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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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멀티모달 모델(Large Multimodal Model, LMM)이 주목받고 있습니다. 본 자료에서는 LLM과 LMM의 특징과 구현 로직을 살펴보고, 두 모델의 차이점을 비교한 후, 이들과 딥러닝(Deep Learning)의 관계에 대해 논의하고자 합니다.
II. 본론
1. 대규모 언어 모
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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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인공지능의 주요 활용 사례
7. 생성형 인공지능을 위해 활용될 수 있는 정보통신 기술
1) IoT(사물인터넷)
2) 보안 기술
3) 빅데이터(Big Data)
4) 클라우드 컴퓨팅(Cloud Computing)
5) 딥러닝(Deep Learning)
8. 나의 의견
Ⅲ. 결론
참고문헌
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과 멀티강의 1, 2강에서 다음이 사용된 문장을 하나씩 찾아 적고, 문법적인 설명을 곁들인다. 가령 문제가 '관계대명사 that'이면, 다음 과 같은 답안을 작성할 수 있다.
1) 수동태가 사용된 문장과 문법적인 설명
2) 3형식 문장이 사용된 문장과
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과의 논의
1. 투표율 하락요인에 대한 구조모형 및 영향력 분석
(1) 신뢰성과 타당성 검토 및 구조모형 분석
(2) 투표율 하락요인에 대한 영향력 분석
2. 분석결과의 함의 및 대안모색
(1) 분석결과의 함의
(2) 투표율 제고를 위한 대안
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관한 설명
<표-10> 요소 A1과 A2의 비교
<표 11> 정보통신 국책연구개발사업의 최근 3년간 기술부문별 투자액(융자 제외) 및 투자배분비율
<표 12> 평가기준별 하위기준과 정의
<표 13> 평가기준별 5대 기술 부문들의 가중치 계산결과
<표 14> 각
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관대학교 석사학위논문.
2. 연규태, 1996,전철역 입지가 토지가격에 미치는 영향에 관한 연구(서울시 전철 3호선 역세권을 중심으로), 단국대학교 박사학위논문.
3. 채미옥, 1997,서울시 지가의 공간적 분포특성과 지가결정요인에 관한 연구, 서울
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과 가장 연관관계가 높으며, 이용자들이 장시간 노출될 수 있는 차내 소음 문제를 중심으로 지하철 5호선의 자료를 토대로 소음과 그의 영향요소들간의 관계특성을 파악할 수 있는 지하철 소음 영향관계모형을 개발하였다.
그에 대한 결과
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모델링 21
그림 2.13. 연약 점토지반의 p-y 곡선 24
그림 2.14. 굳은 점토의지반의 p-y 곡선 26
그림 2.15. 사질토 지반의 p-y 곡선 27
그림 2.16. 말뚝배면 지반의 수동저항 영역 32
그림 3.1. 모형말뚝의 철근배근과 완성품 33
그림 3.2. 콘크리트 블럭
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과 Reinforcement Learning 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 기술개
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과 전문간호사과정에 지원한 이유(지원동기)
3) 학업 및 연구계획
3. 고려대학교 대학원 정치학과 학업계획서
1) 자기소개
2) 지원동기 및 장래계획
3) 학업 및 연구계획서
4) 결언
4. 성균관대학교 교육대학원 유아교육전공 학
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모형 정립에 관한 연구 Ⅰ. CJ(CJ그룹, 씨제이, 제일제당)의 역사
Ⅱ. CJ(CJ그룹, 씨제이, 제일제당)의 직무체계
Ⅲ. CJ(CJ그룹, 씨제이, 제일제당)의 조직
Ⅳ. CJ(CJ그룹, 씨제이, 제일제당)의 성과관리체계
Ⅴ. CJ(CJ그룹, 씨제이, 제일제당
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과 같은 대규모 게임 서비스 회사에서 강화학습을 적용할 때 가장 주의해야 할 점은 '유저 경험을 해치지 않는 것'이라고 생각합니다. 강화학습 모델이 최적화된 결과를 도출해도, 그것이 플레이어에게 불합리하거나 불쾌한 경험을 주면 오히
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제공할 계획입니다. 또한 모델의 해석력을 높이기 위해 SHAP 값 기반 설명 가능 AI 기법도 병행하여 적용하겠습니다. 1. 경영학과 연구주제 및 연구계획 1
2. 경영학과 연구주제 및 연구계획 2
3. 경영학과 연구주제 및 연구계획 3
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