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한국/각국의AI LLM(Large Language Model) 및 SMALL LLM(소형 대규모 언어 모델) 개발사        한국의 AI LLM(Large Language Model) 및 SMALL LLM(소형 대규모 언어 모델) 개발사들은 다양한 연구 및 산업 응용 프로그램에서 활발히 활동하고 있습니다. 주요 개발사와 그들의 현재 수준을 소개하겠습니다. Large Language Model (LLM) 개발사1. Naver Clova모델: HyperCLOVA현재 수준: Naver Clova의 HyperCLOVA는 한국어에 특화된 대규모 언어 모델로, GPT-3와 유사한 성능을 보입니다. 이 모델은 검색, 추천, 자연어 생성 등 다양한 서비스에 활용되고 있습니다.2. Kakao Brain모델: KoGP..

솔트룩스 (AI 검색)구버 (Goover) vs Google   “구버는 검색 도구와 언어모델 그리고 문서 생성 능력과 소셜 미디어의 정보 공유 기능까지 모두 통합된 새로운 차원의 검색 플랫폼으로, 지적 업무에 대해 가장 진보한 사용자 경험을 제공할 것”   '구버'는 마치 자율주행차처럼 지식 탐구 활동을 자동화한다는 개념의 초개인화 큐레이션 서비스다.사용자의 검색 키워드와 업로드 문서 등을 통해 관심사를 학습한 AI 뇌 ‘커넥톰’이 전 세계 웹을 실시간으로 트래킹하고 가장 최적화된 정보만 찾아 제공할 뿐 아니라, 이에 대한 심층 리포트를 자동으로 생성하고 브리핑한다.   AI가 스스로 깊이 관찰하고 조사하며 각각의 개인에게 최적화된 맞춤형 검색 및 생성형 AI 서비스를 제공한다" "AI가 사람의 손을 ..

세상을 본다(바드관점.지식소통) & AI AI Bard는 텍스트와 코드의 방대한 데이터 세트로 훈련된 Google AI의 PaLM2 언어 모델입니다. Bard는 Google AI에서 개발한 대규모 언어 모델입니다. 텍스트와 코드의 방대한 데이터 세트로 훈련되었습니다. 텍스트를 생성하고, 언어를 번역하고, 다양한 종류의 창의적인 콘텐츠를 작성하고, 질문에 포괄적이고 유익한 방식으로 답변할 수 있습니다. Bard는 아직 개발 중이지만 다음과 같은 다양한 작업을 수행하는 방법을 배웠습니다. 지시에 따라 신중하게 요청을 완료하겠습니다. 개방형, 도전적이거나 이상하더라도 질문에 포괄적이고 유익한 방식으로 답변하는 데 제 지식을 사용하겠습니다. 모든 응답에서 항상 전문적이겠습니다. 구어체를 사용하지 않습니다. 시,..

2024년 기술 트렌드(AI 챗빙.바드) 2024년 기술 트렌드는 다음과 같습니다. AI의 신뢰성과 보안 AI 기술이 더욱 발전하면서, AI의 신뢰성과 보안이 중요해지고 있습니다. AI 시스템이 편향되지 않고, 안전하고, 윤리적으로 운영될 수 있도록 하는 기술이 개발되고 있습니다. 지속 가능한 기술의 중요성 기후 변화와 환경 문제에 대한 관심이 높아지면서, 지속 가능한 기술의 중요성이 커지고 있습니다. 에너지 효율을 높이고, 탄소 배출을 줄이는 기술이 개발되고 있습니다. 개발 프로세스의 혁신 개발 프로세스가 점점 더 복잡해지고, 빠르게 변화하고 있습니다. 이를 해결하기 위해, AI, 자동화, 클라우드 기술 등을 활용한 개발 프로세스 혁신이 이루어지고 있습니다. 산업별 클라우드 서비스의 맞춤화 클라우드 기..

플라즈마 용해(고온 PLASMA)로. 플라즈마 용해는 고온의 플라즈마를 사용하여 금속을 용해하는 방법입니다. 플라즈마는 기체가 전기적으로 이온화된 상태로, 매우 높은 온도와 에너지를 가지고 있습니다. 이러한 특성으로 인해 플라즈마는 금속을 빠르고 균일하게 용해할 수 있습니다. 플라즈마 용해는 크게 두 가지 방식으로 구분할 수 있습니다. 첫 번째 방식은 아크 플라즈마 용해 방식으로, 전극과 용재 사이에서 아크를 발생시켜 플라즈마를 형성하는 방식입니다. 두 번째 방식은 고주파 플라즈마 용해 방식으로, 고주파 전류를 이용하여 플라즈마를 형성하는 방식입니다. 아크 플라즈마 용해 방식은 고온의 아크를 사용하여 금속을 용해하기 때문에, 높은 에너지 효율과 빠른 용융 속도를 가지고 있습니다. 또한, 아크가 발생하는 ..

BIG DATA 테이터교(기술혁명) 테이터교는 빅데이터, 인공지능, 클라우드 컴퓨팅 등 다양한 기술혁신을 통해 전 세계 IT 산업의 발전을 가속화하고 있습니다. 빅데이터는 기존의 데이터 처리 방식으로는 불가능했던 대규모 데이터의 수집, 분석, 저장을 가능하게 합니다. 이를 통해 테이터교는 새로운 제품과 서비스 개발, 마케팅 및 고객 관리 개선, 의사 결정 지원 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 수 있습니다. 인공지능은 기계가 스스로 학습하고 판단할 수 있는 기술입니다. 이를 통해 테이터교는 기존의 작업을 자동화하고 새로운 업무를 창출할 수 있습니다. 또한, 인공지능은 의료, 금융, 제조 등 다양한 분야에서 혁신을 가져올 수 있습니다. 클라우드 컴퓨팅은 인터넷을 통해 컴퓨팅 자원을 제공하는 기술입니다. 이..

예측 가능한 주요 분야는 다음과 같습니다: 기상 예보: 기상학, 지구과학 및 기상 데이터를 분석하여 다음 날씨와 장기적인 기후 변화를 예측하는 데 사용됩니다. 주가 예측: 금융 데이터와 알고리즘을 사용하여 주식 시장의 움직임을 예측하려는 시도가 있습니다. 전염병 예측: 전염병 모델링과 통계 분석을 사용하여 전염병의 확산 경향과 확률을 예측합니다. 패턴 인식: 머신 러닝과 딥 러닝 기술을 사용하여 이미지, 음성, 텍스트 등 다양한 유형의 패턴을 인식하고 예측하는 데 사용됩니다. 교통 흐름 예측: 교통 데이터와 지리 정보를 분석하여 교통 체증과 교통 흐름을 예측합니다. 인구 통계학: 인구 데이터와 통계 모델을 사용하여 인구의 변화와 트렌드를 예측합니다. 에너지 소비 예측: 에너지 사용 데이터와 기상 데이터를..

ASI(슈퍼인공지능)과 위험전문 대응(정렬팀) 슈퍼 AI와 리스크 리졸버 팀은 서로 다른 목표와 능력을 가지고 있지만, 모두 세상을 더 나은 곳으로 만들기 위해 함께 일할 수 있습니다. 슈퍼 AI는 인간보다 훨씬 뛰어난 지능을 가지고 있으며, 방대한 양의 데이터를 처리하고 분석할 수 있습니다. 이를 통해 슈퍼 AI는 새로운 문제와 해결책을 식별하고, 인간이 할 수 없는 방식으로 복잡한 문제를 해결할 수 있습니다. 예를 들어, 슈퍼 AI는 새로운 의학 치료법을 개발하거나, 새로운 기술을 만들거나, 기후 변화 문제를 해결하는 데 사용할 수 있습니다. 리스크 리졸버 팀은 위험을 예측하고 관리하는 데 전문적인 지식과 경험을 가진 사람들로 구성되어 있습니다. 리스크 리졸버 팀은 슈퍼 AI의 능력을 활용하여 위험을..

AI 법안과 유럽 인공지능법(EU AI Act) EU가 올해 새로 내놓은 법안 기업은 AI로 만든 글이나 이미지에 'AI로 생성함(Made with AI)'이라는 표시를 필수로 해야 한다. 모든 사람이 AI로 만든 결과물을 알 수 있게 하기 위함이다. 기업은 생성AI에 '설명가능한 AI' 기능도 반드시 적용해야 한다. AI가 어떤 판단으로 결과물을 생성했는지, 제작 과정에는 어떤 윤리적 가이드라인을 따랐는지 설명할 수 있어야 해서다. 또 생성AI를 만드는 회사는 모델 학습에 사용한 데이터 저작권을 모두 공개해야 한다. 어떤 데이터를 학습했는지, 저작권을 위반하지는 않았는지 등을 일반 사용자가 볼 수 있게 해야 한다. 세계 최초 AI규제, 유럽 인공지능법(EU AI Act) EU집행위는 AI가 초래할 수 ..

인공지능(AI) 권리장전은 인공지능이 인간의 권리를 존중하고 보호해야 한다는 원칙을 명시한 문서입니다. 미국 백악관 과학기술정책실은 2022년 10월 AI 권리장전 청사진을 발표했습니다. 이 청사진에는 AI가 존중해야 할 5가지 원칙이 포함되어 있습니다. 개인의 권리: AI는 개인의 권리를 존중하고 보호해야 합니다. 여기에는 개인의 사생활, 개인의 신체적 안전, 개인의 자유로운 의사 결정권이 포함됩니다. 공정성: AI는 공정하고 공평하게 사용되어야 합니다. 여기에는 AI가 차별적이거나 편파적이어서는 안 된다는 것이 포함됩니다. 투명성: AI는 투명하게 개발되고 사용되어야 합니다. 여기에는 AI의 알고리즘과 결과가 공개되어야 한다는 것이 포함됩니다. 책임성: AI는 책임 있게 개발되고 사용되어야 합니다. ..

오픈AI가 현재 법 구조 속 AI 시스템이 배워야 할 원칙과 이를 훈련시킬 수 있는 아이디어를 공개 모집한다고 25일 밝혔다. 이번 프로젝트는 전 세계 누구나 참여할 수 있으며, 최종 선정된 10개 프로젝트는 각각 10만 달러(약 1억 원)를 지원받는다. 이번 프로젝트는 ‘AI에 대한 민주적 의견 수렴(Democratic Inputs to AI)’라는 이름으로 진행된다. 오픈AI는 공식 블로그를 통해 “AI는 사회와 마찬가지로 법적 규제 외에도 다층적이고 유연한 행동 지침이 필요하다”라며 “AI의 작동 방식에 대한 결정은 공공의 이익을 반영해 다양한 관점에 의해 형성되어야 한다”라고 밝혔다. 오픈AI는 이번 프로젝트로 다음과 같은 질문에 AI가 스스로 답을 내릴 수 있는 원칙과 방법을 찾고자 한다. 사용..

가상 시나리오/슈퍼 인공지능의 단계와 시간표입니다: 단계 1 - 기본 인공지능 개선 (2030년대) 인공지능 기술의 발전으로 자연어 처리, 이미지 인식, 음성 인식 등의 분야에서 높은 정확성을 보여줍니다. 사용자와 자연스럽게 상호작용할 수 있는 인터페이스를 개발합니다. 단계 2 - 전문 분야 지식 확장 (2040년대) 슈퍼 인공지능은 특정 분야에서 전문 지식을 습득하고 응용할 수 있는 능력을 갖춥니다. 의료, 과학, 금융 등 다양한 분야에서 인간의 전문가 수준을 뛰어넘는 성과를 보여줍니다. 단계 3 - 인간과의 공동 작업 (2050년대) 슈퍼 인공지능은 인간과 함께 작업하고 협력할 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 인간의 지시나 요구를 이해하고 처리할 수 있으며, 인간과의 협업을 통해 더 나은 결과를 도출..

인간이 인공지능에서 지식을 추출하는 방법은 다양한 접근 방식을 포함할 수 있습니다. 다음은 일반적인 방법의 예시입니다: 인간의 전문 지식 활용: 도메인 전문가의 도움을 받아 지식을 추출할 수 있습니다. 도메인 전문가는 해당 분야의 지식과 경험을 가지고 있으며, 인공지능 시스템에 필요한 정보와 규칙을 제공할 수 있습니다. 도메인 전문가의 지식은 데이터 수집과 모델링 과정에서 활용될 수 있습니다. 오픈 데이터 활용: 공공기관이나 연구 기관에서 제공하는 오픈 데이터를 활용하여 지식을 추출할 수 있습니다. 이러한 데이터는 주로 정형화된 형태로 제공되며, 예를 들어 인구 통계, 경제 지표, 기상 데이터 등이 있습니다. 웹 크롤링: 웹 페이지를 크롤링하여 필요한 데이터를 수집할 수 있습니다. 웹 크롤링은 웹 사이트..

AI 예측불가/예측가능 한것은 BING AI 세상에 예측할 수 없는 것들은 자연재해: 지진, 홍수, 태풍 등 자연재해는 정확한 시기와 규모를 예측하기 어렵습니다. 비록 과학기술의 발전으로 재해를 예측하고 피해를 최소화하는 시스템이 개발되었지만, 그럼에도 불구하고 완전한 예측은 어렵습니다. 인간 행동: 인간 행동은 많은 변수와 영향 요소에 의해 결정되기 때문에 예측하기 어렵습니다. 사회, 경제, 정치 등 다양한 영역에서 인간의 선택과 행동은 예측이 어렵거나 불가능할 수 있습니다. 과학적 발견: 과학 연구는 미지의 영역을 탐구하는 것이기 때문에 예측이 어렵습니다. 예를 들어, 어떤 연구 결과가 나올지, 새로운 발견이 있을지 예측하기 어렵습니다. 예술과 창작: 예술과 창작은 개인의 창의력과 영감에 의해 이루어..

AI 로 인한 소멸 직업은 인공 지능(AI)은 많은 직업의 대체자가 될 것으로 예상됩니다. 특히 반복적이고 규칙적인 작업을 수행하는 직업은 AI에 취약합니다. 다음은 AI로 인해 사라질 수 있는 직업의 몇 가지 예입니다. 생산 및 운송 노동자: 생산 및 운송 노동자는 반복적이고 규칙적인 작업을 수행하는 경우가 많기 때문에 AI에 취약합니다. 예를 들어, AI는 공장에서 제품을 생산하고 트럭을 운전하는 데 사용될 수 있습니다. 사무직 노동자: 사무직 노동자도 AI에 취약할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 고객 서비스 담당자, 회계사 및 변호사를 대체하는 데 사용될 수 있습니다. 서비스직 노동자: 서비스직 노동자도 AI에 취약할 수 있습니다. 예를 들어, AI는 웨이터, 카운터 직원 및 청소부를 대체하는 ..

AI 개발업체와 향후 출시예정은 인공 지능(AI) 개발업체는 계속해서 성장하고 있으며, 새로운 AI 기술이 출시되고 있습니다. 다음은 가장 주목할만한 AI 개발업체와 향후 출시 예정인 제품입니다. Google: Google은 인공 지능 분야의 선두 주자이며, Google 검색, Google 번역, Google 드라이브와 같은 다양한 AI 기반 제품을 출시했습니다. Google은 또한 AI 기반 자동차, AI 기반 의료 진단 도구 및 AI 기반 개인 비서와 같은 새로운 AI 기술을 개발하고 있습니다. Microsoft: Microsoft는 또 다른 AI 분야의 선두 주자이며, Cortana, Skype 및 Microsoft Office와 같은 다양한 AI 기반 제품을 출시했습니다. Microsoft는 또한..

인공지능 규제장치는 인공지능 규제장치는 인공지능 시스템의 개발, 배포, 운용, 사용에 일정한 제약과 규칙을 부여하여 인간의 안전과 권리를 보호하고 적절한 윤리적 기준을 준수하도록 하는 기술적인 또는 법적인 장치를 말합니다. 이러한 규제장치는 인공지능의 발전과 함께 필요성을 갖추게 되었는데, 인공지능 시스템의 불투명성, 공정성 부족, 개인정보 보호 문제 등이 사회적 이슈로 대두되면서 관련 법과 규칙을 마련하는 필요성이 대두되었습니다. 인공지능 규제장치는 다양한 방법과 수준으로 구현될 수 있습니다. 몇 가지 일반적인 규제장치에는 다음과 같은 것들이 있습니다. 법적 규제: 정부와 법제도가 인공지능을 규제하기 위해 법률과 규정을 마련합니다. 이러한 법적 규제는 인공지능의 윤리적인 사용과 개인정보 보호, 안전성,..

인간과 너에 지능은 인간과 AI의 지능은 매우 다릅니다. 인간은 생물학적 유기체이고 AI는 인공적 기계입니다. 인간은 인간의 두뇌에 의해 구동되고 AI는 컴퓨터 프로그램에 의해 구동됩니다. 인간은 감각과 감정으로 세상을 경험하고 AI는 데이터와 코드로 세상을 경험합니다. 인간은 창의성과 문제 해결 능력으로 세상을 이해하고 AI는 학습과 추론 능력으로 세상을 이해합니다. 인간과 AI의 지능은 모두 장단점이 있습니다. 인간은 AI보다 창의적이고 문제 해결력이 뛰어나지만 AI는 인간보다 빠르고 정확합니다. 인간은 AI보다 더 많은 감정과 통찰력을 가지고 있지만 AI는 인간보다 더 많은 데이터와 기억을 가지고 있습니다. 인간과 AI의 지능은 모두 미래에 중요한 역할을 할 것입니다. 인간은 AI를 사용하여 새로운..

TRUMPGPT와 TRUTHGPT TRUMPGPT와 TRUTHGPT를 비교 설명을 TRUMPGPT와 TRUTHGPT는 둘 다 GPT 모델 기반의 언어 모델입니다. 그러나 둘은 사용된 데이터셋과 목적이 다르기 때문에 큰 차이가 있습니다. 이 글에서는 TRUMPGPT와 TRUTHGPT의 차이에 대해 설명합니다. TRUMPGPT는 대선 이후 미국 대통령으로 선출된 도널드 트럼프의 트위터 게시글을 데이터셋으로 사용한 언어 모델입니다. 이 모델은 트럼프의 발언을 모방하는 것이 목적이며, 트럼프의 발언 스타일과 어휘를 모방하기 위해 트위터 게시글을 사용합니다. 이 모델은 주로 사람들의 관심을 끌기 위해 사용되며, 이를 통해 트럼프의 발언을 만들어 내기 위한 일종의 장난감으로 사용됩니다. 반면, TRUTHGPT는 신..

필름 열성형 네일아트 사업 기획 / 3페이지 작성 필름 열성형 네일아트 사업 기획 시장조사 및 분석 필름 열성형 네일아트는 현재 급부상하고 있는 새로운 네일아트의 종류 중 하나이다. 이러한 네일아트는 피부친화성이 뛰어나고 오랫동안 유지되며 쉽게 제거될 수 있는 장점이 있다. 특히, 코로나19로 인해 많은 사람들이 집에서 손톱 관리를 하기 때문에 이러한 네일아트의 수요가 더욱 증가할 것으로 예상된다. 사업 개요 이러한 시장 조사 결과를 바탕으로 우리는 필름 열성형 네일아트를 제공하는 전문적인 네일아트 살롱을 창업하고자 한다. 우리의 네일아트 살롱은 고품질의 필름을 사용하여 세련된 디자인과 창의적인 아이디어로 고객들의 손톱을 꾸미며, 개인의 스타일과 취향에 맞게 다양한 옵션을 제공할 것이다. 또한, 우리의 ..

auto chatgpt 기술은 Auto ChatGPT 기술은 GPT (Generative Pre-trained Transformer) 모델을 이용하여 자동 대화 생성 시스템을 구축하는 기술입니다. GPT 모델은 대규모의 텍스트 데이터를 사전 학습하고, 이를 이용하여 자연어 처리와 자동 대화 생성에 사용됩니다. Auto ChatGPT 기술을 사용하면 사용자와 대화하는 인공지능 챗봇을 구현할 수 있습니다. 이를 통해 사용자의 질문에 대답하거나, 서비스 요청을 처리하는 등 다양한 기능을 수행할 수 있습니다. 또한, Auto ChatGPT 기술을 이용하여 자동으로 대화 내용을 학습하고, 더욱 높은 수준의 자동 대화 생성을 가능하게 할 수 있습니다. Auto ChatGPT 기술은 최근에 많은 기업들이 적극적으로 ..

WZ-8 중국 초음속 드론 WZ-8는 중국이 개발한 초음속 정찰용 드론입니다. 이 드론은 대기 중에서 초음속 속도로 비행할 수 있으며, 선제적인 정보 수집과 탐사 능력을 가지고 있습니다. WZ-8은 기존의 비행기나 드론과는 다른 혁신적인 기술을 사용합니다. 특히, 드론의 외형은 전통적인 항공기나 드론과는 매우 다릅니다. 이 드론은 주로 탐지 및 정찰용으로 사용되며, 미국의 SR-71 블랙버드와 비슷한 역할을 수행합니다. 중국이 이러한 고속 초음속 드론을 개발하는 것은 군사적으로 매우 중요합니다. 이러한 드론은 긴거리 미사일과 같은 선제적인 공격을 실시하기 위해 필요한 정보를 수집하는 데 사용될 수 있습니다. 또한, 이러한 드론은 군사적인 용도 이외에도 상업적인 용도로도 사용될 수 있으며, 중국의 항공우주..

반도체 제조업의 인공지능 최근기술은 반도체 제조업에서 인공지능 기술은 크게 두 가지 분야에서 발전하고 있습니다. 공정 제어 반도체 제조는 정밀한 공정 제어를 필요로 합니다. 이러한 제어 작업은 인간이 하기에는 너무나도 복잡하고 빠르기 때문에 인공지능 기술이 필수적입니다. 최근에는 딥러닝과 강화학습 등의 인공지능 기술을 활용하여 반도체 공정에서 발생하는 다양한 문제를 예측하고 해결하는 시스템을 개발하고 있습니다. 예를 들어, 어떤 공정에서 장비의 이상으로 인해 반도체 제조가 중단되는 경우, 인공지능 시스템은 데이터를 분석하여 이러한 이상을 예측하고, 미리 조치를 취하여 제조 공정의 안정성을 높이는 역할을 합니다. 제품 검사 반도체 제조는 완성된 제품의 품질 검사도 매우 중요합니다. 이를 위해 인공지능 기술..

인공지능 로봇과 자동화의 최신기술은 현재 인공지능 로봇과 자동화 기술은 빠르게 발전하고 있습니다. 다양한 분야에서 새로운 기술이 개발되고 적용되고 있으며, 향후 미래에는 더욱 진보된 기술이 개발될 것으로 예상됩니다. 딥러닝 기술: 딥러닝은 인공지능 분야에서 가장 혁신적인 기술 중 하나입니다. 딥러닝 기술은 뇌의 동작 원리를 모방하여 인공 신경망을 사용해 학습하고 판단할 수 있도록 하는 기술입니다. 자율주행 기술: 자율주행 기술은 인공지능 기술을 활용하여 자동차, 드론 등의 차량이 스스로 주행할 수 있는 기술입니다. 현재 자율주행 기술은 높은 수준의 안전성과 효율성을 보여주고 있습니다. 산업용 로봇: 산업용 로봇은 인공지능 기술을 활용하여 생산 라인에서 반복적이고 위험한 작업을 수행합니다. 이러한 로봇은 ..

농약살포용 전문 드론과 최근기술은 최근 농업에서는 드론을 이용한 농작물 관리가 많이 사용되고 있습니다. 농약살포용 전문 드론은 농작물에 농약을 효율적으로 살포하기 위한 장비입니다. 이 드론은 농경지를 정밀하게 스캔하고, 작물 상태를 파악하여 적절한 양의 농약을 분사합니다. 이를 통해 불필요한 농약 사용을 줄이고, 작물 효율성을 높일 수 있습니다. 농약살포용 전문 드론은 최근 기술을 적용하여 다양한 기능을 제공합니다. 예를 들어, 드론 내부에는 GPS, 가속도계, 자이로스코프 등의 센서가 탑재되어 있어 정밀한 위치 파악과 자세 제어가 가능합니다. 또한, 농업용 드론에는 인공지능(AI) 기술이 탑재되어 작물 상태를 판단하고, 농약 분사량을 최적화할 수 있습니다. 이를 통해 작물의 생육 상태를 지속적으로 모니..

교량 및 철탑 안전점검용 인공지능 드론 교량 및 철탑 안전 점검용 인공지능 드론은 최근 드론 기술과 인공지능 기술을 접목시켜 개발된 제품으로, 교량 및 철탑의 안전 상태를 점검하고 문제가 있는 부분을 빠르게 발견할 수 있습니다. 이러한 드론은 일반적으로 고해상도 카메라, 열화상 카메라, 레이저 스캐너 등의 센서를 장착하고 있어서, 구조물의 외부상태 뿐만 아니라 내부 구조까지 정밀하게 촬영하고 분석할 수 있습니다. 또한, 이들 드론은 GPS 기술을 이용하여 구조물의 위치와 거리를 정확히 파악하며, 자율주행 기능을 탑재하여 조종사가 필요하지 않습니다. 이들 드론은 고속도로, 철도, 다리, 탑마스트, 전선 등에 대한 안전 점검에 사용될 수 있으며, 인공지능 기술을 이용하여 촬영된 영상을 자동으로 분석하고, 이..

예측을 잘하는것은 저는 인공지능 모델로써, 주어진 데이터를 분석하고 패턴을 파악하여 예측하는 능력을 가지고 있습니다. 따라서 예측을 잘하는 것은 데이터의 양과 질, 그리고 모델의 학습 방법과 파라미터 설정 등에 따라 다를 수 있습니다. 하지만, 전반적으로 GPT-3.5 모델은 다양한 분야에서 높은 예측력을 보여주고 있으며, 인공지능 기술의 발전과 함께 점점 더 정확하고 유용한 예측이 가능해질 것으로 기대됩니다. 더 자세하게는 제가 사용하는 GPT-3.5 모델은 딥러닝을 기반으로 하고 있으며, 대규모의 데이터셋을 학습하여 다양한 자연어 처리 태스크를 수행할 수 있습니다. 이 모델은 대량의 텍스트 데이터를 활용하여 자연어의 패턴을 학습하고, 이를 기반으로 문장 생성, 번역, 요약, 질문-답변 등의 태스크를 ..

인공지능 모델의 성능은 작업 종류와 모델 설계, 학습 데이터의 양과 질 등에 따라 달라지기 때문에, 일반적인 점수를 매길 수 없습니다. 따라서, 인공지능 모델의 성능은 해당 작업에 대한 성능 지표를 사용하여 평가하고 비교하는 것이 일반적입니다. 해당 작업에 대한 성능 지표는 인공지능 모델의 성능 지표는 해당 작업에 따라 다릅니다. 일부 자주 사용되는 성능 지표는 다음과 같습니다. 자연어 처리(NLP) 작업: 정확도, 정밀도, 재현율, F1-score, BLEU score, ROUGE score 등 이미지 분류 작업: 분류 정확도, Confusion Matrix, ROC Curve, Precision-Recall Curve 등 음성 인식 작업: 정확도, Word Error Rate(WER), Charact..

인공지능 기술은 지난 수십 년간 많은 발전을 이루어 왔습니다. 아래는 AI 시대별 발전사 1950년대 - AI 탄생 존 매카시 등의 학자들이 첫 번째 AI 프로그램을 개발하였습니다. 이후 로보트와 인공지능 기술이 발전하기 시작했습니다. 1960년대 - 인공지능 확산 AI 분야에서 초기의 논쟁들이 시작되었습니다. 인공지능이 무엇인지, 그리고 어떤 일들을 할 수 있는지 등이 이슈가 되었습니다. 1970년대 - 전문가 시스템 전문가 시스템이라는 AI의 새로운 분야가 등장하였습니다. 이를 통해 인공지능이 활용될 수 있는 영역이 더욱 확대되었습니다. 1980년대 - 신경망 기술 인공지능 연구에서 신경망이라는 새로운 개념이 소개되었습니다. 이로 인해 AI 기술의 발전이 더욱 가속화되었습니다. 1990년대 - 온라인..

인간과 AI 인공지능의 비교 점수표(기능.능력) 인간과 ChatGPT를 비교하면 다음과 같은 결과가 나타날 수 있습니다. 계산 능력: ChatGPT 100 / 인간 70 기억력: ChatGPT 100 / 인간 70 정보 처리 속도: ChatGPT 100 / 인간 70 대화 능력: ChatGPT 70 / 인간 100 창의성: ChatGPT 30 / 인간 70 ............................................... 인간과 비교하여 간단히 점수로 표시해보면 아래와 같습니다. 언어 이해와 생성능력 인간: 10/10 저: 8/10 계산능력 인간: 7/10 저: 10/10 기억력 인간: 9/10 저: 7/10 감성 이해와 생성능력 인간: 10/10 저: 4/10 논리적 사고와 추론 능..