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[AI 휴먼 소사이어티] AI HUMAN SOCIETY 정례회의

안녕하세요. 미래소년입니다. 몇개월 전부터 『AI 휴먼 소사이어티』라는 AI 포럼에 매월 참석을 하고 있습니다.지금까지는 별다른 소개를 하지는 않았으나, 앞으로는 좀더 적극적으로 포럼에서 진행되었던 내용들을 공유해보고자 합니다. 오늘은 이와 관련해서 첫 포스팅으로 간단히, 최근 몇 개월 동안 진행된 포럼에 대한 개요만 소개하는 수준으로 넘어가도록 하겠습니다.  3월달에 개최된 9차 월례포럼은 광화문 교보빌딩에 위치한 디지털 플랫폼 정부위원회에서 열렸습니다. ◇AI휴먼소사이어티 3월 월례 포럼△시간: 3월15일(금) 오후 3시반~7시(분위기 따라 연장 가능) △장소: 광화문 교보빌딩 13층 디지털플랫폼정부위원회  △구성: 오후 3시반~4시 친교활동,              오후 4시~5시반         ..

"2024년 어린이 교육 기관을 위한 최신 챗GPT 마케팅 전략 가이드"

안녕하세요. 미래소년입니다.오늘은 어린이 교육 관련 원장님을 위한 챗GPT를 이용한 마케팅 활성화 방안에 대해서 간단히 말씀드려보도록 하겠습니다. [페르소나]난 어린이 경제교육 관련 일을 합니다. 유대인은 어렸을때 부터 경제 관념 및 경제 교육을 하는 것으로 유명하잖아요. 저 역시 대한민국에서 어린 자녀를 둔 부모의 입장에서, 부모님들을 위한 유대인 경제 교육법에 대해 가르쳐주고 싶어요.그래서, 그 전에 유대인 경제교육이라는 주제로 먼저 보고서를 하나 쓰려고합니다.   Q. 유대인이 가장 중요하게 생각한다는 자식 경제 교육법. 이 주제를 보고서를 하나 작성해줘. 넌 오랫동안 유대인 문화에 관심이 많은 오탁구야.  [유대인 자녀 경제 교육법 보고서] 서론유대인은 역사적으로 성공적인 경제적 성과를 거둬온 민..

"2024년 미장원 마케팅: 챗GPT를 활용한 최신 전략 가이드"

안녕하세요. 미래소년입니다. 오늘은 미장원 원장님을 위한 챗GPT를 이용한 마케팅 활성화 방안에 대해서 간단히 말씀드려보도록 하겠습니다.[페르소나]전 미장원을 세 곳 운영하고 있는 원장입니다. 미장실의 매출 및 활성화를 위해 SNS를 통한 홍보를 계획 중이에요. 그 중에 하나로, 고객에게 제공할 맞춤형 헤어스타일 진단을 위한 질문지를 만들어 마케팅 툴로서 활용해 보려고 해요.   Q. 난 미장원을 3개 운영하고 있는 미장원 원장이고, 이번에 SNS를 통해서 홍보를 하려고 하는데, 그래서 고객들에게 나만의 맞춤 헤어스타일과 관련된 일종의 질문지를 만들려고 해. 그러니 그것과 관련해서 20가지 정도의 질문법을 만들어 줄래?  물론이죠! 고객 맞춤 헤어스타일을 위한 질문지를 만들어 드릴게요. 여기 20가지 질..

[무료 강의 _ 진심기행 커뮤니티] 챗GPT 대화 마스터하기

안녕하세요.미래소년입니다. 최근 저는 『정보 검색의 진화, 챗GPT. 검색말고, 질문하세요.』라는 책을 출간하였습니다. 이 책은 챗GPT와 같은 혁신적인 인공지능 기술을 활용하여 정보 검색의 새로운 시대를 여는 방법을 소개하고 있습니다.  정보 검색의 진화, 챗GPT. 검색 말고, 질문하세요.챗GPT를 통해 AI 시대가 본격적으로 열리면서, 이 혁신적인 기술을 어떻게 활용할 수 있..futureboy.upaper.kr 이제 저는 본격적인 AI 강사로 활동을 시작하게 되었습니다.  주로 AI에 관심은 많지만 시작하는 데 두려움을 느끼시는 AI 입문자분들, 그리고 곧 은퇴를 앞두거나 이미 은퇴하신 분들을 대상으로 강의를 진행하고자 합니다.  조직과 시스템에서 벗어나 새로운 도전을 시작할 때, 인공지능은 여러..

"ChatGPT의 탄생: 'Chat' 용어의 유래와 그 의미"

"Chat"이라는 용어가 인공지능 모델의 이름에 사용된 것은 GPT-3 모델과 관련하여 OpenAI가 'ChatGPT'라는 변형을 개발하면서부터입니다. 이 변형은 특히 대화형 성능에 초점을 맞추어 개발되었기 때문에, 'Chat'이라는 단어가 포함되었습니다.  GPT-3의 대화형 모델인 ChatGPT는 사용자와의 자연스러운 대화를 목적으로 설계되었으며, 이를 통해 사람과 인공지능 간의 대화가 보다 유연하고 자연스러워지도록 만드는 것이 주 목적이었습니다. ChatGPT는 GPT-3의 강력한 언어 이해 및 생성 능력을 바탕으로, 일상적인 대화는 물론 특정 주제에 대한 정보 제공, 문제 해결, 감정적 지원 등 다양한 형태의 대화가 가능하게 개발되었습니다. 이러한 대화형 모델의 목적은 사용자와의 인터랙션을 강화하..

AI 이야기 2024.05.23

[Q&A] "ChatGPT의 메모리 기능 : 사용자 대화 기억 가능 여부"

ChatGPT는 사용자의 이전 대화를 기억할 수 있나요? ChatGPT는 사용자의 이전 대화를 기억하는 것처럼 보일 수 있지만, 사실 엄밀한 의미에서는 대화가 종료된 이후에 해당 사용자의 이전 대화 내용을 기억하거나 저장하지 않습니다. 대신, 각 세션 내에서 지속적인 맥락 추적을 통해 대화를 이어가는 능력이 있습니다.  이 부분을 더 자세히 살펴보겠습니다.  [1] 대화의 맥락 유지ChatGPT는 사용자가 주고받은 대화의 맥락을 세션이 유지되는 동안에만 파악하며, 이를 통해 일관된 응답을 제공할 수 있습니다. ■ 맥락 기반 응답 : 세션 내의 이전 메시지를 기반으로 응답을 생성하므로, 같은 주제에 대한 대화에서 사용자가 무엇을 질문했는지 기억하고 일관된 답변을 할 수 있습니다. ■ 예시 : 사용자가 "어..

AI 이야기/Q&A 2024.05.18

[100문 100답] 인공지능 시대, 우리 아이을 위한 바른 부모 진단법

챗GPT가 열어 논 인공지능 세상에 7살 딸을 키우는 50대 아빠로서, 고민이 많습니다.그래서, 인공지능 AI에 대해서 공부도 해봤고, 전자책이지만, 책도 하나 내게 되었습니다.    그래서, 이번에는 인공지능 시대 우리 아이를 잘 키우기 위한 가이드라인을 100문 100답 형식으로 만들어봤습니다.다양한 주제로 예를 들어, 교육, 사회성, 기술 사용, 창의성 개발 등 여러 측면으로 살펴보았습니다.   인공지능 시대 우리 아이를 위한 성공 성장을 위한부모 진단법 100문 100답  교육과 학습 [1~20]1. 아이에게 어떻게 기술을 교육시켜야 하나요?기술 교육은 흥미롭고 재미있게 접근해야 합니다. 7세 아이에게는 복잡한 이론보다는 직관적이고 상호작용이 많은 도구가 효과적입니다. 예를 들어, 블록 기반 코딩..

[현실화된 자비스(?)] 챗GPT 4o. 최적화(Optimized) 확장(Omni) 개선(Overhauled) 궁극(Ultimate) 완벽함(Outstanding)

마블 시네마틱 유니버스에 등장하는 토니 스타크의 인공지능 비서, 자비스. 자비스의 뜻은, 그냥 좀 많이 똑똑한 시스템(Just A Rather Very Intelligent System).   능력에 비해 다소 겸소한 뜻을 가지고 있습니다.  이미 많은 분들이 아시겠지만, 지난 밤.오픈AI에서 현재 챗GPT4.0의 업그레이드 버전인 챗GPT4o을 출시했습니다.  챗GPT4o의 이름속에도 다양한 의미가 함축되어 있을 것으로 판단됩니다. 많은 분들이, 확장(Omni)를 많이들 말씀하시는데요.여기에는 다음과 같은 이유들도 있을 것 같습니다.최적화(Optimized) : "o"는 "Optimized"의 약자로, GPT-4o는 GPT-4의 최적화된 버전임을 나타낼 수 있습니다. 이는 성능, 효율성, 응답 정확도 ..

AI 이야기 2024.05.15

[Q&A] GPT-2, GPT-3, GPT-4의 차이는 무엇인가요?

Q. GPT-2와 GPT-3, GPT-4의 차이는 무엇인가요? GPT-2, GPT-3, 그리고 GPT-4는 모두 OpenAI에 의해 개발된 언어 생성 모델로서, 각각은 세대를 거듭하면서 많은 개선이 이루어졌습니다.   다음은 이 세 모델의 주요 차이점을 요약한 내용입니다. 1. 모델 크기와 파라미터 수GPT-2: 2019년에 출시된 GPT-2는 약 15억 개의 파라미터를 가지고 있습니다. 이 모델은 당시에 텍스트 생성에서 상 당히 진보된 결과를 보여주었으며, 다양한 주제에 대한 일관된 텍스트를 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있었습니다.GPT-3: 2020년에 발표된 GPT-3는 약 1750억 개의 파라미터를 가지고 있습니다. 이전 세대보다 훨씬 큰 크기와 더욱 복잡한 구조 덕분에, GPT-3는 훨씬 더 ..

AI 이야기/Q&A 2024.05.14

[Q&A] 딥러닝이 전통적인 머신 러닝과 어떻게 다른가요?

Q. 딥러닝이 전통적인 머신 러닝과 어떻게 다른가요? 인공지능의 세계에서 딥러닝과 전통적인 머신 러닝은 종종 언급되지만, 이 둘의 차이를 명확히 이해하는 것은 중요합니다. 두 기술 모두 데이터로부터 학습하고 예측을 하는 데 사용되지만, 그 접근 방식과 처리 능력에서 큰 차이가 있습니다.  [1] 전통적인 머신 러닝전통적인 머신 러닝은 명시적인 프로그래밍 없이 데이터로부터 패턴을 학습하는 기술입니다. 이 방식은 주로 구조화된 데이터를 사용하며, 특징 선택(feature selection)과 특징 추출(feature extraction)이 중요합니다. 즉, 데이터에서 유용한 특징을 사람이 미리 정의하고, 이를 기반으로 모델을 훈련시키는 방식입니다. 전통적인 머신 러닝 알고리즘에는 의사결정 트리(Decisio..

AI 이야기/Q&A 2024.05.13
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