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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 논하시오. (이
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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 기술은 계속해서 발전하고 있으며, 이러한 기술의 진화는 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
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대규모 멀티 모달모델(LMM)이라고 한다. 멀티모달은 텍스트, 이미지, 음성, 영상 등의 데이터로 훈련해 다양한 결과물을 내놓을 수 있는 모델이다. 최근 등장한 LMM은 더욱 복잡한 이미지 분석과 추론 능력을 갖췄다. AI업계에선 LMM이 LLM을 대신
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IT 및 소프트웨어 개발 분야
(4) 언론·미디어 분야
(5) 디자인 및 크리에이티브 분야
(6) 고객 서비스 분야
Ⅲ. 결론
1. 생성형 인공지능의 미래
2. 생성형 인공지능의 발전방향
(1) 정보 신뢰성과 콘텐츠 투명성 확보
(2) 저작권 및 법적 규
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학습자에게 미치는 영향
4.3 교육자에게 미치는 영향
4.4 교육 시스템에 미치는 영향
5. 챗GPT의 부작용 및 문제점
5.1 개인정보 유출 위험
5.2 허위 정보 생성 및 확산
5.3 윤리적 문제와 사이버 범죄
6. 챗GPT의 잠재적 기회
6.1 개인화된 학
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IT 기술력 향상을 위해 기술정보 공유 시스템을 구축해야 할 것이다.
지식기반 IT정책의 성공은 우리나라 산업의 미래상을 영향을 미칠 것이며, 세계 경쟁환경에서의 국가산업 존립을 결정할 것이다. 때문에 우리는 보다 정제되고 공통화된
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IT산업의 對중국 경쟁구도 변화와 포지션 정립」.
양평섭 (2002), \"중국 경제동향과 진출전략\", 「IT기업의 중국진출 전략 세미나」, 한국표준협회.
외교통상부 (2002), 「중국 정보통신시장의 발전과 우리 기업의 진출 전략」.
유진석(2001), 「중
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경영화 전략
1. 지방정부 개혁을 위한 비전과 전략 설계
2. 서비스 공급방식의 다원화와 민간활력을 활용
3. 행정의 성과 향상을 위한 제도개혁
4. 행정서비스의 품질 경영 도모
5. 성과향상과 품질경영을 위한 공통기반 구축
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IT분야 기술용어 통일을 추진하고자 한다. 중고 PC를 교육용으로 보내는 방안과 비트캠퍼스를 통한 사이버 IT교육이 계획중이며, 무엇보다 북한의 우수한 IT인력을 어떻게 활용하느냐라는 정책대안을 고심 중에 있다.
2, 인선 ENT 윤리경영 실천
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시스템을 연구하고자 합니다.
4.기타
고려대학교 인공지능대학원에서의 학습은 제 경력뿐만 아니라 제 연구의 방향성을 크게 변화시킬 것입니다. 이 대학원에서 제공하는 다학제적 접근과 산업 연계는 AI 기술을 실제 문제에 적용할 수 있는
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시스템공학 연구능력검증 기출면접문제 147
? 학위과정 AI융합학 연구능력검증 기출면접문제 153
? 논문작성 연구보고서 작성능력 검증 기출문제 160
? 융복합시스템공학 학습계획서-학업계획서 168
? 기본적인 논문구성 능력을 검증하는 문제
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시스템을 구축해, 고객이 언제 어디서나 만족할 수 있는 서비스를 제공하며, 기술 혁신을 통해 시장 선도에 기여하는 것입니다. 1. 올리브영이 일하는 방식 중 본인을 잘 표현할 수 있는 키워드는 무엇인지 하나를 선택하고, 그 이유를 구
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학습법을 조정하며 수업을 진행했습니다. 예상치 못한 질문이나 수업 중 발생한 혼란을 해결하며 문제 상황에서 유연성을 기를 수 있었습니다. 이 경험은 연구자로서 협업과 소통, 그리고 문제 해결 능력을 기르는 데 큰 도움이 되었다 말씀
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시스템을 개발하였습니다.
이 경험은 기술적 문제를 분석하고, 해결책을 제시하며, 실험을 통해 최적화하는 과정을 통해 실제 산업에 적용 가능한 AI 솔루션을 개발하는 능력을 배울 수 있는 기회였습니다. KAI에서 발생할 수 있는 다양한 기술
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