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인공지능과 빅데이터: 현재와 미래. 데이터 과학 저널, 21(3), 200-215.
최영민. (2018). 인공지능 기술의 발전과 사회적 변화. 사회과학 연구, 18(4), 90-108.
송민재. (2019). 인공지능의 윤리적 고려. 철학 연구, 19(2), 175-192.
장유리. (2020). 인공지능 기술
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AI 기반 건강 관리 플랫폼의 미래\", 한국보건학회지, 제21권, 제3호, pp. 57-69.
최수진, \"헬스케어 플랫폼의 기술적 도전과 해결책\", 한국인공지능학회지, 제11권, 제1호, pp. 134-146.
강미영, \"AI와 웨어러블 기기 통합의 가능성\", 한국기술경영학회
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인공지능 시스템에 대한 신뢰에 의존할 수밖에 없는 상황이 된다.
넷째, 생성형 AI 모델은 훈련 데이터의 품질과 정렬 과정에서 사회적 편향을 포함하거나 이를 증폭할 수 있다. 이는 특히 딥러닝 모델에서 성별, 인종, 성적 취향, 정치적 성향
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인공지능 문제, 어떻게 해결할까, 디지털데일리, 채수웅기자, 2017.09.28.
https://www.ddaily.co.kr/news/article/?no=160819
초거대 AI, 시사상식사전, 2022.08.25
챗GPT의 한계와 가능성,ifs POST, 윤기영, 2023.02.14
https://www.ifs.or.kr/bbs/board.php?bo_table=News&wr_id=53233
지문
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AI 기반 맞춤형 교육의 현황과 과제. 한국교육개발원.
홍선주 외. (2020). 학교 교육에서의 인공지능(AI) 활용 방안 탐색. 한국교육과정평가원.
김성훈. (2021.8). 개별 맞춤형 학습을 위한 딥러닝 기반의 이분된 지식 추적 모델 개발 [박사학위논문,
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딥러닝 위력… 알파고, 프로기사 직관까지 갖췄다. 서울신문, 출처: https://www.seoul.co.kr/news/newsView.php?id=20160310002004
두산백과 두피디아 [발행년불명]. 인공지능. 두산백과
서울대학교 AI연구원 [발행년불명]. 약인공지능과 강인공지능. AI용어사전
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딥러닝을 활용하는 경우가 더 많아지고 있다. 이러한 인공지능은 자율주행 자동차를 포함해 일상생활에서 네비게이션, 인공지능 스피커, AI 챗봇, 헬스케어 등 다양한 분야에 활용되고 있다.
[참고문헌]
1. 경영정보시스템, 교재
2. 인공지능
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AI(generative AI)는 질문(프롬프트)에 대응하여 텍스트, 이미지, 기타 미디어를 생성할 수 있는 인공지능(AI) 시스템입니다.
생성형 AI는 학습한 데이터를 기반으로 고품질의 텍스트, 이미지 등 콘텐츠를 생성할 수 있는 딥러닝 모델이며, 입력 트
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인공지능(Arti ficial Intelligence), 빅데이터(big data), 기계학습(machine learning), 딥러닝(deep learning), 사물인터넷(Internet on Things), 로봇공학, 클라우드 컴퓨팅 등으로 대표되며, 이런 신기술들을 통하여 초연결, 탈중앙화/분권화, 공유/개방을 통한 맞춤
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AI 음성비서 개발 기업들은 개방형 플랫폼을 구축함에 따라서 자사의 산업 뿐 아니라 타산업과 협력을 통해서 안정성과 컨텐츠의 다양화를 노려야 한다. 인공지능의 기능은 많은 부분 데이터에 의지하고 스스로 학습하며 성장하는 딥러닝 기
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