인공지능은 인간이 제공한 데이터를 기반으로 학습하고 모델을 만들어 문제 상황에 적용합니다. 결국 인간이 가진 편견은 데이터로 나타나고, 인공지능은 이것을 그대로 학습합니다.

이번 수업에서는 학생들이 활동을 통해 인공지능이 어떻게 학습하는지를 배우고 편향된 데이터의 학습 결과가 어떻게 도출하는지 관찰하고 편향되지 않는 인공지능을 개발하고 소개해봅니다.

기술의 빠른 성장으로 군사, 금융 등의 전문적 영역을 넘어 레저, 스포츠, 교통 등의 일상적 영역에서도 인공지능이 활용되고 있다. 심지어 인간 고유의 영역이라고 여겼던 예술 창작 분야에서도 인공지능과의 협력이 일어나고 있다.

이번 수업에는 인간과 AI의 협력을 이해하고 체험하며 예술분야의 사례를 통해 협력 작품을 만들어본다. (Selfie 2 Waifu, 구글 AI 바흐스타일 편곡)

인공지능을 개발하고 신뢰하며 사용하기 위해서는 인공지능이 왜 그런 결정을 내렸는지 알아야 할 것이다. 그 과정 속에서 인공지능이 오류를 일으키진 않았는지, 편견을 학습하지는 않았는지 검토하여야 신뢰할 수 있다.

이번 수업에서는 ML4Kids를 활용하여 불쾌지수 판별 모델을 개발해보고 의사결정트리 분류를 이용하여 인공지능 모델의 판단 과정을 이해하고자 한다. 이와 더불어 탐색과 문제해결, 인식과 정보처리, 지능화에 대한 이해도 함께 해 보자.

그렇게 대단한 인공지능이 지금까지 인간을 앞서지 못한 것은 실제 현실이 우리 생각보다 훨씬 더 복잡하기 때문이다. 인공지능 시스템 역시 불확실하고 변동이 심한 세계에서 동작하기에 상황에 따라 인간만큼 대응하는 인공지능이 어렵다.

이번 수업에서는 이상 탐지(Abnormaly detection) 을 통해 인공지능이 복잡한 현실에서 이상을 감지하고 현실에 대응하는 방법을 피지컬로 실현해보도록 하자. 이와 더불어 안전성 있는 인공지능이란 무엇인지 알아보자. (마이크로비트)

인공지능의 기술은 인간의 작업과 일상생활을 보다 편리하고 안전하게 만들어주려는 것을 궁극적인 목표로 하여 개발되고 있다. 무인 자동차, 무인 공장등이 횡행한다 하더라도 완전한 지능을 가진 자동화 시스템은 아직 기대하기 어렵다. 이러한 관점에서 인간중심 인공지능이 주목을 받고 있다.

이번 수업에서는 디자인사고와 블록 기반의 프로그래밍을 통해 인공지능을 직접 개발해보며 그 과정을 통해 인공지능의 바른 사용과 사람과의 공존을 위한 윤리적인 규범의 필요성까지도 더불어 이해한다.