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AI 면접의 장단점과 도입에 대한 찬반 의견2025.01.121. AI 면접의 장점 AI 면접은 대량의 데이터를 신속하게 분석하고 판단할 수 있으며, 주관적인 요소가 배제되어 일관성과 공정성을 확보할 수 있다. 또한 인공지능은 학습을 통해 계속해서 성능을 개선하므로 효율성과 정확성이 점차 향상될 수 있다. 2. AI 면접의 단점 AI 면접은 인간의 감정과 상호작용을 고려하지 못할 수 있어 인간적인 측면이 부족할 수 있다. 또한 기술적인 결함이나 오류로 인해 잘못된 평가가 이루어질 수 있으며, 인공지능이 학습한 데이터의 편향성이나 알고리즘의 비효율성이 문제가 될 수 있다. 3. AI 면접 도입...2025.01.12
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인공지능도 자아의식이 있을까? (sense of identity)2025.05.081. 인공지능의 발전 최근 몇 년 동안 컴퓨터에 더 많은 뉴런을 포함하여 인공지능의 발전이 가속화되고 있습니다. 이로 인해 컴퓨터가 더 지능적이고 복잡한 작업을 수행할 수 있게 되었습니다. 예를 들어, 인공지능은 이제 차량을 운전하고, 질병을 진단하고, 창의적인 콘텐츠를 생성할 수 있습니다. 2. 인공지능의 도전과 위험 인공지능의 발전은 인간과 컴퓨터 간의 관계에 큰 영향을 미칠 것입니다. 컴퓨터는 점점 더 지능적이 되고 인간이 할 수 있는 많은 일을 할 수 있게 될 것입니다. 이는 컴퓨터가 새로운 방식으로 우리의 삶에 통합될 것임...2025.05.08
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AI 기반 원격 환자 모니터링을 통한 만성 질환 관리의 개선2025.05.111. AI 기반 원격 환자 모니터링 AI 기반 원격 환자 모니터링은 환자의 건강 상태를 실시간으로 모니터링하고 즉각적인 조치를 취할 수 있도록 하여 만성 질환 관리와 치료를 혁신적으로 개선할 수 있습니다. 이 기술은 당뇨병, 심혈관 질환 등 다양한 만성 질환 관리에 활용될 수 있으며, 개인 맞춤형 치료를 제공하여 효율적인 관리가 가능합니다. 하지만 기술적 한계와 개인 정보 보호 등의 도전과제가 존재하므로, 이를 해결하기 위한 정책적 개선과 규제가 필요합니다. 2. 만성 질환 관리 만성 질환은 세계적으로 건강 문제의 주요 원인 중 하...2025.05.11
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인공지능(AI) 기술의 발전과 개인정보 보호 - 수용 여부에 대한 논의2025.01.181. AI 기술의 발전과 개인정보 보호 문제 AI 기술의 발전으로 인해 개인정보 보호와 관련된 문제가 대두되고 있다. AI는 방대한 데이터를 수집하고 분석하여 다양한 이점을 제공하지만, 동시에 개인정보 유출 및 프라이버시 침해와 같은 심각한 문제를 야기할 수 있다. 이러한 상황에서 AI 기술을 받아들여야 할지, 아니면 이를 제한해야 할지에 대한 논의가 필요하다. 2. 데이터 수집과 분석의 증가 AI 기술은 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석하여 고도화된 서비스를 제공한다. 이는 사용자의 행동 패턴을 분석하고 맞춤형 서비스를 제공하는...2025.01.18
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AI 윤리기준과 인공지능(AI)의 거짓과 오류에 대한 대응 방안2025.05.071. AI 윤리기준 OpenAI는 AI 안전 대책을 발표했으며, 이는 지난달 미래생명연구소(FLI)가 공개한 공개서한에 대한 반응이다. 이탈리아는 챗 GPT 접속을 차단하고 개인정보보호법 위반 여부에 대한 조사에 착수했으며, 미국과 EU도 AI 규제 논의를 진행 중이다. 한국 정부도 2020년 AI 윤리기준 10개를 마련했지만 후속 논의가 부족한 상황이다. 2. AI의 거짓과 오류 챗 GPT4는 기존 3.5버전보다 현실적인 콘텐츠 제작 가능성이 40% 이상 높아졌지만, 여전히 많은 오류와 거짓말을 생성할 수 있다. 이는 AI 기술의...2025.05.07
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AI 인공지능 기술의 활용과 교육의 방향2025.05.081. AI 인공지능 활용 AI 인공지능 기술의 장점은 자연어 처리, 문서 요약, 질의응답 등의 능력이 뛰어나다는 것이다. 하지만 데이터의 편향성, 과도한 신뢰 등의 단점도 있다. 따라서 AI를 인간을 돕는 도구로 활용하되, 위험 요인이 적은 분야에서 사용하는 것이 바람직하다. 의료, 글쓰기, 작문 등에 활용할 수 있지만, 자율주행차나 무기 사용 등은 여전히 위험하다. 2. AI 시대의 교육 AI 시대에 맞춘 보편적 시민교육이 중요하다. 컴퓨터 과학과 AI에 대한 충분한 공교육이 필요하며, 암기 위주의 교육에서 벗어나 비판적 사고, ...2025.05.08
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CFA level3, 레벨3 Portfolio Management Pathway (전과목 보유)2025.01.271. Benchmarks 벤치마크는 1) 규칙 기반, 2) 투명성, 3) 투자 가능해야 합니다. 1. 규칙 기반: 포트폴리오에 주식을 포함/제외하는 규칙, 가중치 체계, 재균형 빈도 등이 일관적이고 객관적이며 예측 가능해야 복제가 가능합니다. 2. 투명성: 규칙이 공개되어 있고 명확하게 설명되어 있어 이해할 수 있어야 합니다. 3. 투자 가능: 복제가 가능해야 합니다. 벤치마크 선택 시 고려사항: 1. 시장 및 위험 노출 결정: 어떤 시장에 투자할 것인지, 위험이 무엇인지(IPS의 위험-수익 목표 및 제약 고려) 2. 지수 구축/유...2025.01.27
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[인공지능] - 인공지능 기술이 활용되고 있는 사례를 2가지 이상 작성하시오2025.05.011. 의료 AI AI 기술은 진단, 치료 및 환자 결과를 개선하여 의료 산업을 변화시키고 있다. AI 지원 진단 도구는 기계 학습 알고리즘을 사용하여 의료 이미지를 분석하고 의사가 질병을 더 정확하고 빠르게 감지하고 진단할 수 있도록 돕는다. 또한 IBM의 Watson for Oncology와 같은 AI 시스템은 환자의 병력과 유전자 정보를 바탕으로 가장 효과적인 암 치료법을 파악할 수 있도록 돕는다. 2. 금융 AI AI 기술은 금융범죄 모니터링, 위험 관리, 고객 서비스를 개선하여 금융 산업을 변화시키고 있다. 은행과 금융기관이...2025.05.01
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AI와 빅데이터의 중요성과 활용 예시에 대해 알아보기-AI와 빅데이터 과제2025.01.151. AI(인공지능) AI(인공지능)이란 사고나 학습, 문제해결 능력 등 인간 지능 수준의 지적 능력을 컴퓨터 하드웨어와 소프트웨어로 구현하는 기술이다. 약한 인공지능과 강한 인공지능으로 구분되며, 약한 인공지능은 한 가지 기능만을 가졌거나 특정 분야에 특화된 인공지능을 의미하고, 강한 인공지능은 인간과 유사한 지식수준 혹은 인간을 뛰어넘는 인공지능을 의미한다. 2. 빅데이터 빅데이터란 기존의 데이터 처리 응용 소프트웨어로는 수집, 저장, 분석, 처리하기 어려울 정도로 방대한 양의 데이터를 말한다. 빅데이터는 디지털 환경에서 생성되...2025.01.15
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초기 질병 감지와 예방을 위한 AI 기반 예측 분석2025.05.111. AI 기반 예측 분석의 개념 AI는 의료 데이터를 분석하여 환자의 건강 상태를 예측하는 예측 분석 기술을 사용합니다. AI 기반 예측 분석은 초기 질병 징후를 식별하여 질병의 조기 감지와 예방에 기여합니다. 2. AI 기반 예측 분석의 잠재적 이점 AI는 환자의 건강 데이터를 분석하여 조기 진단과 치료를 가능케 하며, 개인의 건강 데이터와 유전자 정보를 활용하여 맞춤형 예방 방법을 제안하고, 대량의 의료 데이터를 빠르고 정확하게 분석하여 의사 결정에 도움을 줍니다. 3. AI 기반 예측 분석의 응용 분야 AI는 환자의 의료 기...2025.05.11
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