사이언스토크 두 시간 안에 끝내는 인공지능
본문
| 강 사 | 이O우 박사 |
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| 주 제 | 두 시간 안에 끝내는 인공지능 |
| 수업개요 | ○ 학습 목표 1. 마일스톤 소개: 알파고, IBM 딥블루, IBM 왓슨, 휴보 2. 인공지능의 종류 3. 인공지능 학습의 한계 및 극복과정 ○ 교육 내용 1. 심층학습 - 심층학습 3대장 - 심층학습부터 ChatGPT 까지: 비교 정리 - 전통 프로그래밍 vs 기계학습 - 기계학습 vs 심층학습 - 심층학습은 왜 잘 되는가? - 심층학습 사례 2. 강화학습 - 지도 vs 비지도 vs 강화학습 - 강화학습 예제: 쿠키런 - 강화학습 예제: 팩맨 ○ 생각해 보기 1. 최신경향 1-1. 전이학습 경향 - 대규모 언어 모델(Large Language Model): ChatGPT 등 - 이미지 생성 모델: Stable Diffusion 등 1-2. 다양한 학습 방법 - 인식(Detection)과 분할(Segmentation) 학습 - 연속 학습(Continual Learning) - 다중 태스크 학습(Multi-Task Learning) - 설명가능한 인공지능(XAI: eXplainable Artificial Intelligence) - 자동 학습(Auto ML, Neural Architecture Search) - 연합 학습(Federated Learning) - 지식 증류(Knowledge Distillation) ○ 토론 주제 1. 인공지능의 미래 2. 인공지능과 윤리 |
| 예습키워드 | 인공지능, 기계학습, 딥러닝, ChatGPT |
