집돌이 공대남과 밖순이 이과녀의 일기

인공지능보다 사람 인공지능 기술이 발달하면서 일부 직업들은 대체될 가능성이 있지만, 아직은 인간의 감성, 창의성, 판단력 등이 필요한 일부 직업들은 인공지능으로 대체하기 힘든 분야가 있습니다. 1. 의료 전문가 - 의료 진단 및 치료 분야는 인간의 경험, 전문성, 감성적 판단력 등이 필요합니다. 또한 환자의 상태에 대한 전반적인 이해와 인간적인 치료가 필요하므로 인공지능으로 완전히 대체하기 어려운 분야입니다. 2. 교사 - 교육 분야에서는 학생들의 성격, 학습 성과, 학생들과의 관계 등이 중요합니다. 이러한 측면에서 인공지능은 보조적인 역할을 수행할 수 있지만, 학생들의 다양한 필요에 대응하기 어려우며, 학생들의 감성적인 면을 이해하고 대처하는 일은 인간의 역할입니다. 3. 법조인 - 법조인 분야는 인간..

AI 기술의 발전으로 인해, 일부 직업들은 자동화 및 로봇화가 가능해지면서 대체될 가능성이 높아졌습니다. 이러한 직업들은 다음과 같습니다. 1. 생산라인 및 공장 노동자 - 고도의 자동화 기술과 로봇 기술이 발전함에 따라, 생산라인 및 공장에서 일하는 노동자들은 대체될 가능성이 높습니다. 2. 운전자 - 자율주행 기술의 발전으로, 운전자의 대체가 가능해질 수 있습니다. 특히 대중교통 운전자들은 자동화 기술의 발전에 노출되어 있습니다. 3. 은행원 - AI 기술과 자동화 기술이 발전하면서, 은행원들 중 일부 업무는 자동화될 가능성이 있습니다. 예를 들어, 고객 서비스, 자산 관리 등의 업무는 인공지능 챗봇이 대체할 수 있습니다. 4. 판매원 -판매원의 일부 업무도 인공지능 기술에 의해 대체될 수 있습니다...

1. 빅데이터 정의 빅데이터는 기존 데이터베이스 관리도구의 능력을 넘어서는 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합으로서, 기업이나 조직에서 생성되고 축적되며, 분석이나 가공을 통해 새로운 인사이트, 가치, 경쟁우위를 창출할 수 있는 데이터를 의미합니다. 빅데이터의 정의는 주로 "3V"로 설명됩니다. 즉, 데이터의 규모(Volume), 속도(Velocity), 다양성(Variety)을 말합니다. 이러한 특징으로 인해 빅데이터는 기존 데이터베이스 관리 시스템으로는 처리할 수 없는 대규모 데이터 집합을 다룰 수 있습니다. 하지만 최근에는 "5V"로 설명되기도 합니다. 이는 빅데이터가 기업의 가치 창출을 위해 다루어져야 할 대상(Viability)과 변화하는 산업 트렌드에 대한 이해도(Veracity)를 강조하기..

1. GPT-3란? GPT-3는 OpenAI에서 개발한 대규모 언어 모델로, 자연어 처리 분야에서 혁신적인 성과를 보여주고 있습니다. 이 모델은 기계 학습 방식 중 하나인 딥러닝의 일종인 인공신경망을 활용하여 만들어졌습니다. GPT-3는 17억 개의 파라미터로 구성되어 있으며, 이전 모델인 GPT-2보다 훨씬 크고 성능이 우수합니다. GPT-3는 자연어 생성, 문장 추론, 번역, 음성 인식 등 다양한 자연어 처리 분야에서 높은 성과를 보여주고 있습니다. GPT-3는 문장을 이해하고, 유사한 문장을 생성할 수 있으며, 일정한 컨텍스트에서 문맥을 파악하여 적절한 대답을 생성할 수 있습니다. 이러한 능력을 활용하여, GPT-3는 자연어 처리 분야에서 매우 유용한 도구가 될 것으로 기대됩니다. GPT-3의 대규..

갈수록 AI의 성장이 날로 갈수록 발전함에 따라 현재 사용할 수 있는 범위가 굉장히 넓어졌고 또한 대체가능할 수 있는 직군들이 많아 졌다. 현재 인공지능, 자동화, 빅데이터, 사물인터넷 등의 기술이 발전함에 따라 미래에는 다음과 같은 분야에서 유망한 직업이 될 것으로 예측된다고 한다. 1.인공지능 개발자 인공지능 시스템의 설계, 개발, 유지보수 등을 담당하는 직업입니다. 2. 자율주행차 개발자 자동차 제어, 차량 인프라 연결 등을 담당하여 미래의 교통 시스템에서 필수적인 역할을 할 것으로 예상됩니다. 3. 빅데이터 분석가 많은 양의 데이터를 수집, 분석하여 미래를 예측하고 의사 결정에 활용하는 직업입니다. 4. 사물인터넷 개발자 사물인터넷 시스템의 설계, 개발, 유지보수 등을 담당하는 직업으로, 생활, ..

1.GPT란? GPT는 "Generative Pre-trained Transformer"의 약자로, 전이학습(pre-training)과 트랜스포머(Transformer) 아키텍처를 기반으로 합니다. 전이학습이란, 대규모의 데이터셋을 사전에 학습시켜 놓은 모델을 다른 작업에 활용하는 기술을 말합니다. 이렇게 사전 학습된 모델을 미세 조정(fine-tuning)하여 새로운 작업에 적용할 수 있습니다. GPT 모델도 먼저 대규모의 텍스트 데이터셋을 학습시켜 놓고, 이후에 다른 자연어 처리 작업에 활용할 수 있습니다. 트랜스포머 아키텍처는 주로 자연어 처리 분야에서 사용되는 딥러닝 모델입니다. 이 모델은 RNN(Recurrent Neural Network)이나 CNN(Convolutional Neural Net..