|
자연어 처리 기술의 발전과 GPT 모델의 응용.\" 한국정보과학회 논문지.
김현수. (2020). \"GPT-3의 언어 모델과 인공지능의 미래.\" 한국인공지능학회지.
최재원. (2022). \"인공지능과 윤리: Chat GPT의 활용과 한계.\" 한국정보통신학회지.
이민호. (2023)
|
|
|
전략
(4) 개인정보 보호 및 법적 리스크
? 리스크 요인
? 대응 전략
10. 향후 발전 방향 및 비전
(1) 글로벌 진출 전략
(2) 타 교육 영역 확장 (언어, 예체능 등)
(3) AI 기술 고도화 로드맵
(4) "미래 교육 플랫폼"으로서의 비전
<참고문헌>
|
|
|
GPT 시대의 필수역량 ‘AI 리터러시’”
강동훈. (2023). 챗지피티(ChatGPT)의 등장과 국어교육의 대응. 국어문학.
공정식. (2023). 인공지능 ChatGPT와의 대화에서 엿본 미래의 희망. 대한토목학회지.
박준철 & 박세린. (2023). 개인적 특성이 ChatGPT 태도와
|
|
|
자연어 처리 AI언어모델이다.
최근 챗 GPT 인해 전 세계가 요동치고 있다. 심지어 빌 게이츠 마이크로소프트(MS) 창업자는 오픈AI가 개발한 인공지능(AI) 챗봇 챗GPT에 대해 1980년대 이후 가장 혁신적인 기술 발전이라는 평가(評價)까지
내 놓고
|
|
|
자연어 처리에서 도메인 지식의 역할. 인공지능인문학연구.
구본권. (2023). 챗GPT 시대의 필수역량 ‘AI 리터러시’.\" KISO 저널. Ⅰ. 서론
Ⅱ. 본론
1. 생성형 인공지능(Generative AI)란
2. 생성형 인공지능의 특징
1) 텍스트의 질(quality)
2)
|
|
 |
GPT의 부작용 및 문제점
5.1 개인정보 유출 위험
5.2 허위 정보 생성 및 확산
5.3 윤리적 문제와 사이버 범죄
6. 챗GPT의 잠재적 기회
6.1 개인화된 학습 경험
6.2 교육 접근성 향상
6.3 평가 방법의 개선
7. 챗GPT의 미래와 발전 방향
7.1 기술적
|
|
|
평가지수 등 고품위 성능지수 확보까지 아직도 백색 LED가 조명기기에 사용되기까지는 해결해야 할 많은 문제점을 갖고 있다. 여하튼 에디슨의 전구 발명이 1 세기가 지난 지금, 반도체 기술, 즉 광전자 기술의 발전이 반도체 조명이라는 또 다
|
|
|
발전방향‘ 6
제 2절. 유치원에서 미술활동을 지도할 때 교사의 역할 7
제 3장. 레지오의 미술접근 방식과 아뜰리에리스타가 수행하고 있는 역할 9
제 4장. 우리나라 유아교육 현장의 미술 교육 방법 및 교사 역할 개선 10
제 1절. 관계성
|
|
|
평가(고객생애가치, 고객자산가치, 고객점유율, RFM등)의 전략적 활용
6강 CRM 시스템
1. CRM 시스템의 역할과 구조
2. 분석 CRM
3. 운영 crm
4. 협업 crm
5. crm 시스템의 구축
7강 crm을 위한 데이터마이닝.
1. 데이터마이닝의 개념과 특징
2.
|
|
|
발전방향...........................................21
6. ERP와 e-business.........................................25
Ⅳ. 국내ㆍ 외 ERP 패키지 제품과 도입현황......................28
1.ERP 도입현황..............................................28
2. ERP 시스템의 도입전략..
|
|
 |
자연어 처리와 설명 가능한 인공지능 분야에 큰 관심을 두고 있습니다. 앞으로는 인간과 인공지능이 보다 신뢰할 수 있는 상호작용을 할 수 있도록, 도메인 특화된 언어 모델과 설명 가능한 알고리즘을 연구하고자 합니다. 연세대학교 대학원
|
|
 |
발전을 지원하는 핵심 멤버가 되겠습니다. 1. 지원 동기와 입사 후 포부를 작성해 주세요.
2. 지원한 직무의 핵심 역량은 무엇이라고 생각하며, 해당 역량을 갖추기 위한 자신만의 노력이나 경험을 작성해 주세요.
3. 본인만의 '차별화
|
|
 |
처리에서 중요한 점은?
18. 교차 검증의 목적은 무엇인가요?
19. 자율주행에서 AI는 어떤 역할을 하나요?
20. 자연어처리(NLP)에 대해 설명해보세요.
21. Overfitting과 Underfitting의 차이는?
22. AI 프로젝트에서의 데이터 수집 경험은?
23. 논
|
|
 |
모델을 상용화하는 스타트업 혹은 연구소에서 주도적 역할을 하고자 합니다.
지금 준비 중인 멀티모달 데이터셋 구축, 평가 지표 개발 경험이 향후 연구와 산업 현장에서 큰 자산이 될 것입니다. 1. 대학 특별활동 사례
2. 리더십 활동 사
|
|
 |
언어모델, 교육용 인공지능, 강화학습을 통한 출력 제어, 콘텐츠 평가 알고리즘, 자연어 생성(NLG)에 관심이 있으며, 기술과 교육을 융합한 인공지능 기반 학습 플랫폼 개발에 뜻을 두고 있습니다.
● 연구계획
우선 Transformer 기반의 GPT 모델을 f
|
|
메뉴펼치기
