해피레포트 - 2023년 2학기 IT와경영정보시스템 중간시험과제물 공통(생성 AI의 정의 등)

카테고리 : 방송통신 > 중간과제물 파일이름 :20232중과_경영1_IT와경영정보시스템_공통.zip 문서분량 : 9 page 등록인 : knouzone 문서뷰어 : 압축유틸프로그램 등록/수정일 : 23.09.19 / .. 구매평가 : 다운로드수 : 1 판매가격 : 18,000 원

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보고서설명
최근 대두되고 있는 생성 AI의 정의를 3줄 내지 4줄로 요약하고, 이 생성 AI가 문화산업에 미칠 영향에 대하여 귀하의 생각을 기술하시오.

- 목 차 -

I. 서 론

II. 본 론
1. 생성 AI의 정의
2. 생성 AI가 문화산업에 미칠 영향

III. 결 론

참고문헌

** 함께 제공되는 참고자료 한글파일 **
1. 이 생성 AI가 문화산업에 미칠 영향.hwp
2. 이 생성 AI가 문화산업에 미칠 영향2.hwp
3. 최근 대두되고 있는 생성 AI의 정의.hwp
4. 최근 대두되고 있는 생성 AI의 정의2.hwp
5. 서론 작성시 참조.hwp
6. 결론 작성시 참조.hwp
7. 서론 작성시 참조2.hwp
8. 결론 작성시 참조2.hwp

본문일부/목차
I. 서 론 ChatGPT 등의 생성형 인공지능(Generative AI)이 확산되고 있다. 생성형 AI는 인간과 유사한 방식으로 언어를 이해하고 생성할 수 있는 기술이다. 초거대AI 경쟁을 촉발한 것은 오픈AI가 2020년 5월 내놓은 `GPT-3`로 언어처리에 특화한 범용AI다. 생성 AI(Generative AI)는 대형 언어 모델(LLM) 이나 이미지 생성 모델(IGM, Image Generation Model)을 활용해 사용자가 원하는 무언가를 만들거나 생성하는 모든 기술을 의미한다. 생성 AI 를 설명하는 명확한 개념은 없지만 텍스트만 입력하면 원하는 글과 그림을 만들어주고 영상까지 만들어내는 AI로 이해할 수 있다. 초거대AI는 그동안 우리 삶을 어떻게 변화시켰고 또 앞으로 어떤 변화를 초래할까. 새로운 UI와 새로운 지능! 4차 산업혁명이 제시하고 있는 정보통신의 새로운 패러다임이다. 점점 더 고성능화되어가는 스마트 단말기와 사물인터넷 그리고 인공지능은 어느새 우리 옆에 다가와 있다. 과거에 인간의 고유한 영역으로 여겨졌던 ‘예술’까지 AI가 보폭을 넓혀 오고 있다. 영화나 드라마 요약 서비스 등이 시도되고 있다. 생성형 AI를 활용한 창작 활동은 언론 및 미디어 산업에서도 큰 변화를 가져올 것으로 예상된다. 기존의 미디어 산업에서는 인간 기자들이 정보를 수집하고 기사를 작성하는 것이 일반적이었다. 뉴스의 경우 유통 플랫폼에 따라 길게도 짧게도 제공이 돼야 하는데, 같은 소재에 대해서 긴 형식의 뉴스, 짧은 형식의 뉴스 등 기사의 패턴을 학습하게 되면, 하나의 기사에 대해 각 플랫폼에서 요구하는 길이로 길이 조절이 가능하다. 소비자의 기호 및 관심도를 측정할 수 있는 수단을 적용하면 소비자가 선호하는 또는 좋아할 만한 콘텐츠를 추천할 수 있다. 이른바 시청자 맞춤형 서비스로서 소비자의 성별, 나이 등 사전 정보를 기준으로 즐겨보는 프로그램 및 콘텐츠 등을 분석해 소비자 본인도 정확히 모르는 선호 장르, 선호 인물, 선호 프로그램 유형 등을 분석한다. 이 레포트는 최근 대두되고 있는 생성 AI의 정의를 3줄 내지 4줄로 요약하고, 이 생성 AI가 문화산업에 미칠 영향에 대하여 귀하의 생각을 기술하였다. II. 본 론 1. 생성 AI의 정의 생성형 AI란 인공신경망을 이용하여 새로운 데이터를 생성해내는 기술이다. 명령어를 통해 사용자의 의도를 스스로 이해하고 주어진 데이터로 학습, 활용하여 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 새로운 콘텐츠를 생성해내는 인공지능이다. 생성형 AI는 새로운 서비스와 제품의 개발을 가능하게 한다. 예를 들어 챗GPT를 활용한 챗봇 서비스는 고객 서비스 분야에서 활발하게 사용되고 있다. 또한 단순한 채팅을 넘어 챗GPT를 활용한 AI 번역, 문서 요약, 음성 합성 등의 서비스도 활발하게 개발되고 있어 이를 통해 생산성과 효율성을 높일 수 있다. 구글의 트랜스포머 모델의 등장 이후 많은 대규모언어모델이 탄생했다. 방대한 양의 텍스트 데이터를 학습해 번역/생성 등 광범위한 자연어처리 작업을 높은 정확도로 수행할 수 있게 되었기 때문이다. 대표적으로 오픈 AI 의 GPT, 구글의 BERT, 메타의 OPT 등이 트랜스포머 아키텍처를 따르고 있다. 이후 텍스트 뿐 만 아니라 이미지/비디오 등의 다른 데이터를 학습하기 시작하면서 더 많은 영역에 응용될 수 있는 범용성을 갖게 되었다. - 중략 -

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