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IT와경영정보시스템1공통 인공지능AI 학습고안된 LLM Large Language Model 대규모언어모형과 LMMLarge Multimodal Mode 대규모멀티모달모형 비교하시오00
목차
Ⅰ. 서 론
Ⅱ. 본 론
1. 인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model; 대규모 언어
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1. 인공지능의 정의
2. 인공지능의 역사
3. LLM(Large Language Model; 대규모 언어 모형)
4. LMM(Large Multimodal Model; 대규모 멀티모달 모형)
5. Deep Learning과의 관계
1) 딥러닝과 LLM의 관계 인공지능(AI) 학습을 위해 고안된 LLM(Large Language Model; 대규
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I. 서론1
인공지능(AI) 분야에서 자연어 처리(NLP)는 점차 중요성이 커지고 있으며, 그 과정에서 등장한 대규모 언어 모델(LLM, Large Language Model)과 대규모 멀티모달 모델(LMM, Large Multimodal Model)은 I. 서론1
II. 본론2
1. 대규모 언어
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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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AI 및 챗GPT 관련 대학 뉴스 기사
http://kuen.korea.ac.kr/news/articleView.html?idxno=583
20. LoveDeveloping 블로그 ChatGPT 및 생성형 AI의 기술적 원리와 활용법
https://lovedeveloping.tistory.com/13 1. 서론
1.1 챗GPT의 등장과 배경
1.2 인공지능 언어 모델의 발전 과정
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1994). Arts as epistemology : enabling children to know what. In Gallas, K.,(Ed). The languages of learning. New York : Teachers College Press.
Hyson, M. (2000). Is it okay to have calendar time? look up to the star, look within yourself. Young Childern, 55(6), 60-61.
Katz, L. G. (1985). Research cu
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1. Overfitting과 Underfitting의 차이는?
22. 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
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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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1/2씩 감소하기 때문에) O(logN)
imbalanced tree(한쪽으로 치우진 편향된 이진탐색트리)일때는 N의 시작 복잡도는 가진다. O(N)
AVL트리는 편향가 되지 않도록 높이차 성질(왼쪽 부트리와 오른쪽 부트리 높이차가 1)을 불만족시 회전을 시켜 rebalancing
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고려 사항도 따릅니다. 지속적인 연구와 발전을 통해 제너레이티브 AI의 미래는 다양한 영역에 혜택을 주고 인간과 컴퓨터의 상호 작용을 개선할 수 있는 보다 지능적이고 상황에 맞는 인식 시스템을 만들 수 있는 가능성을 제시합니다.
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1500명의 학생 성적 데이터를 활용해 학생별 맞춤 학습법을 제시하였고 20% 이상의 성적 향상 효과를 확인하였습니다. 이를 통해 데이터 분석과 문제 해결 능력을 키우며 인공지능과 빅데이터 분야에 진로를 정하게 되었습니다. 서울대학교의
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