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multimodal large language models: A survey. arXiv.
https://doi.org/10.48550/arXiv.2402.12451 인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model; 대규모 언어 모형)과 LMM(Large Multimodal Model; 대규모 멀티모달 모형)을 비교, 설명하고, Deep Learning과의 관계에 대해
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인공신경망 모델입니다. LLM의 주요 특징은 다음과 같습니다. I. 서론 1
II. 본론 2
1. 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)의 특징과 구현 로직 2
1.1 LLM의 정의와 특징 2
1.2 LLM의 구현 로직 3
2. 대규모 멀티모달 모델(Large Multimodal Model, LMM)
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인공지능은 의료, 금융, 제조, 교육 등 거의 모든 산업 분야에 도입되어 운영 효율을 높이고 새로운 가능성을 탐색하는 중입니다. 이처럼 AI 기술은 계속해서 발전하고 있으며, 이러한 기술의 진화는 인류의 미래에 지대한 영향을 미칠 것으로
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Language Models. Google DeepMind. I. 서론
Ⅱ. 본론
1. 생성형 인공지능의 개념
2. 주요 구현 기술
(1) GAN
(2) 변분 오토인코더 (Variational Autoencoders)
(3) 트랜스포머 기반 대규모 언어 모델 (Transformer-based Large Language Models)
3. 생성형 인공지능의 장
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AI chatGPT, openai.com. Ⅰ. chatGPT를 이용한 질문 5가지와 답변 결과
1. 유비쿼터스 컴퓨터학과가 4차 산업혁명에 도움이 될 수 있을까?
2. 대화형 AI는 어디까지 진화할 수 있을까?
3. 컴퓨터 CPU와 인공지능 중 어느
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모델의 진화: GPT-1부터 GPT-4까지
3. 챗GPT가 사회에 미치는 영향
3.1 일상생활의 변화
3.2 비즈니스 환경에서의 활용
3.3 직업 시장의 변화
4. 챗GPT가 교육에 미치는 영향
4.1 교육 방식의 변화
4.2 학습자에게 미치는 영향
4.3 교육자에게 미
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모형과 현실과 지식간의 갭을 극복하여 더 나은 시대의 예산편성으로 긍정적인 면을 적극적으로 살릴 수 있도록 노력해야 할 것이다.
Ⅳ 참고문헌
진경아(2005a) 주민참여예산제의 활성화 방안에 관한 연구 :광주광역시 북구 주민참여예산제
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모형이다. 합리적 행위자모형(Model Ⅰ), 조직과정모형(Model Ⅱ), 관료정치모형(Model Ⅲ)가 그것인데 이는 과거부터 논의되었던 집단적 의사결정에 관한 의사결정이론이나 모형들을 크게 합리모형과 조직모형으로 양분하고, 비교적 소홀하게 취
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모델로 기용하고 SNS를 활용해 방대한군의 스토리를 꾸준히 노출시키고, 농아학교가 아닌 매장, 도심에서도 뮤직시트를 체험해 볼 수 있도록 하여 방송광고 그 연장선에서도 뮤직시트를 기억할 수 있도록 조치했다.
현대자동차가 국내 1위의
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인공신경망
4. 모형의 평가
10강. CRM전략의 수립
1. 고객전략으로서의 CRM
2. 전사적 crm 전략수립단계
3. CRM 프로세스 전략 프레임워크
11강 CRM 중심의 마케팅 전략
1. 기존 마케팅 vs CRM 중심의 마케팅
2. 캠페인 관리
3. 로열티 프로그램
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AI 프로젝트에서의 데이터 수집 경험은?
23. 논문 읽는 습관이 있나요?
24. 연구자로서 가장 필요한 자질은?
25. 대학원 생활에서 가장 기대되는 점은?
26. 인공지능 기술이 사회에 미치는 가장 큰 윤리적 문제는 무엇이라고 생각하십니까
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학습자의 학습 기록 및 선호도 데이터와 연계하여 개인화된 학습 경로를 제공하는 시스템을 설계하고, 실제 교실 환경에서의 반응과 학습 효과를 분석하는 후속 연구로 확장하고자 합니다. 1. 인공지능학 연구주제 및 연구계획 1
2. 인
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인공지능 기술을 연구하는 연구자로 성장하고자 합니다. 특히 의료, 복지, 교육 등 데이터 편향이 발생하기 쉬운 영역에서 공정하고 투명한 AI 모델을 만드는 데 기여하고 싶습니다. 기술의 발전이 특정 계층이나 지역만을 위한 것이 아닌, 모
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모델을 개발하는 데 성공했으며, 이는 실제 산업 문제를 해결하는 데 기여했습니다.
2. 학업 목표 및 동기
제 학업 목표는 컴퓨터공학의 광범위한 분야 중에서도 특히 인공지능, 머신러닝, 그리고 데이터 과학의 최전선에서 혁신적인 연구를
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위해 최선을 다하는 자세를 가지고 있습니다. 또한, 긍정적이고 적극적인 성격으로 주변 사람들과 좋은 관계를 유지하며 협력하는 데 능숙합니다.
이제 석사 과정을 통해 인공지능에 대한 전문적인 지식을 습득하고, 연구 능력을 향상시키고
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