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지방세는 무엇인지? 지방세납세증명서에 대해서 알아보자 지방세는 무엇인지? 지방세납세증명서에 대해서 알아보자 지방세는 무엇일까요? 지방세는 국가 세제 체계의 일부로서 지방 정부나 지방 자치 단체가 운영하는 공공 서비스 및 인프라를 유지하고 발전시키기 위해 부과되는 세금입니다.    국가 수준의 소득세, 부가가치세 등과는 별도로 지역사회의 필요에 따라 부과되는 것입니다.  지방세의 종류, 납부 방법, 납부를 피하는 불이익, 그리고 납부의 중요성에 대해 자세히 설명하겠습니다.  지방세의 종류가. 부동산세 부동산의 가치에 대한 세금으로, 건물과 토지에 부과됩니다. 일반적으로 지방 정부가 부동산의 가치를 평가하고 세율을 책정하여 부과합니다. 나. 자동차세  자동차 소유자가 보유한 차량에 대해 부과되는 세금입니다. 차량의 종류, 크기, 연료 유형 등에 따라 세액이 달.. 2024. 4. 26.
세계유명한 AI연구기관 (인공지능학과)은 어디에 있을까? 세계유명한 AI연구기관 (인공지능학과)은 어디에 있을까? 인공지능 부문은 다양한 대학과 연구기관에서 제공합니다.  주로 컴퓨터 과학, 공학, 기술, 인공지능, 기계학습, 인공지능, 기계학습, 자연어처리, 기계학습 및 자연어처리 그리고 더 많은 것으로 제공할 수 있습니다.인공지능 분야에 초점을 맞추면 인공지능 분야에 초점을 맞춥니다.  세계적으로 유명한 AI 연구기관은 어디 있을까요?스탠포드 대학 스탠포드 대학은 컴퓨터 과학 분야에서 학습하는 연구 및 교육 프로그램을 운영하고 있습니다.스탠포드 AI 랩 등의 연구실은 다양한 인공지능 관련 프로젝트를 진행하고 있습니다. 매사추세츠 공과대학(EMIM)의 연구소(EM; 매사추세츠 공과대학) MIT는 인공지능과 기계학습 분야 중 하나입.. 2024. 4. 24.
인공지능학과에 진학하기 위한 전략 인공지능학과에 진학하기 위한 전략 인공지능을 전공하기 위해서는 전략을 세우고 진로를 추구하는 것이 매우 중요합니다.  인공지능을 전공하고 학업과 진로를 추구하는 데 도움이 되는 전략을 알려드리겠습니다.목표 설정우선 목표를 설정하고 그것들을 명확하게 이해하는 것이 중요합니다.인공지능 분야에서 어떤 분야에 관심이 있고 어떤 연구나 응용 분야에 참여하고 싶은지 생각해 봅니다.아카데믹한 준비인공지능을 전공하기 위해서는 컴퓨터 과학, 수학, 통계 등 기초학력이 필요합니다. 강의나 온라인 리소스를 활용하여 기본적인 개념을 배웁니다.실천적인 체험이론적인 지식뿐만 아니라 실천적인 경험도 중요합니다. 프로그래밍, 기계학습, 데이터 분석 등에 관한 프로젝트에 참여하거나 인턴십을 통해 실무 경험을 .. 2024. 4. 24.
인공지능의 윤리적 고려사항에 대해 알아보자 인공지능의 윤리적 고려사항에 대해 알아보자 인공지능의 진보는 현대 사회에 많은 혁신을 가져왔지만 동시에 윤리적인 고려를 불러일으키고 있습니다.  이러한 고려 사항은 다음과 같습니다.자율성과 설명 책임 자율주행차와 같은 시스템에서는 AI가 내리는 결정에 누가 책임져야 하는가 하는 문제가 있습니다. 인간의 생명과 안전이 관련될 때는 누구에게 책임을 물어야 하는지에 대한 명확한 규제가 필요합니다. 알고리즘의 투명성 기계 학습 알고리즘은 종종 복잡하고 불투명합니다. 이로 인해 알고리즘이 어떻게 의사결정을 하는지 이해하는 것이 어려워질 수 있습니다. 이로 인해 편견이나 차별이 포함되어 있는지 여부를 판단하는 것이 어려워질 수 있습니다.데이터 개인 정보 보호 및 보안 인공지능 시스템은 .. 2024. 4. 24.
AI인재 확보 전쟁이 시작되었다. (이동통신 3사) AI인재 확보 전쟁이 시작되었다. (이동통신 3사) AI 인재 확보를 위한 전쟁이 시작됐습니다. 이동통신 3사 AI 인재 확보 전쟁 배경 AI 체질개선(이동통신 3사) 인공지능 모델에 대한 지식과 엔지니어링 능력을 갖춘 AI 개발자를 채용하는 것은 하늘의 별이라고 할 수 있습니다. 통신업계 AI 고위 관계자 "AI 분야 인력 채용 어려워" 고용노동부의 지난해 인력수급 전망 AI 분야에서는 2027년까지 12,800명이 부족할 것으로 예상됩니다. 2027년까지 정부와 민간 연수, 대학 교육 등으로 53,300명의 AI 인력이 공급될 것으로 예상되지만 산업 인력 수요는 66,100명으로 턱없이 부족할 것입니다. 이동통신 3사의 AI 인재 확보는 어떻게 진행될까요? SK텔레콤 SK텔레콤은 학부생과 대학원생을 .. 2024. 4. 23.
미래사회 예측해 보기 미래사회 예측해 보기 미래사회에는 어떤 모습일까요? 미래사회에 대한 구체적인 상상력을 펼쳐보기. 이것은 단순한 예측이 아니라 현재의 트렌드, 기술의 진보, 사회의 변화에 관한 가정에 기초하고 있습니다. 우리의 미래사회: 인간중심의 기술진보와 사회적 포섭 1. 기술적인 이니셔티브와 인간 중심의 접근법 미래의 우리 사회는 더 빠르고 혁신적인 기술의 진보를 경험할 것입니다. 인공지능, 자율주행차, 사물인터넷 등의 기술은 우리 생활에 혁명을 일으킬 것이지만, 이러한 기술은 인간의 편의와 안전을 중시하는 중요한 원칙 아래 발전할 것입니다. 기술은 우리를 더 연결하고 우리의 삶을 더 편리하게 만들지만, 이러한 진보는 사람들의 삶의 질을 향상시키게 됩니다. 2. 인간과 기술의 공존 인간과 기술은 미래 사회에서 보다 .. 2024. 4. 22.
Chat GPT 시대의 미래 교육은 어떤 모습일까? Chat GPT 시대의 미래 교육은 어떤 모습일까? 향후 교육은 기술의 진보와 혁신으로 인해 현재의 교육 방식과는 크게 다를 것으로 예상됩니다. Chat GPT가 예측하는 미래 교육의 주요 특징을 체계적으로 살펴볼 것입니다 Chat GPT 시대의 미래 교육 _ 개별화된 학습 경로 미래 교육은 개별화된 학습 경로를 강조할 가능성이 높습니다. 인공지능 기술을 활용하여 학생들의 학습 수준과 학습 스타일, 흥미를 분석하고 그에 맞게 맞춤형 학습 경로를 제공할 예정입니다. ChatGPT와 같은 자연어 처리 기술은 학생들과의 대화를 통해 학습 진행 상황을 이해하고 그에 따라 개별 학습 경로를 제시할 수 있습니다. Chat GPT 시대의 미래 교육 _ 라이브 피드백과 지원 향후 교육은 실시간 피드백과 지원 시스템을 .. 2024. 4. 21.
인공지능(AI) 의 현재와 미래 인공지능(AI) 이란? 인공지능(AI)은 현대 기술 진보의 최전선에 있으며, 인간의 지능을 모방하고 때로는 능가하는 기계와 시스템을 개발하고 있는 컴퓨터 과학 분야입니다. 이 기술은 데이터 분석, 패턴 인식, 학습 능력을 기반으로 인간의 마인드셋을 모방하는 것을 목표로 하고 있습니다. 이러한 기술은 일상생활뿐만 아니라 산업, 의료, 교육 등 다양한 분야에서 혁신을 가져오고 있습니다. 인공지능(AI) 의 장점 특히 일상생활에서의 단순 노동 자동화는 인공지능 기술의 두드러진 장점 중 하나입니다. 예를 들어 커피를 만드는 로봇이나 빨래를 개는 로봇과 같은 기술이 일상생활에서 반복되는 간단한 작업을 빠르고 효율적으로 대체해 인간의 노동 부담을 덜어주고 있습니다. 빨래를 개는 로봇과 같은 일부 기술은 아직 초기 .. 2024. 4. 20.
Cafe24 도메인_ 하위도메인 만들기 Cafe24 도메인_ 하위도메인 만들기 도메인이 무엇인지부터 차근차근 알아보자 하위도메인을 만드는 방법에 대해서 알아 보겠습니다. 먼저 도메인이란 무엇인지부터 차근차근 알아보겠습니다. 도메인이란 무엇일까? 도메인은 인터넷상에서 웹사이트의 주소로 사용되는 문자열입니다. 우리 집 주소가 ** 번지로 표기되듯이 웹사이트 상에서 ** 주소로 표기되는 형태가 도메인인 것입니다. 사이트에 접속하려면 IP라는 숫자로 된 주소를 입력해야 하는데 이를 기억하기 쉽게 단어나 문구로 변경하여 쓰는 것을 도메인이라고 생각하면 됩니다. https => protocol www => subdomain ihome => name [domain name] . com => extension [domain name] 도메인은 어떻게 작용하.. 2024. 4. 20.
효율적인 애니메이션 제작을 위한 생성형 AI 기술의 활용 효율적인 애니메이션 제작을 위한 생성형 AI 기술의 활용 기존의 생성형 AI를 활용한 이미지 제작 회화 작품 분석을 통한 생성형 AI 이미지 구글(Google) 엔지니어가 만든 딥드림 제너레이터(Deep Dream Generator)이라는 인공신경망 인셉션(Inception)이 학습한 패턴을 시각화하는 이미지 생성 알고리즘을 공개하였다. 딥드림 제너레이터를 사용하여 이미지의 텍스처와 패턴을 강조하거나 환상적인 이미지를 만들 수 있다. 제너레이트(Generate)를 실행할 때, 딥스타일(Deep Style), 씬스타일(Thin Syle), 딥드림(Deep Dream) 세 가지 페인팅 스타일을 선택할 수 있다. 그림 6은 구글의 딥 드림으로 제작된 모나리자를 기반으로 생성된 이미지이지만, 그 수준은 패턴 복.. 2024. 4. 19.
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