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지능의 진보(알파고와 Chat GPT)
(1) 자연어 처리 모델의 진보
합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)
순환신경망(Recurrent Neural Network, RNN)
트랜스포머(Transformer) 모델의 등장
(2) 생성형 인공지능(Generative AI)의 발전
분석적 인공지능(Analytical
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1. Chat GPT란?
Chat GPT는 Generative Pretrained Transformer의 약자로, 인공지능 분야에서 사용되는 언어 모델 중 하나입니다. 이 모델은 OpenAI에서 개발한 것으로, 대규모의 데이터셋으로 사전학습된 후 다양한 자연어 처리 태스크에 사용될 수 있습니다.
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지능 연구의 중심으로 떠오르면서, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 게임 이론 등 다양한 분야에서 혁신적인 발전이 이루어졌습니다. 특히, 이미지와 음성 인식 분야에서의 성공은 일상 생활 속 다양한 응용 프로그램으로 연결되었습니다.
오늘날
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지능의 이론보다는 응용에 관한 연구가 진행되고 있다. 오늘날 인공지능 분야에서의 관심분야는 매우 광범위하며, 거의 전 분야에서 지능적인 처리가 요구되고 있다.
즉, 자연어 처리에서 서로 다른 언어들간의 기계적인 번역, 기계추론과
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지능 사례
쇼핑몰 LG eshop에서의 활용 사례
(1)검색 기능
-응용분야 :자연어 처리, 전문가 시스템, 패턴인식, 신경망, 에이전트 시스템, 퍼지 이론
'청바지'라는 검색어로 쇼핑몰 프로그램 내에서 데이터를 찾아서 화면에 보여준다.
(2)쇼핑 도우
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지능 언어 모델의 발전 과정
1.3 레포트의 목적 및 구성
2. 챗GPT의 이해
2.1 챗GPT의 개념과 원리
2.2 트랜스포머 아키텍처
2.3 GPT 모델의 진화: GPT-1부터 GPT-4까지
3. 챗GPT가 사회에 미치는 영향
3.1 일상생활의 변화
3.2 비즈니스 환경에서의
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지능 기술을 통해 사회 문제 해결에 기여하고 싶으며, 이를 위해 성균관대학교 지능형소프트웨어학과에서 딥러닝 기반 자연어 처리 분야에 대한 전문적인 지식을 쌓고 싶습니다. 저는 학업에 대한 깊은 열정과 끊임없는 노력으로 학업 목표
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지능, 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 fine-tuning 하여 초등 및
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1.주요 연구(관심)분야 또는 희망전공
저는 인공지능(AI) 및 기계학습 분야에서 특히 딥러닝과 자연어 처리(NLP) 기술에 관심을 두고 있습니다. 이 두 가지 분야는 최근 기술 혁신의 중심에 있으며, 다양한 산업에서 실용적 응용이 활발히 이루어
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지능 기술이 사회에 미치는 가장 큰 윤리적 문제는 무엇이라고 생각하십니까?
28. 요즘 가장 관심 있게 보고 있는 인공지능 연구 분야는 무엇이며, 그 이유는 무엇입니까?
29. 입학 후 가장 중점적으로 배우고 싶은 교과목과 이유는 무엇인
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지능학과에서의 연구 계획은 주로 세 가지 주요 분야로 나뉘어집니다. 첫째, 기계 학습 및 딥러닝 기술의 발전입니다. 저는 이미지 인식 및 자연어 처리 분야에 특히 관심이 있으며, 이를 통해 AI 기술의 최신 트렌드와 발전 방향을 탐구하고자
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