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트랜스포머 모델의 등장 이후 많은 대규모언어모델이 탄생했다. 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습해 번역/생성 등 광범위한 자연어처리 작업을 높은 정확도로 수행할 수 있게 되었기 때문이다. 대표적으로 오픈 AI 의 GPT, 구글의 BERT, 메타의
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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 AI)과 생성형 인공지능의 차이
챗
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생성형 인공지능의 유형
1) MS 코파일럿 (Copilot)
2) 구글 제미나이 (Gemini)
3) 앤스로픽의 클로드 (Claude)
4) OpenAI ChatGPT (챗GPT)
4. 생성형 인공지능의 주요기술
1) 트랜스포머(Transformer)
2) 비전 트랜스포머(ViT: Vision Transformer)
3) 다중모달(multimod
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ChatGPT와의 대화에서 엿본 미래의 희망. 대한토목학회지.
박준철 & 박세린. (2023). 개인적 특성이 ChatGPT 태도와 이용의도에 미치는 영향. 한국경영공학회지.
김태원(2023), “챗GPT가 촉발한 생성형 AI 시대, 미래 모습과 대응 방안” Ⅰ. 서론
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처리와 자동화된 작업 수행에 주로 사용되었으나, 최근에는 생성형 AI 기술이 눈부신 성장을 이루어냈다. 대표적인 예로 <ChatGPT>와 <DALL-E>와 같은 모델은 대규모 자연어 처리와 이미지 생성에서 큰 발전을 보였으며, 이를 통해 콘텐츠
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실시간으로 질문하면, 챗봇은 고객에게 제시할 답변을 바로
내 놓는 방식이다. 1. 들어가면서
2. 생성 AI의 기업 업무 활용에 대한 대표적 사례 ? 금융 분야
3. 생성 AI의 기업 업무 활용에 대한 대표적 사례 ? 건축 분야
4. 생성 AI의 기업
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ChatGPT는 혁신의 도구가 될 수 있을까?: ChatGPT 활용 사례 및 전망”, “The AI Report”,
김태원(2023), “챗GPT가 촉발한 생성형 AI 시대, 미래 모습과 대응 방안”, “과학기술정책연구원”, “FUTURE HORIZON” 1. 서론
2. 생성형 AI 소개
1) CHAT GPT와
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생성형 인공지능(ChatGPT)의 활용과 윤리: 교육 및 업무 환경 중심으로. 한국정보사회학회, 20(3), 4562.
최준영. (2022). AI 서비스 비교 분석: 챗봇, 가상비서, 자동화 시스템의 진화. 융합정보논문지, 12(4), 2538.
조수현. (2023). 교육 현장에서 인공지능
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생성형 AI 서비스입니다.
InVideo를 활용함으로써 사용자들은 직접적인 편집 기술을 갖추지 않아도 동영상 제작에 창의적이고 전문적인 요소를 추가할 수 있으며, 동영상 콘텐츠의 효과적인 제작과 고품질 동영상 제작에 큰 도움을 받을 수 있
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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 장단점
(1) 장점
가. 업무 효율성 및 생산성 향상
나.
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