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기술해 주십시오.
4. 본인의 AI 개발역량이나 관련 지식 및 보유 Skill 등에 대해 구체적으로 기술해 주십시오.
2) 자연어 처리 기술개발
1. KT 및 해당 분야에 지원한 동기와 석사과정 입학 및 KT 입사 후 해당 직무의 전문가로 성장하기 위
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딥러닝 기반 안면 인식 기술을 활용한 면접 태도 분석 시스템 개발\". 정보과학회 논문지.
- 박지민, 최현우. \"자연어 처리를 이용한 면접 답변의 논리성 및 키워드 활용도 평가 모델\". 한국 인공지능 학회 논문지.
- 김민준, 정은서. \"AI 면접의
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/ AI-Powered Virtual Twin Experience ? 다쏘시스템
6. 로봇 기반 제조현장 스마트전략 ? 한국 로봇산업진흥원
7. 디지털 리얼리티 기술
8. LoadRunner AMR 기술 ? 로드러너
9. 항공산업의 발달과 자기실현의 기회
10. 생성형 AI란 무엇인가 - AWS Korea Gov.
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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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개발을 향해 나아가고 있다.
(출처 : https://ieeexplore.ieee.org/document/10500411 )
♣ 참고문헌
손향숙, 신현욱 [대학영어] 2024 방송통신대학교 출판문화원 대학영어 공통형 2024년 2학기 중간과제
A. Virus. (교재 Unit 1, 멀티강의 1강~2강)
1. 텍스트를
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기술의 혁신적 발전
2.1. 기계번역과 자연어처리 기술의 진화
2.2. 대화형 AI와 언어 모델의 발전
2.3. 음성인식 및 음성합성 기술의 성과
3. 멀티모달 소통과 가상현실 언어 환경
3.1. 텍스트-이미지-음성의 통합적 소통
3.2. VR/AR 환경
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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 딥러닝의 관계 7
III. 결론 9
IV. 참고문헌 10
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인공지능의 역사
3. LLM(Large Language Model; 대규모 언어 모형)
4. LMM(Large Multimodal Model; 대규모 멀티모달 모형)
5. Deep Learning과의 관계
1) 딥러닝과 LLM의 관계
2) 딥러닝과 LMM의 관계
3) 결론
6. 본인의 의견
7. 참고문헌(APA 양식에 맞추어서 작성)
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기술 등) 강점으로 가지고 있는지, 그 역량을 갖추기 위해 무슨 노력과 경험을 했는지 구체적으로 작성해주시기 바랍니다. (학내외 활동/프로젝트/교육 이수 과정 등 본인의 경험을 기반으로 작성해주시기 바랍니다.)
6) 스마트팩토리_AI
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과정의 시작점이자 가장 중요한 도약이 KAIST 대학원이라고 확신합니다. 기술의 최전선에서 가치와 책임을 함께 고민하는 연구자로 성장하겠습니다. 카이스트(KASIT) 전산학부 대학원 자기소개서 면학계획 합격예시
1. 대학 특별활동 사례
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