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"학습"(으)로 총 2,115건 검색되었습니다.
- 영재학교 학생이 챗GPT 쓰는 이유는? 빠르고 문제 해결 힌트 준다!수학동아 l2023년 06호
- 시간 찾아보거나 선생님을 찾아가 물어봐야 할 때도 있었다. 하지만 전 세계의 자료를 학습한 챗GPT에 물어보면 선생님이 설명해주듯 친절하게 답해준다. 그리고 빠르다. 혹 챗GPT의 답변에 틀린 내용이 있더라도 인터넷에 어떻게 더 검색해야 할지, 문제를 어떻게 풀어야 할지 등 힌트를 얻을 수 ... ...
- 영재학교 학생이 말하는 챗GPT 주의사항수학동아 l2023년 06호
- 넘어갔더라고요. 양현영 맞아요. 다른 효율적인 방법이 있는데도 챗GPT는 자신이 학습한 방법으로만 풀려고도 하더라고요. 답변 검증은 필수, 지식이 많을수록 유리 임예온 챗GPT한테 질문을 한 뒤에 A라는 답변을 듣고, 그다음 ‘A는 틀렸어. B가 맞지 않아?’라고 동의를 구하듯이 물으면 ... ...
- 인쇄한 대체육 직접 먹어봤습니다! 3D 푸드 프린팅과학동아 l2023년 06호
- 생각해냈습니다. 그리고 20년 가까이 지난 현재는 일반 레스토랑이나 다양한 체험 학습장에서도 푸드 프린팅 식품들을 맛 볼 수 있습니다. 3D 프린터로 재현한 ‘마블링’ 그 맛은? 클로렐라 쿠키를 먹고 표정이 어두워진 기자를 이 교수는 연구실 안쪽, 더 깊숙이 자리한 두 번째 3D 프린터로 ... ...
- 생물학자가 본 바이오컴퓨터의 미래과학동아 l2023년 06호
- 나가면서 성숙한다. 따라서 뇌 오가노이드를 이용한 바이오컴퓨터는 시간이 지날수록 학습을 더 잘하게 되며 기존의 AI보다 근사한 일들을 해낼 수도 있다. 분명한 건, 바이오컴퓨터가 향후 더 빠르게 발전할 것이라는 점이다. 이번에 있었던 하퉁 연구팀의 OI 선언은 바이오컴퓨터 연구의 방향성을 ... ...
- 개념 이해부터 수행평가까지, 챗GPT 수학공부법수학동아 l2023년 06호
- 수학 계산을 잘하지 못 한다. 대량의 언어 정보를 학습해 언어로 답을 내놓는 ‘대규모 언어 모형(LLM)’이라 다른 것에 비해 수학에 약하다. 그런데 나보다 수학을 못하는 친구한테 수학을 배우라니! 어불성설 같지만 수학을 학교에서 왜 가르치는지를 생각해보면 틀린 말이 아니다. 수학은 정확하고 ... ...
- 토론 2. 챗GPT, 미래에 든든한 조력자일까? 거짓 정보 확산 역할일까?수학동아 l2023년 06호
- 다음 단계로 나아가게 합니다. 정보를 찾는 시간을 확 줄여줘요. 최수현 애초에 챗GPT가 학습한 자료에 문제가 있다면, 아무리 챗GPT한테 교차 검증을 시켜도 확실한 검증을 하기 어렵습니다. 이제 주제에 조금 더 집중해서 생각해볼게요. ‘챗GPT가 미래에 거짓 정보 확산 역할을 할 것인지, 든든한 ... ...
- [네, 그래서 이과가 일해봤습니다] 네, 그래서 이과가 AI 기자와 기사를 써봤습니다과학동아 l2023년 06호
- 현재 AI는 전혀 새로운 정보를 만들어 낼 순 없습니다. 인간들이 만들어 둔 데이터를 학습하고 분석할 뿐이죠. 챗GPT도 동의하는 부분입니다. 인간 기자는 사람들과 인터뷰하고, 조사하며, 현장에서 경험하는 일을 바탕으로 새로운 이야기를 창조할 수 있습니다. 전문가들이 입을 모아 인간 기자는 AI ... ...
- 챗GPT 필수가이드수학동아 l2023년 06호
- 만든 언어 모형의 실효성은 지켜봐야 하지요. Q. 챗GPT의 한계는 무엇인가요? 챗GPT는 학습한 데이터를 바탕으로 어떤 질문에도 그럴싸한 답변을 해줘요. 말 그대로 그럴싸한 문장을 만들어준다는 점 때문에 사실 관계에 기반한 내용을 물어보면 틀릴 수도 있지요. 이를 ‘환각(hallucination)’이라고 ... ...
- 게임 회사에서 언어 AI 연구하는 이유는?수학동아 l2023년 06호
- 수 있게 만드는 기술이에요. AI 자연어 처리의 첫 단계는 먼저 인간의 언어에서 단어를 학습하는 거예요. 그리고 확률을 이용해 문장을 완성시켜나가요. 예를 들어 ‘너는 어디로 가고 싶어?’라고 이용자가 묻는다면 답변에 ‘나는’이 가장 높은 확률값이 매겨져서 처음에 올 단어가 돼요. ... ...
- ‘접시뇌’에게 컴퓨터 게임을 시켰더니과학동아 l2023년 06호
- 일상에 들어오려면 얼마나 기다려야 할까. 코티컬 랩스의 변승훈 연구원은 “학습에 필요한 데이터의 양 측면에서는 이미 바이오컴퓨터가 기존 컴퓨터보다 데이터를 훨씬 적게 필요로 한다”고 밝혔다. 케이건 박사는 “5년 내로 신약의 성능을 예측하는 데 사용할 수 있을 것”이라 내다봤다. 과연 ... ...
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