언어 모델이다. 딥 러닝 기술을 사용하여 기사, 스토리 또는 대화와 같은 자연어 텍스트를 생성하여 인간이 쓴 텍스트와 매우 유사하다.
(출처 : https://encord.com/glossary/gpt-definition/ )
Generative pre-trained transformers (GPT) are neural network models trained on large datasets in an unsupervised manner to generate text. GPTs use transformer architecture and are pre-trained using a self-supervised objective to predict the next word in a sequence, given all previous words.
생성적 사전 훈련된 트랜스포머(GPT)는 텍스트를 생성하기 위해 비지도 방식으로 대규모 데이터 세트에서 훈련된 신경망 모델이다. GPT는 트랜스포머 아키텍처를 사용하고 모든 이전 단어를 고려하여 시퀀스의 다음 단어를 예측하기 위해 자체 감독 목적을 사용하여 사전 훈련된다.
(출처 : https://www.moveworks.com/us/en/resources/ai-terms-glossary )
The Generative Pre-trained Transformer (GPT) represents a notable breakthrough in the domain of natural language processing, which is propelling us toward the development of machines that can understand and communicate using language in a manner that closely resembles that of humans.
생성적 사전 훈련 변환기(GPT)는 자연어 처리 분야에서 주목할 만한 획기적인 진전을 나타내며, 인간과 매우 유사한 방식으로 언어를 이해하고 사용하여 소통할 수 있는 기계의 개발을 향해 나아가고 있다.
(출처 : https://ieeexplore.ieee.org/document/10500411 )
♣ 참고문헌
손향숙, 신현욱 [대학영어] 2024 방송통신대학교 출판문화원

키워드

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