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러닝 기법의 출현으로 급속도로 발전하고 있습니다. I 서론 및 선정 사유
II 본론
1. AI와 딥페이크의 개념
1) 정의 및 개념
2) 활용
2. AI와 딥페이크의 역사
1) 상상에서 현실까지
2) AI의 발달에 따른 주요 성과
3)딥페이크의 발달
3. 딥
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1. Chat GPT란?
2. AI서비스 경쟁현황
3. Chat GPT VS 기존검색
4. Chat GPT와 변화
5. Chat GPT 활용사례
6. Chat GPT 한계와 문제점
7. 시장전망
8. 참고자료 1. Chat GPT란?
2. AI서비스 경쟁현황
3. Chat GPT VS 기존검색
4. Chat GPT와 변화
5. Chat GPT 활용사례
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딥러닝(Deep Learning)은 인공지능의 핵심 기술로 자리 잡았다. 딥러닝은 대규모 데이터에서 복잡한 패턴을 학습하는 기술로, 인공 (중략)
4. 인공지능의 윤리적 쟁점과 문제점
가. 인공지능의 의사결정 투명성과 책임성_ 인공지능의 의사결정
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러닝을 활용해 이력서 파일분석이나 잠금화면 콘텐츠 추천, 문자인식을 통한 문제풀이기능 등을 제공하고 있다.
5. 맺음말
현재 4차산업이 도입되고 있는 추세이고 벌써 인공지능 자동차와 파파고 아이폰의 시리, 겔럭시의 빅스비 등 많은 AI
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부작용과 윤리적 논란
6. 인공지능 AI와 관련된 윤리적 법적문제와 해결방안 제시
(1) 자율주행자동차 사고시 책임문제
(2) 드론을 활용한 범죄
(3) 딥페이크 기술의 악용
7. 인공지능 개발자들이 갖춰야 할 책임의식
8. 결론 및 느낀점
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한국딥러닝(주)에 대한 재무제표 및 기업정보를 중심으로 분석한 상세보고서(종합신용등급, 현금흐름등급, Watch등급, 기업개요, 주요재무상황, 주요재무비율, 재무신용평정, 신용도 분석의견, 기업현황, 주요 주주현황, 경영진현황, 관계사현
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AI 기술을 잘 활용할 수 있다는 자신감을 갖게 해주었습니다. 앞으로도 이러한 자신감을 바탕으로 펄어비스에서 혁신적인 AI 기술을 개발하는 데 매진하겠습니다. 1. [자기소개서] 지원자님의 삶과 인생에 대해서 이야기해 주세요 펄어비스
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딥러닝은 인공신경망(ANN)을 활용하여 보다 복잡한 패턴을 학습하는 머신러닝의 하위 개념입니다. 딥러닝은 대규모 데이터를 학습할 수 있으며, 이미지 및 음성 인식, NLP 분야에서 강력한 성능을 보입니다.
5) 입사 후 AI 분야에서 이루고 싶은
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AI 분야는 매우 빠르게 발전하는 분야이기 때문에 꾸준한 학습과 자기개발이 필수적입니다. 업계의 최신 동향과 기술적 트렌드를 파악하기 위해 학술 논문, 기술 세미나 및 온라인 강의 등을 통해 지식을 넓혀가며, 그에 맞춰 AI 기술을 심화하
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AI 모델의 성능을 향상시키기 위한 방법은 무엇이 있을까요?
답변: 데이터 증강, 전이 학습, 하이퍼파라미터 최적화, 모델 경량화 등의 방법을 활용할 수 있습니다.
4) 딥러닝 모델 개발 과정에서 가장 중요하다고 생각하는 요소는 무엇인가요
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AI 모델을 실무에 적용하여 효율적인 의사결정을 지원하는 시스템을 개발하는 것에 큰 관심이 있습니다.
2. 본인의 AI 모델 개발 경험이 엠로에서 어떻게 활용될 수 있을까요?
답변:
저는 머신러닝 및 딥러닝 모델을 활용한 데이터 분석 경험
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