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경영정보시스템 측면에서 이러한 AI기술의 발전이 제시하는 시사점이 무엇인지 살펴볼 필요가 있다. 대규모 언어 모형(LLM), 대규모 멀티모달 모형(LMM), 그리고 딥러닝(Deep Learning)은 기업의 경영정보시스템(MIS)에 매우 중요한 시사점을 제공한
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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)의 특징과 로직 4
2.1 LMM의 정의와 특징 4
2.2 LMM의 구현 로직 5
3. LLM과 LMM의 차이점 비교 6
4. LLM, LMM과 딥러
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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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인공지능 개념과 역사”, 강의자료, 2018.
강정현 외, “기계학습을 활용한 항공표적 긴급표적처리 발전방안 연구,” 한국군사과학기술학회지, 2019.
고창수 외, \"인공지능 대화시스템 연구\",지식과교양, 2012.
이호현 외. \"기계 학습 응용 및 학
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과 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 문
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학습 경험
6.2 교육 접근성 향상
6.3 평가 방법의 개선
7. 챗GPT의 미래와 발전 방향
7.1 기술적 발전 전망
7.2 교육 분야에서의 변화 예측
7.3 사회적 적응과 규제
8. 결론
8.1 챗GPT가 가져온 변화 요약
8.2 향후 과제와 방향성
8.3 마무리
9.
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과제 9
(1) 지식기반 성장모델의 정의와 작동시스템 9
(2) 지식기반 성장모델 정착을 위한 정책 추진동향 10
(3) 지식기반 성장모델의 성공조건 11
2) 지식기반 성장모델을 위한 IT의 역할 11
(1) IT의 양대 범주: 정보
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IT산업의 정책과 시사점", 「정보통신정책」, 정보통신정책연구원, 14권 23호.
이지평 (2002), 「제조업 공동화와 기업의 대응」, LG경제연구원.
전경련 (2003), 「한 중 일 기술경쟁력 비교조사」.
중소기업청 (2002), 「中國科學技術指標(飜譯本)」.
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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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과 전략. 삼성경제연구소.
백종옥 (1999). 신ISO9000 품질경영 한국을 살릴 수 있다. 평단문화사.
삼성경제연구소 (1997). 세계 도시 경쟁력 비교.
송경근 역, 마이클 마쿼드, 엥거스 레이놀즈 저 (1994). 글로벌 학습조직. 한국언론자료간행회.
오윤
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(사)한국인공지능협회에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관
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(사)한국인공지능협회에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관
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(사)한국인공지능협회에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관
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(사)한국인공지능협회에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관
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(주)인공지능팩토리에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계
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과학 분야, 특히 AI와 자연어 처리 기술은 최근 몇 년 사이에 급격히 발전했으며, 다양한 산업 분야에 적용되고 있습니다. 그럼에도 불구하고, 아직까지 많은 문제들이 남아 있습니다. 예를 들어, 기계 번역 시스템은 인간 수준의 번역 품질을
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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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과정 진학을 고려하고 있으며, 향후에는 공공성을 갖춘 인공지능 기술을 연구하는 연구자로 성장하고자 합니다. 특히 의료, 복지, 교육 등 데이터 편향이 발생하기 쉬운 영역에서 공정하고 투명한 AI 모델을 만드는 데 기여하고 싶습니다. 기
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과 빠른 적응력을 갖출 수 있었습니다.
또한, 인공지능(AI)과 머신러닝(Machine Learning) 분야에도 관심을 갖고 공부하고 있습니다. 이를 위해 온라인 강의를 수강하며, 개인 프로젝트를 수행하며 실제 데이터를 활용하여 문제를 해결하는 방법을
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위해 구체적으로 했던 일, 그리고 그 결과와 느꼈던 점을 포함하여 상세 기술하십시오.
2. 지원분야에 있어 가장 중요한 실무역량이 무엇이라고 생각하는지 정의하고, 그에 따라 본인의 역량 수준을 점수화(100점 만점 기준)하여 주시기 바
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