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러닝 기법의 출현으로 급속도로 발전하고 있습니다. I 서론 및 선정 사유
II 본론
1. AI와 딥페이크의 개념
1) 정의 및 개념
2) 활용
2. AI와 딥페이크의 역사
1) 상상에서 현실까지
2) AI의 발달에 따른 주요 성과
3)딥페이크의 발달
3. 딥
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1. Chat GPT란?
2. AI서비스 경쟁현황
3. Chat GPT VS 기존검색
4. Chat GPT와 변화
5. Chat GPT 활용사례
6. Chat GPT 한계와 문제점
7. 시장전망
8. 참고자료 1. Chat GPT란?
2. AI서비스 경쟁현황
3. Chat GPT VS 기존검색
4. Chat GPT와 변화
5. Chat GPT 활용사례
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딥러닝(Deep Learning)은 인공지능의 핵심 기술로 자리 잡았다. 딥러닝은 대규모 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하는 기술로, 인공 (중략)
4. 인공지능의 윤리적 쟁점과 문제점
가. 인공지능의 의사결정 투명성과 책임성_ 인공지능의 의사결정
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러닝을 활용해 이력서 파일분석이나 잠금화면 콘텐츠 추천, 문자인식을 통한 문제풀이기능 등을 제공하고 있다.
5. 맺음말
현재 4차산업이 도입되고 있는 추세이고 벌써 인공지능 자동차와 파파고 아이폰의 시리, 겔럭시의 빅스비 등 많은 AI
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부작용과 윤리적 논란
6. 인공지능 AI와 관련된 윤리적 법적문제와 해결방안 제시
(1) 자율주행자동차 사고시 책임문제
(2) 드론을 활용한 범죄
(3) 딥페이크 기술의 악용
7. 인공지능 개발자들이 갖춰야 할 책임의식
8. 결론 및 느낀점
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한국딥러닝(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현
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AI 성공의 관건입니다.
Q9. 딥러닝 모델 성능 향상을 위해 어떤 방법들을 시도했나요?
다양한 모델 구조 실험과 하이퍼파라미터 튜닝, 정규화 기법 도입을 시도했습니다. 데이터 증강과 불균형 해결을 위해 오버샘플링, 언더샘플링, 비용 민감
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AI 라이브러리와 딥러닝 기법을 실무에 접목하는 경험을 쌓을 수 있었으며, 프로젝트 결과는 학내 발표뿐 아니라 지역 AI 공모전에서 우수상을 받는 성과로 이어졌습니다. 이 경험을 통해 AI 기술이 실질적인 산업 문제 해결에 기여할 수 있다
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AI 기술을 잘 활용할 수 있다는 자신감을 갖게 해주었습니다. 앞으로도 이러한 자신감을 바탕으로 펄어비스에서 혁신적인 AI 기술을 개발하는 데 매진하겠습니다. 1. [자기소개서] 지원자님의 삶과 인생에 대해서 이야기해 주세요 펄어비스
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AI, 마케팅 관련 최신 논문과 기술 문서를 꾸준히 학습할 예정입니다.
기술적 역량 강화를 위해 프로그래밍 능력과 머신러닝 알고리즘 구현 실력을 지속적으로 발전시키겠습니다. Python과 관련 라이브러리뿐 아니라, 딥러닝 프레임워크인 Tensor
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AI/Data 분야에서 어떤 전문성을 키우고 싶나요?
입사 초기에는 제조업 현장의 데이터 특성을 깊이 이해하고, 공정별 데이터 수집과 전처리 역량을 탄탄히 다지고 싶습니다. 이후 머신러닝과 딥러닝 기술을 활용해 예측 모델 개발과 공정 최적
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