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한국딥러닝. (2025). 멀티모달 AI란? LLM을 넘는 차세대 인공지능의 핵심 기술. https://www.koreadeep.com/blog/multimodal-ai
문화체육관광부. (2012). 언어다양성 보존 활용 센터 개통. https://www.mcst.go.kr/web/s_notice/press/pressView.jsp?pSeq=11333
Goover. (2022). 생성형 AI와
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러닝에서 딥러닝까지」, 퍼플
김지원 외 4명, 2015, 다양한 딥러닝 알고리즘과 활용, 한국정보과학회 / 정보과학회지
김건희 외 1명, 2016, 고성능 딥 러닝 시스템, 한국정보과학회 / 정보과학회지
인공지능의 정의, 첨단산업기술사전
마쓰오 유타
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딥러닝 시계열 알고리즘 활용한 기업부도예측모형 유용성 검증/차성재/지능정보연구/2018
2. 초등학생 인공지능 윤리 의식 척도 개발/이혜령/한국인공지능윤리학회/2023 Ⅰ.서론
Ⅱ.본론
1. 인공지능이란
2. 인공지능의 분류
3.
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딥러닝(Deep Learning)의 관계에 대해 논의하고자 합니다.
II. 본론
1. 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 특징과 구현 로직
1.1 LLM의 정의와 특징
대규모 언어 모델(LLM)은 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습하여 자연어를 이해하고 생성
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한국통신학회지, 2018
안상희, 이민화. (2016). 제4차 산업혁명이 일자리에 미치는 영향.
권순이 외 (2018). 미래 인재를 만드는 4차 산업혁명 멘토링. 서울: 북캠퍼스. 1. 서론
2. 4차 산업혁명의 정의
3. 4차 산업혁명의 특징
4. 4차 산업혁명
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