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1. 인공지능,딥러닝, 퍼셉트론

2. 인공지능을 통해 영상을 만들 수 있다는 것을 알게 되었다

3. 앞으로 인공지능을 어디까지 사용할 수 있을까

# data[].attributes.body
1.키워드 : 챗GPT, 인공지능 직업 대체, 인공지능 환경 파괴

2. 새롭게 알게된 것 : 챗GPT를 사용할 때마다 물 500ml가 사용된다는 것

3. 물을 사용하지 않고 챗GPT를 사용할 수는 없는건지

# data[].attributes.body
1. Emergent Ability, 인공지능과 환경 사이의 관계, 내가 생각하는 미래의 인공지능(인공지능 감정)

2. 일정 양 이상의 데이터를 수집하면 기능이 증폭되는 Emergent Ability라는 위험하고도 신기한 능력에 대해 알게 되었다.

3. Emergent Ability로 인공지능은 스스로를 개발해낼 수 있는 경지에 도달할 수 있을까?

4

5. 인공지능이 스스로 감정을 만들어낼 수 있을지

# data[].attributes.body
1.프로그래머,인공지능,챗gpt

2.인공지능이 발달하면 프로그래머또한 인공지능이 대체하여 프로그래머또한 사라지지않을까 싶었는데 오히려 프로그래머가 인공지능을 사용해야 더 좋은 프로그램이 나온다는점을 알게되어 프로그래머가 미래에서 주목받는사실을 알게됨.

3.챗gpt가 코딩도 제작하거나 틀린 부분도 찾아서 알려주거나 더 나은점도 충고해주는지가 궁금하다

# data[].attributes.body
1. 인공지능, 딥러닝, 퍼셉트론

2. 인공지능을 통해 사진과 동영상을 만들 수 있다는 것을 알게 되었다.

3. 앞으로 ai가 불러온 문제에 대해 알고 싶다.

4. 인간의 일자리를 위협할 수 있다.

# data[].attributes.body
1. Emergent ability, LLM, AI저작권

2. 인공지능의 부정적, 긍정적 역할에 대해 모호했던 부분을 새롭게 알 수 있게 되었다.

3. 현재 인공지능이 시니어 3년차의 개발자의 능력을 가질 수 있다고 하는데, 몇십년 뒤에는 모든 개발자의 능력을 뛰어넘을 모델이 나와서 모든 개발을 대체할 수 있지 않을까?

4. 가능하다고 생각한다. 이러한 영향이 나의 앱/웹 개발자의 꿈을 정보보안전문가 쪽의 분야로 바꾼 계기가 된 것 같다.

5. 패턴이 없는 분야도 인공지능이 대체할 수 있는 방법이 존재할까? + 생성형 인공지능 한 쌍이 최근 인간 사회의 소식을 실시간으로 반영하여 서로 주제에 대해 대화와 토론을 한다면 인간을 이해할 수 있는 능력이 훨씬 더 향상되지 않을까?

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1. 키워드 : 알파폴드, 탄소발자국, 챗GPT

2. . 새롭게 알게 된 점 : ai가 학습을 해서 그림을 그릴 수 있다는 것

3. ai가 어디까지 발전할 지 궁금하다.

# data[].attributes.body
1.알파폴드

2. gpt를 사용할떄마다 물500ml가 사용되는것

3.인공지능을 사용할때 환경이 오염되는데 어떻게하면 오염을 줄일수있는지

# data[].attributes.body
1. 이미지 그레이에이터, ai기술,챗gpt

2. 컴퓨터 인공지능을 통해 앞으로의 기술이 예측이 간다

3. 과연 ai발전이 우리에게 득이 될지가 의문이다

4. ai기술을 통해 우리 사회가 좋아질수도 있지만 반대로 ai가 학습을 하여 반작용 일이 일어나면 큰일 날수도 있을것 같다

5. ai기술이 과연 우리 손에 계속있을지 아니면 나가서 다른 세상이 될지 의문이자

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txt로 인간의 의도를 파악하여 그림을 그려주는 image creator가 흥미로웠고 인공지능 분야가 돈이 되는 LLM분야만 집중되는 상황을 알 수 있었고 인공지능기술이 환경문제를 더 심화 시키는 것에 대해 놀랐다.마지막으로 "잠재된 패턴이 있는 모든 곳에서 인공지능이 대체 될 것 이다'"라는 말이 많은 생각을 하게 만들었다.

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1. chatGPT, ai의 직업 대체, ai 윤리 문제

2. chat GPT에서 질문 세션을 한 번 돌리는 데 기계를 냉각시키는 데 물이 500ml가 들고 그로 인한 피해는 파키스탄 등 다른 나라들이 환경 피해를 받고 있다는 내용에 충격을 받았다.

3. ai가 앞으로 만들어낼 환경 피해의 심각성에 대해 조사해보고 싶다.

# data[].attributes.body
키워드: 알파폴드, AI저작권 난데 없이 나타난 능력

2.알게 된것:AI가 만든 작품은 저작권이 없다는 것

3.궁금한 점:AI가 다른 사람의 작품을 참고해 만들었을때 원 저작권자는 보상을 받을 수 있는 지

# data[].attributes.body
키워드: 챗 gpt, 미래의 ai, 알파포드

새롭게 알게된 것: 챗 gpt를 사용할때 마다 물 500ml가 사용되는것을 알게됬다

궁금한점: 미래에 ai로 인한 어떠한 직업이 더 생기고 없어지는지 궁금하다

# data[].attributes.body
1.이미지크리에이터,미래의 직업,미래의ai

2.ai를 통해 내가원하는 그림을 그릴수있다는점

3.세상에 존재하지않는 것고 ai에게 그려달라고 부탁하면 그려줄수있는지

# data[].attributes.body
1. 키워드: 챗GPT, 생성형 인공지능, Emergent ability

2. 새롭게 알게 된 것: 생성형 인공지능은 상당한 양의 에너지를 소모하는데, 다양한 처리 모델을 사용하기 때문에 답변을 하나 할 때마다 물 500ml를 냉각에 소모한다고 한다.

3. 궁금한 점: 생성형 AI에도 고정관념이 존재할까?

4. 답: 생성형 AI에도 고정관념이 있는데, '모범생'이라는 데이터에는 항상 안경이 포함되는 식이다.

5. 추가로 탐구하고 싶은 것: 의료 분야에서 인공지능이 어떤 영향을 미칠 것인지를 알고 싶다.

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1.탄소발자국,인공지능,알파폴드

2.인공지능을 사용할 때 생각보다 많은 환경오염이 일어난다는 사실을 알게 되었다.

3.인공지능으로 인한 환경오염을 줄일 수 있는 방법에 대해 알아보고 싶다.

# data[].attributes.body
1. 인공지능 직업 대체,

챗gpt 프롬프트 한번에 물500ml가 들고 탄소 발자국 생성

2.이머전트 어빌리티

3. 어떤직업을 선택해야 미래에 살아남을 수 있을까

4. 특정한 패턴이 없는 직업

# data[].attributes.body
1.키워드: 알파폴드, 인공지능의 환경파괴, 난데없이 나타난 능력

2. 새롭게 알게된 것: chat gpt를 한 번 사용할 때마다 물을 500ml씩 사용한다는 것

3. 앞으로 인공지능을 사용할 때 생기는 환경오염을 어떻게 해결한 것인가에 대해 알아보고 싶다.

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1. 인공지능, 딥러닝, 퍼셉트론

2. 인공지능 통해 영상 매체를 만들 수 있다는 점을 알게 되었다.

3. 앞으로 인공지능 발전 범위를 알고 싶다

4. 인공지능은 앞으로 범용성이 늘어나 우리 일상생활에서도 편하게 접할 수 있을 것으로 예상된다.

# data[].attributes.body
1. 키워드:덴드랄,퍼셉트론,인공신경망,클라드3

2. 새로운 점: 퍼셉트론이 인공신경망의 시초인 것을 알았다.

3. 딥러닝의 쓰임

4. 음성인식,영상이해,기계번역

5. 퍼셉트론이 더욱 정교하게 만들어 인간의 신경망과 비슷하게 인공인경망을 구축할 수 있을까?

# data[].attributes.body
1:딥블루,딥러닝,자율주행 자동차

2:딥블루에 대해 자세히 알게됨

5:자율주행자동차 인공지능 오류

# data[].attributes.body
1. 키워드: 퍼셉트론, Chat GPT, 딥블루

2. 새로 알게 된 점: 퍼셉트론은 인공신경망의 일종으로, 가중치를 부여하여 인간의 뇌를 모방하는 모델이다.

3. 궁금한 점: 제프리 힌튼의 업적은 무엇인가?

4. 답: 기존의 퍼셉트론 방식에서 비지도학습 모델으로 AI의 패러다임을 전환했다.

# data[].attributes.body
1. 키워드: 인공지능, 덴드랄, 퍼셉트론

2. 새롭게 알게된 것: 최초의 전문가 시스템이자 최초의 실용적인 인공지능이 덴드랄이라는 것을 알게 되었다.

3. 궁금한 점: 요즘 사용되는 인공신경망의 구조는 무엇일까?

4. 트랜스포머 : 2017년 NIPS에서 'Attention Is All You Need'라는 논문을 통해 발표되었다. 병렬처리가 어려워 학습 속도가 느리던 RNN의 한계를 극복함에 따라 자연어 처리 분야에서 상당한 수준의 퍼포먼스를 보여주었다.

5. 절대 막을 수 없는 생성형 인공지능 탈옥 방법을 알고싶다

# data[].attributes.body
키워드:인공지능,기계학습,딥러닝

알게된점:인공지능의 종류에 대해 알게됨

궁금한점:인공지능의 종류를 더 많이 알고싶다

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1. 인공지능, 딥러닝, 퍼셉트론

2. 인공지능을 통해 사진과 동영상을 만들 수 있다는 것을 알게 되었다.

3. 앞으로 ai가 불러온 문제에 대해 알고 싶다.

4. 인간의 일자리를 위협할 수 있다.

# data[].attributes.body
1.인공지능2.딥러닝,3.챗GPT

2새롭게 알게된점 인공지능의 발전을 알게되었다

3인공지능의 최대 문제점

4나중에 인간을 위협할수있다

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1.인공지능,챗gpt,자율주행자동차

2.미래의 인공지능 활용, 자율주행자동차의 단점, 과거의 인공지능

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수업을 듣고 아래 내용 중 3개 이상 작성합니다.

(학번이름 명시)

1. 오늘의 핵심 키워드 3개이상

2. 새롭게 알게된것

3. 궁금한 점

4. 3번에 대해 답을 스스로 찾아 작성

5. 추후 더 알아보고 싶은것

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1. 키워드: 인공지능, 기계학습, 다트머스 회의

2. 새로운 점: 지능을 정의하는 것의 기준과, 인공지능이 가진 지능의 여러 요소들을 알게 되었다.

3. 궁금한 점: 인공지능은 어떻게 발전해 왔으며, 어떻게 발전해 나갈까?

4. 답: 인공지능>퍼셉트론>딥러닝>생성형 인공지능>인공일반지능>인공의식

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1. 키워드 : 인공지능 발전과 역사, 퍼셉트론

2.여러 사례들을 알게됨

3. 더 다양한 인공지능의 종류들을 알고싶다

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1.딥블루,인겅지능,딥러닝

2.영상 기술과 관련되어 인공지능의 발전 양상에 대해 알게 되었다.

3.영상 기술에 대해 더 배워보고 싶다.

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1. 튜링 테스트, 챗 gpt, 딥블루

2. 튜링 테스트는 인공지능의 이론적 발전에 있어서 큰 의미가 있는 역사적인 일이고 테스트 방법은 간단히 인공지능과 사람 간의 대화에서 제3자인 평가자가 누가 인공지능인지 구별하여 구별이 가능하다면 합격인 식이다.

3. 앨런 튜링의 인공지능 관련 업적

4. ’에그니마 암호‘를 해독해내는 데에 성공했다.

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1. 딥블루, 퍼셉트론, 딥러닝

2. 챗 gpt를 넘어선 클로드 3

3. 딥블루의 체스 알고리즘