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머신러닝 / 딥러닝 기술개발
1. KT 및 해당 분야에 지원한 동기와 석사과정 입학 및 KT 입사 후 해당 직무의 전문가로 성장하기 위해 어떠한 노력을 할 지 구체적으로 기술해 주십시오.
2.지원 직무와 관련된 협업 경험을 본인이 수행한 역할
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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)의 특징과 로직 4
2.1 LMM의 정의와 특징 4
2.2 LMM의 구현 로직 5
3. LLM과 LMM의 차이점 비교 6
4. LLM, LMM과 딥러
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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
2) 딥러닝과 LMM의 관계
3) 결론
6. 본인의 의견
7. 참고문헌(APA 양식에 맞추어서 작성)
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인류의 미래에 지대한 영향을 미칠 것으로 기대됩니다. <목 차>
1. 인공지능의 역사와 발전
2. LLM과 LMM의 기본 개념
3. LLM과 LMM의 주요 차이점
4. 딥러닝과의 관계
5. LLM과 LMM의 활용 사례
6. 기술적 한계와 도전
7. 미래 전망과 발전 방향
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딥러닝의 통계적이해, 방송통신대학교출판문화원.
이영호(2020), 2020 모두의 인공지능 with 파이썬, 길벗.
천인국(2020), 인공지능 : 파이썬으로 배우는 머신러닝과 딥러닝, 인피니티북스.
https://chat.openai.com/ 1. Teachable Machine을 이용하여 자신의
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/인문 등 다른 경우 특히 조심 185
다. 대학원 지원 희망 학과도 결정한 경우 186
라. 타대 출신 지원자는 지도교수를 어떻게 정해야 하나? 186
마. 스스로 찾을 수 있는 [지식]을 연구하는 과정 186
? 논문 연구보고서 작성을 검증하는 문제 187
?
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//www.ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC10521863/
2. 삼성SDS 인사이트리포트 ChatGPT 기술 분석 백서(1부): ChatGPT의 개요와 AI 발전사
https://www.samsungsds.com/kr/insights/chatgpt_whitepaper1.html
3. 위키독스 GPT 아키텍처 및 트랜스포머 모델의 구조와 발전 과정 설명
https
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with Human Feedback(RLHF) 방식으로 실제 사용자 피드백을 반영하는 방법이 필요하다고 생각합니다. 저는 이러한 문제에 대한 실험적 접근을 앞으로의 연구 주제로 삼고자 합니다. 2026 KT AI석사과정(LLM-sLM-멀티모달 LLM 기술개발) 자기소개서
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AI 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
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AI의 미래는 어떻게 전망하나요?
14. 딥러닝 모델을 설계할 때 고려하는 요소는?
15. 최근 주목받는 AI 기술 중 관심 있는 것은?
16. AI 윤리를 실천하기 위한 방법은 무엇이라고 생각하나요?
17. 데이터 전처리에서 중요한 점은?
18. 교차
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AI-Hub 교육자료 등)을 정제하고, 교육 전문가의 검토를 거쳐 생성 콘텐츠의 품질을 평가하겠습니다.
또한 Reinforcement Learning with Human Feedback(RLHF) 방식을 도입하여 ‘좋은 교육 콘텐츠’의 기준을 반영한 출력 제어 알고리즘을 실험할 예정입니다
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