1. GNN (Graph Neural Network)의 개요 등장 배경 딥러닝 모델은 CNN, RNN, Transformer 등 다양한 신경망 모델 종류로 발전했지만, 복잡한 구조나 관계 임베딩의 한계로 인해 그래프(Graph) 기반 신경망 모델 등장 개념 데이터의 특징 추출을 위해 이웃 노드 간 정보를 이용하여 특징 벡터를 찾아내는 그래프(Graph) 기반 신경망 모델 특징 추상적 개념 접근에 용이 연결된 데이터 표현
1. 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)의 개요 (1) 프롬프트 엔지니어링의 부각 배경 특정 산업 또는 조직에서 대규모 언어 모델(LLM) 등 생성형(Generative) AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 생성형 AI 맞춤화가 필요하며, 프롬프트 엔지니어링을 통해 생성형 AI 맞춤화로 기업/기관의 생산성 향상 가능 특히 LLM(Large Language Model)의 방대한 텍스트 데이터에서 원하는 결과를 얻기 위해 프롬프트(질문)의 최적화가 필요하며, 다양한 방식으로 조작하고 개선하여