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사용자의 행동 데이터를 분석하여 개인 맞춤형 추천 시스템을 구현하거나, 의료 데이터를 분석하여 새로운 진단 방법을 개발할 수 있다. 빅데이터 분석 기술은 다양한 분야에서 생성 형 인공지능의 성능을 향상하는 데 기여할 수 있다.
4. 결
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생성형 인공지능(Generative AI)에 관하여 조사하여 설명하고 생성형 인공지능을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술에 관하여 서술해 보았다. 지능(Intelligence)은 더 이상 인간의 독점적인 영역이 아니다. 인간은 탁월한 지능을 통해 복잡한 추론,
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생성형 AI가 인류의 발전과 복지 증진에 기여할 수 있도록 노력해야 할 것이다.
4. 출처 및 참고문헌
ChatGPT를 넘어, 생성형 AI(Generative AI)의 미래 - 1편, 홍은주, SAMSUNG SDS, 2023년 08월 18일, https://www.samsungsds.com/kr/insights/future_of_generative_ai_1.html
ChatGP
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인공지능이 인간사회에 미치는 영향에 대한 연구」, 『한국정보전자통신기술학회 논문지』, 2019.
염재민 외, 「게임개발에서 생성형 AI의 활용 방안에 관한 탐색적 연구」, 『한국정보과학회 학술발표논문집』, 2024.
이상원, 「생성 AI의 할루
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인공지능과 기계학습의 장점과 문제점
1) 인공지능과 기계학습의 장점
(1) 인공지능의 장점
(2) 기계학습의 장점
2) 인공지능과 기계학습의 문제점
(1) 인공지능의 문제점
(2) 기계학습의 문제점
3. 인공지능과 기계학습의 정보통신망과
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