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language models: A survey. arXiv.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.12451 인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model; 대규모 언어 모형)과 LMM(Large Multimodal Model; 대규모 멀티모달 모형)을 비교, 설명하고, Deep Learning과의 관계에 대해 논하시오. (이
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인공신경망 모델입니다. LLM의 주요 특징은 다음과 같습니다. I. 서론 1
II. 본론 2
1. 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 특징과 구현 로직 2
1.1 LLM의 정의와 특징 2
1.2 LLM의 구현 로직 3
2. 대규모 멀티모달 모델(Large Multimodal Model, LMM)
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AI 기술은 계속해서 발전하고 있으며, 이러한 기술의 진화는 인류의 미래에 지대한 영향을 미칠 것으로 기대됩니다. <목 차>
1. 인공지능의 역사와 발전
2. LLM과 LMM의 기본 개념
3. LLM과 LMM의 주요 차이점
4. 딥러닝과의 관계
5. LLM과 LMM의
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대규모 멀티 모달모델(LMM)이라고 한다. 멀티모달은 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등의 데이터로 훈련해 다양한 결과물을 내놓을 수 있는 모델이다. 최근 등장한 LMM은 더욱 복잡한 이미지 분석과 추론 능력을 갖췄다. AI업계에선 LMM이 LLM을 대신
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IT 및 소프트웨어 개발 분야
(4) 언론·미디어 분야
(5) 디자인 및 크리에이티브 분야
(6) 고객 서비스 분야
Ⅲ. 결론
1. 생성형 인공지능의 미래
2. 생성형 인공지능의 발전방향
(1) 정보 신뢰성과 콘텐츠 투명성 확보
(2) 저작권 및 법적 규
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학습자에게 미치는 영향
4.3 교육자에게 미치는 영향
4.4 교육 시스템에 미치는 영향
5. 챗GPT의 부작용 및 문제점
5.1 개인정보 유출 위험
5.2 허위 정보 생성 및 확산
5.3 윤리적 문제와 사이버 범죄
6. 챗GPT의 잠재적 기회
6.1 개인화된 학
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IT 기술력 향상을 위해 기술정보 공유 시스템을 구축해야 할 것이다.
지식기반 IT정책의 성공은 우리나라 산업의 미래상을 영향을 미칠 것이며, 세계 경쟁환경에서의 국가산업 존립을 결정할 것이다. 때문에 우리는 보다 정제되고 공통화된
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IT산업의 對중국 경쟁구도 변화와 포지션 정립」.
양평섭 (2002), "중국 경제동향과 진출전략", 「IT기업의 중국진출 전략 세미나」, 한국표준협회.
외교통상부 (2002), 「중국 정보통신시장의 발전과 우리 기업의 진출 전략」.
유진석(2001), 「중국
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경영화 전략
1. 지방정부 개혁을 위한 비전과 전략 설계
2. 서비스 공급방식의 다원화와 민간활력을 활용
3. 행정의 성과 향상을 위한 제도개혁
4. 행정서비스의 품질 경영 도모
5. 성과향상과 품질경영을 위한 공통기반 구축
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정보통신산업의 각 기술부문별 R&D 투자결정모형
제 1절 분석적 계층화(AHP) 절차의 이해
1. AHP의 배경적 이해
2. AHP의 실제 적용 사례
3. AHP 기법의 기본 개념
4. AHP 기법의 기본 절차
제 2절 정보통신산업 기술부문별 적정 R&D
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시스템을 구축해, 고객이 언제 어디서나 만족할 수 있는 서비스를 제공하며, 기술 혁신을 통해 시장 선도에 기여하는 것입니다. 1. 올리브영이 일하는 방식 중 본인을 잘 표현할 수 있는 키워드는 무엇인지 하나를 선택하고, 그 이유를 구
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AI 프로젝트에서의 데이터 수집 경험은?
23. 논문 읽는 습관이 있나요?
24. 연구자로서 가장 필요한 자질은?
25. 대학원 생활에서 가장 기대되는 점은?
26. 인공지능 기술이 사회에 미치는 가장 큰 윤리적 문제는 무엇이라고 생각하십니까
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학습자의 학습 기록 및 선호도 데이터와 연계하여 개인화된 학습 경로를 제공하는 시스템을 설계하고, 실제 교실 환경에서의 반응과 학습 효과를 분석하는 후속 연구로 확장하고자 합니다. 1. 인공지능학 연구주제 및 연구계획 1
2. 인
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데이터를 저장하는 노드와 연결정보를 가지는 포인터로 구성(head, tail)되어 있다, O(1), O(N):search 1. 자료구조
2. 딥러닝
3. 머신러닝
4. 선행대
5. 확률과 통계
6. 예상 자기소개서 / 면접 샘플 질문
7. 준비하며 느꼈던 점 및 드리고 싶은 말
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고려 사항도 따릅니다. 지속적인 연구와 발전을 통해 제너레이티브 AI의 미래는 다양한 영역에 혜택을 주고 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 개선할 수 있는 보다 지능적이고 상황에 맞는 인식 시스템을 만들 수 있는 가능성을 제시합니다.
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