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GPT의 등장과 열광하는 이유, 적용 사례 및 한계점과 느낀점2025.01.141. GPT의 등장 GPT는 Generative Pre-trained Transformer의 약자로, 방대한 데이터를 미리 학습해 결과를 생성하는 인공지능 모델입니다. GPT-1부터 현재 GPT-4까지 발전해왔으며, 파라미터가 크게 증가하면서 성능이 향상되고 있습니다. 2. AI에 열광하는 이유 GPT가 빠르게 진화하면서 혁신적인 기술로 기대되고 있지만, 신기술이 일시적인 관심으로 그치지 않을까 하는 우려도 있습니다. 하지만 ChatGPT와 같은 구체적인 서비스가 등장하면서 일반 대중들도 GPT의 유용성을 직접 체험할 수 있게 되었...2025.01.14
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AI 기술을 활용하여 경쟁우위를 보유한 기업의 사례2025.01.271. AI 기술을 활용한 고객 맞춤형 서비스 넷플릭스는 AI 알고리즘을 통해 사용자의 시청 패턴과 선호 장르를 분석하여 개별화된 콘텐츠 추천을 제공하고 있다. 이를 통해 구독자의 시청 시간을 약 80% 증가시키고, 고객 만족도를 높이며 이탈률을 낮추는 데 성공했다. 2. AI 기술을 활용한 공급망 최적화 아마존은 AI와 머신러닝 기술을 활용하여 판매 데이터 분석을 통한 수요 예측, 지역별 물류 최적화 등으로 공급망을 효율화하고 있다. 이를 통해 배송 시간을 단축하고 고객 만족도를 크게 향상시켰다. 3. AI 기술을 활용한 의료 분야...2025.01.27
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(면접용, 리포트용) 챗GPT, 생성형 AI 서비스 주요 이슈 분석2025.05.041. 생성형 AI 개요 생성형 AI(Generative AI)란 글, 그림, 음악, 영상 등 원본 콘텐츠를 생성할 수 있는 일종의 인공지능입니다. 딥러닝 기술을 사용하여 방대한 양의 데이터를 분석하고 입력 데이터와 유사한 새로운 콘텐츠를 생성합니다. 생성형 AI에는 챗GPT, 달리, 미드저니, 스테이블 디퓨전 등이 있습니다. 2. 생성형 AI 활용 분야 생성형 AI는 신약 개발, 신소재 관리, 칩 설계, 합성 데이터, 부품 개발 등에 활용될 수 있습니다. 신약 개발에서는 비용과 시간을 크게 절감할 수 있고, 신소재 관리에서는 원하는...2025.05.04
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의료 진단과 예측 모델링: AI 기술의 응용2025.11.151. 의료 영상과 AI 기술 AI를 활용한 의료 영상 분석은 X-레이, CT 스캔, MRI 등의 의료 영상을 분석하여 질병 및 이상을 식별합니다. AI 시스템은 유방암, 폐렴, 망막 질환 등을 탐지하는 데 사용되며, 영상 데이터에서 패턴을 인식하고 이를 기반으로 정확한 진단을 수행합니다. 이를 통해 진단 과정을 빠르게 하고 정확한 결과를 제공하며, 의료 전문가의 의사결정을 지원합니다. 2. 병리학적 데이터와 예측 모델링 환자의 혈액 검사, 조직 검사 결과, 유전체 데이터 등을 활용한 예측 모델링은 진단 및 질병 예방에 중요한 도구입...2025.11.15
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생성형 AI 활용의 문제점과 개선방안2025.01.231. 생성형 AI 종류 생성형 AI에는 마케팅, 교육, 예술 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 마케팅에서는 고객 데이터 분석을 통해 맞춤형 마케팅을 할 수 있고, 교육에서는 AI 챗봇을 통해 실시간 질의응답 및 개인화된 교육을 제공할 수 있다. 예술 분야에서는 AI가 새로운 음악을 작곡하거나 그림을 그리는데 활용되고 있다. 2. 생성형 AI 활용의 문제점 생성형 AI 활용의 문제점으로는 일자리 감소, 저작권 문제 등이 있다. AI의 발전으로 인해 반복적인 업무를 수행하던 인력이 대체되고 있어 사회적 불안이 증가하고 있다. 또한 A...2025.01.23
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인공지능 기술 AI가 바꿔놓을 노동의 변화2025.05.051. AI 기술이 노동에 미칠 영향 AI 기술은 자동화와 생산성 향상, 일부 직업의 사라짐과 새로운 직업의 출현, 업무 환경 변화와 인력 관리의 중요성 증대, 고급 기술과 인간의 협력적 상호작용 등 노동 시장에 큰 변화를 가져올 것으로 예상됩니다. 2. 변화에 대한 대응 방안 교육 및 전문성 강화, 일자리 보장과 창조적 일자리의 확대, 업무 환경 변화에 대한 대응 전략 마련, 인공지능 기술 개발과 사용의 윤리적 책임 등 다양한 대응 방안이 필요합니다. 3. AI 기술이 노동에 미치는 영향에 대한 의견 AI 기술이 노동에 미치는 영향...2025.05.05
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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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AI 관련 정보자료2025.05.141. 인공지능 AI(Artificial Intelligence) 인공지능은 인지와 학습 결정에 이르는 과정에서 인간의 지능의 일부 또는 전부를 컴퓨터 프로그램으로 구현해내는 기술입니다. 패턴을 파악해서 스스로 학습하는 기계를 만들어 컴퓨터가 사람처럼 사고할 수 있게 하는 기술입니다. 2. 인공지능의 역사 인공지능에 관한 이야기들은 1940년대부터 시작되었으며, 사람처럼 생각하고 행동하는 기계를 만들려는 목표로 연구가 진행되었습니다. 1950년대에 인공지능에 관한 학문이 생겨났고, 1956년 다트머스 컨퍼런스에서 존 매카시와 마빈 민...2025.05.14
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인공지능(AI)의 역사, 현황 및 응용2025.11.181. 인공지능의 역사 및 발전 인공지능의 개념은 14세기까지 거슬러 올라가지만, 1955년에 '인공지능'이라는 용어가 공식적으로 처음 만들어졌다. 이는 앨런 뉴웰, 허버트 사이먼, 클리프 쇼에 의해 개발된 최초의 AI 컴퓨터 프로그램의 발명과 함께 이루어졌다. 인공지능은 인간의 지능을 시뮬레이션하여 기존 기술이 할 수 없었던 일들을 수행한다. 2. 인공지능의 현재 상태 및 과제 최초의 AI 프로그램 개발 이후 거의 70년이 지났음에도 불구하고, 인공지능 기술은 여전히 불안정한 기반 위에 있다. 현재까지 강력한 형태의 인공지능(Str...2025.11.18
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챗GPT의 부작용과 해결 방안2025.05.011. 챗GPT의 부작용 챗GPT는 최근 데이터까지만 학습되어 있어 최신 정보를 알지 못하고, 잘못된 사실을 근거로 답변을 제공할 수 있다. 특히 의료, 교육 분야에서 잘못된 정보를 제공할 경우 심각한 결과를 초래할 수 있다. 또한 챗GPT의 CTO도 AI가 사실을 지어낼 수 있다고 언급하며 AI의 한계를 인정했다. 2. 챗GPT 해결 방안 챗GPT의 부작용을 해결하기 위해서는 AI 윤리와 규제가 필수적이다. 기술 발전 속도에 맞춰 AI 서비스에 대한 안전장치를 마련하고, 어떻게 사용할지에 대한 기준을 마련해야 한다. 또한 인간의 기...2025.05.01
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