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유를 통해 해결될 수 있으나, 현재까지는 그러한 노력이 부족한 상태이다. 이에 따라, AI 기술의 발전과 함께 개인정보 보호에 대한 법적 규제와 기술적 대책이 필요하게 되었다.
AI 기술의 발전은 현대 사회의 전반적인 분야에서 혜택을 제공
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생성형 AI 시대, 창작을 새롭게 정의하다 / AI의 창작 능력이 인간에게 이로울까?
튜링 테스트 vs. 중국어 방 / 용어의 프레임에 갇힌 인간들
오리너구리와 MBTI의 함정 / AGI 시대의 동상이몽
라이트 형제가 인류에 선사한 교훈 / 딥페이크 기술
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AI 규제 법'을 최근 통과시켰고 EU 27개국 장관들의 최종 승인을 거쳐 ‘AI 규제 법’을 올해 연말부터 단계적으로 시행할 것으로 보입니다. 지원자가 생각할 때, AI를 활용한 디지털 전환이 초래할 수 있는 위험 요소를 신용보증기금의 BASA 서비
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시계열 데이터 처리에 적합하다.
95. 미래 사회에서 인공지능이 인간과 공존하기 위해 가장 중요한 요소는?
정답: 윤리와 책임
정답해설: 인공지능이 인간 중심적으로 작동하고 사회에 해를 끼치지 않도록 하기 위한 기준이 필요하다.
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ChatGPT와의 대화에서 엿본 미래의 희망. 대한토목학회지.
박준철 & 박세린. (2023). 개인적 특성이 ChatGPT 태도와 이용의도에 미치는 영향. 한국경영공학회지.
김태원(2023), “챗GPT가 촉발한 생성형 AI 시대, 미래 모습과 대응 방안” Ⅰ. 서론
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ai ChatGPT 사용 시 발생할 수 있는 부작용 및 윤리적 이슈
https://appexpress.ai/article/side-effects-caused-by-chatgpt/
7. 연합뉴스TV 생성형 AI와 관련된 최신 뉴스 및 사회적 이슈
https://www.yonhapnewstv.co.kr/news/AKR20250212053659228
8. Semantic Scholar (논문1) ChatGPT 및
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자율규제의 여건을 형성하는 것을 지향하게 된다면 현재 표현의 자유에 대한 침해에 대한 우려는 불식 될 수 있을 것이다.
그리고 이 모든 것을 만들어 낼 수 있는 그 토대는 인터넷을 이용하는 개인의 적극적인 권리의 행사와 의무의 이행에
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-31.
정유성(1998). 새로운 교육문화 사회운동론: 사람, 삶, 되살림 2. 서울: 한울.
조혜정(1997). 학교를 거부하는 아이들, 아이를 거부하는 사회. 서울: 또 하나의 문화.
한주미(1999). Emerson College의 쉬타이너 교사양성 체계. 제2차 프로젝트 관련 워
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평가론논집 제1집, 한국감정평가
업협회, 1991.
안정근, 현대부동산학, 법문사, 1990.
이태교, 부동산중개업법령 및 중개실무, 화학사, 1991.
이태교, 부동산중개론, 부연사, 1999.
이태교, 부동산마케팅, 경영문화원, 1984.
전국부동산중개업협회, 제9
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평가가 이뤄져야 할 것으로 보인다.
- 끝 - Ⅰ. 평가 개요
1. 평가의 의미 및 취지
2. 매니페스토 추진 과정
3. 평가를 위한 사전 작업
4. 5대 분야 23개 세부요소 평가기준 및 방법
5. 평가사업 개요
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요소해석(FEA) 결과와 비교하여 모델의 신뢰성을 평가하고 있습니다. 이 연구를 통해 AI 기반 예측 모델의 가능성을 확인하고 있으며, 대학원에서도 이를 확장하여 연구를 진행하고 싶습니다.
18. 연구 수행 중 예상되는 어려움과 해결 방안은
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요소라고 생각합니다.
5) 현대모비스의 AI 기술 개발 방향에 대해 어떻게 기여할 계획인가요?
답변: 자율주행 및 인포테인먼트 시스템 개발을 위한 생성형 AI 기술 연구에 기여하고 싶습니다. 2025 현대모비스 생성형AI-딥러닝 기술 개발 자
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요소는?
15. 최근 주목받는 AI 기술 중 관심 있는 것은?
16. AI 윤리를 실천하기 위한 방법은 무엇이라고 생각하나요?
17. 데이터 전처리에서 중요한 점은?
18. 교차 검증의 목적은 무엇인가요?
19. 자율주행에서 AI는 어떤 역할을 하나요?
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AI 및 자율 시스템 개발 전문가로 성장하여, 무인기(UAV), 자율주행 로봇, 감시·정찰 시스템 등에서 실질적인 성능 향상을 이끌어낼 수 있는 연구 및 개발을 수행하겠습니다. 실무에서 습득한 경험을 바탕으로, 딥러닝 기반 영상 분석, 강화학습
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AI-Hub 교육자료 등)을 정제하고, 교육 전문가의 검토를 거쳐 생성 콘텐츠의 품질을 평가하겠습니다.
또한 Reinforcement Learning with Human Feedback(RLHF) 방식을 도입하여 ‘좋은 교육 콘텐츠’의 기준을 반영한 출력 제어 알고리즘을 실험할 예정입니다
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