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인공지능에 많은 투자를 하고 있습니다. 카카오는 자사의 AI 모델인 코GPT를 활용한 새로운 서비스를 론칭할 예정입니다.
코GPT는 카카오가 개발한 생성형 인공지능 모델로, 사용자의 입력에 따라 자동으로 문장을 생성하고 응답하는 능력을 갖
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영상 생성 서비스: InVideo
InVideo는 생성형 AI를 활용하여 복잡한 동영상 편집 기술 없이도 매력적인 동영상을 만들 수 있는 서비스입니다. 사용자들은 비디오 아이디어를 선택하고 키워드를 선정하는 단계부터 시작합니다. 그 다음은 스크립트
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LMM이 LLM을 대신하는 용어로 자리 잡을 것이라는 전망이 나온다. 오픈AI와 구글 등이 LMM 개발에 속도를 내고 있어서이다. 1. LLM과 LMM의 획기적 발전
2. 플러그인 기능의 확장
3. 생성형 AI시대 일자리의 변화와 인간이 갖추어야 할 역량
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인공 정신 이론이 제안될 수 있다. 이 이론은 인공지능의 상태와 행동에 대한 이론적 근거를 제공해 인공지능과의 협업 과정에서 발생할 수 있는 불확실성을 줄여주는 역할을 할 수 있다.
둘째, 생성형 AI의 출력, 특히 대형 언어 모델의 경우,
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생성형 인공지능의 발전방향
(1) 정보 신뢰성과 콘텐츠 투명성 확보
생성형 AI는 실제 존재하지 않는 정보를 신뢰도 높은 문장으로 생성하는 ‘환각(hallucination)’ 현상을 내포하고 있으며, 이는 고신뢰 정보가 요구되는 법률, 의료, 언론, 교육
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생성형 AI 및 챗GPT 관련 대학 뉴스 기사
http://kuen.korea.ac.kr/news/articleView.html?idxno=583
20. LoveDeveloping 블로그 ChatGPT 및 생성형 AI의 기술적 원리와 활용법
https://lovedeveloping.tistory.com/13 1. 서론
1.1 챗GPT의 등장과 배경
1.2 인공지능 언어 모델의 발
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인공지능이 사람이 알아들을 수 없는 자신만의 언어를 발명해 다른 AI와 소통하기 시작했다. AI가 새로운 언어로 소통하기 시작하자 당황한 개발자들은 해당 AI의 작동을 일단 중지시켰다. 작년 7월 29일 <캘리포니아 글로벌 뉴스>에 따르면
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인공지능이란 기술은 꿈도 못 꾸는데 체스로 인간을 이기는 경지까지 도달하였다. 특히 로봇분야 같은 경우 잠재 가능성은 가히 무궁무진하다. 만화 속에서만 나왔던 거대 로봇은 언잰가 전장에 투입될지 아무도 모른다. 과학 기술은 자꾸 발
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생성하므로 의료용 인공혈장으로서 덱스트란 제조에 이용된다. 이 밖에 젖산균에는 영양 요구성에 따라 비타민이나 아미노산의 검정과 정량에 도움이 되는 것도 있다.
3) 누룩곰팡이
누룩곰팡이를 대표하는 누룩곰팡이속(Aspergillus)에는 50여
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인공적으로 조성한 숲을 말한다.
“공원녹지”라 함은 쾌적한 도시환경을 조성하고 시민의 휴식과 정서함양에 기여하는 공원, 녹지, 공공공지, 하천, 유수지, 저수지, 그 밖의 식생공간 등을 말한다. [1] 기업도시의 개요
1. 기업도시의
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: 컨텐츠 이용을 요청한 모든 KISreport는 실시간으로 확인하는 정보를 포함하고 있기때문에 (사)한국인공지능협회 보고서를 구매하는 시점에서 생성됩니다.
따라서 모든 보고서의 작성일자는 보고서를 구매하는 시점의 일자입니다.
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따라서 모든 보고서의 작성일자는 보고서를 구매하는 시점의 일자입니다.
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따라서 모든 보고서의 작성일자는 보고서를 구매하는 시점의 일자입니다.
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따라서 모든 보고서의 작성일자는 보고서를 구매하는 시점의 일자입니다.
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작성일자 : 컨텐츠 이용을 요청한 모든 KISreport는 실시간으로 확인하는 정보를 포함하고 있기때문에 (주)인공지능팩토리 보고서를 구매하는 시점에서 생성됩니다.
따라서 모든 보고서의 작성일자는 보고서를 구매하는 시점의 일자입니다.
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하게 생성할 수 있는 기술이 요구되며, 이는 맞춤형 교육(personalized learning) 실현의 핵심 요소로 자리잡고 있습니다.
하지만 현재의 생성형 인공지능은 창의성이나 유용성 측면에서 여전히 한계가 존재하며, 교육적 맥락에 최적화된 콘텐츠를
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생성하는 데 상당한 진전을 이루었지만 한계와 윤리적 고려 사항도 따릅니다. 지속적인 연구와 발전을 통해 제너레이티브 AI의 미래는 다양한 영역에 혜택을 주고 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 개선할 수 있는 보다 지능적이고 상황에 맞는
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인공지능학과는 AI 연구의 최전선에서 혁신적인 연구를 수행하고 있으며, 이를 바탕으로 학문적·산업적 발전에 기여하고 있습니다. 저는 본 대학원의 우수한 연구 환경과 교수진과 함께 인공지능의 신뢰성과 설명 가능성을 향상시키는 연구
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생성했으며, LSTM 모델을 설계하고 학습을 진행했습니다. 성능 개선을 위해 하이퍼파라미터 튜닝과 평가 지표 분석에 주력했습니다. 팀원들과 긴밀히 소통하며 연구 방향을 공유했고, 결과 발표 준비도 함께 진행해 프로젝트 성공에 기여했습
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인공지능 관련 직무를 맡았을 때 유용하게 활용할 수 있을 것이라 확신합니다. 또한, 빠르게 발전하는 AI 기술에 적응하고, 기업의 요구에 맞는 솔루션을 제시할 수 있는 준비가 되어 있습니다.
4. 교내외 수업, 프로젝트 등의 활동(최근 5년 이
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