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인공지능35

인공지능의 설명 가능성과 투명성 확보 목차1.인공지능의 설명 가능성2.설명 가능한 AI 기술3.AI 투명성 확보 방안4.설명 가능한 AI의 응용 분야5.설명 가능한 AI의 도전과제와 미래 전망  1. 인공지능의 설명 가능성 1.1. 설명 가능한 AI의 정의 설명 가능한 AI(Explainable AI, XAI)란 AI 시스템이 내린 결정이나 예측의 이유를 인간이 이해할 수 있는 방식으로 설명할 수 있는 능력을 말합니다. 이는 AI 모델의 내부 작동 방식을 투명하게 만들어, 사용자나 이해관계자들이 AI의 결정 과정을 이해하고 신뢰할 수 있게 하는 것을 목표로 합니다.  설명 가능한 AI는 다음과 같은 특징을 가집니다: ① 투명성: AI 모델의 의사결정 과정을 명확하게 보여줍니다. ② 해석 가능성: AI의 결정을 인간이 이해할 수 있는 용어로 .. 2024. 12. 11.
인공지능과 사이버 보안 목차1.서론2.AI를 활용한 위협 탐지 기술3.AI 기반 침입 방지 시스템4.AI를 통한 보안 시스템 강화5.AI 보안 기술의 미래 전망6.결론  1. 서론 우리가 살아가는 디지털 세상은 끊임없이 진화하고 있습니다. 그와 함께 사이버 위협 또한 날로 복잡해지고 있죠. 이런 상황에서 인공지능(AI)은 사이버 보안의 새로운 희망으로 떠오르고 있습니다. AI가 어떻게 우리의 디지털 생활을 더 안전하게 만들어주고 있는지, 그 혁신적인 변화에 대해 살펴보겠습니다.  1.1. 사이버 보안의 현재 과제: 끊임없는 위협과의 싸움 오늘날 기업과 개인들은 그 어느 때보다 많은 사이버 위협에 노출되어 있습니다. 클라우드 서비스의 확산, IoT 기기의 증가, 그리고 재택근무의 일상화로 인해 공격 표면이 넓어졌기 때문입니다. .. 2024. 11. 20.
생성형 AI 윤리 (feat. 딥페이크, 가짜 뉴스, 저작권 문제) 목차1.서론2.딥페이크와 윤리적 문제3.가짜 뉴스와 정보 왜곡4.저작권 문제와 생성형 AI5.결론 1. 서론   생성형 AI 기술은 텍스트, 이미지, 동영상 등 다양한 콘텐츠를 자동으로 생성할 수 있는 혁신적인 기술로, 그 가능성과 잠재력은 매우 큽니다. 이러한 기술의 발전은 새로운 창작의 가능성을 열어주고, 교육, 엔터테인먼트, 마케팅 등 다양한 분야에서 획기적인 변화를 일으킬 수 있습니다. 그러나 이러한 장점과 함께 심각한 윤리적 문제가 함께 대두되고 있습니다. 딥페이크와 같은 기술은 사실적이지만 허위의 영상을 제작해 사람들을 기만할 수 있으며, 이는 개인의 명예와 사생활을 침해할 수 있습니다. 가짜 뉴스는 사회적 혼란을 야기하고, 공공의 신뢰를 무너뜨리는 심각한 문제를 일으킬 수 있습니다. 또한, .. 2024. 8. 23.
생성형 AI와 IoT, 스마트 홈과 스마트 시티의 미래 목차1.생성형 AI와 IoT의 개념2.스마트 홈의 현재와 미래3.스마트 시티로의 확장4.기술적 과제와 해결 방안5.사회적 영향과 윤리적 고려사항6.결론 및 전망 1. 생성형 AI와 IoT의 개념 1.1 생성형 AI란? 생성형 AI(Generative AI)는 인공지능 기술의 한 분야로, 기존 데이터를 학습하여 새로운 콘텐츠를 생성하는 능력을 가진 시스템을 지칭합니다. 이 기술은 딥러닝, 특히 신경망 모델을 기반으로 하며, 텍스트, 이미지, 음성, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 생성할 수 있습니다.   생성형 AI의 핵심 메커니즘은 크게 두 가지로 나눌 수 있습니다. 첫째, 대규모 데이터셋을 통한 학습 과정입니다. 이 과정에서 AI는 데이터의 패턴, 구조, 특징을 파악합니다. 둘째, 학습된 정보를 바탕.. 2024. 7. 22.
Chat GPT의 기술적 구현, 아키텍처와 인프라 목차1.서론2.Chat GPT 아키텍처: 거대하고 정교한 언어 모델의 세계3.Chat GPT 인프라: 슈퍼컴퓨터와 클라우드 기술의 만남4.Chat GPT의 핵심 기술: 강력한 성능의 비밀5.결론 1. 서론 Chat GPT는 사람과의 대화에서 자연스럽고 유의미한 답변을 제공하는 능력으로 놀라움을 자아내고 있습니다. 이러한 능력은 단순한 마법이 아닌, 탄탄한 기술적 구현과 복잡한 아키텍처, 그리고 강력한 인프라 덕분입니다. Chat GPT의 핵심은 GPT(Generative Pre-trained Transformer)라는 언어 모델에 있으며, 이 모델은 엄청난 양의 데이터를 학습하여 사람처럼 언어를 이해하고 생성할 수 있는 능력을 갖추고 있습니다. GPT는 Transformer 아키텍처를 기반으로 하며, 어.. 2024. 6. 17.
Chat GPT 훈련 데이터, 대규모 언어 모델의 데이터 수집과 처리 [목차]1.서론2.훈련 데이터의 수집3.데이터 전처리 과정4.데이터 처리와 학습5.결론 1. 서론 Chat GPT는 현대 인공지능(AI) 기술의 최첨단에 서 있으며, 다양한 응용 분야에서 그 가치를 입증하고 있습니다. 이러한 대규모 언어 모델이 높은 성능을 발휘하기 위해서는 방대한 양의 훈련 데이터가 필요합니다. 대규모 언어 모델의 성능은 훈련 데이터의 양과 질에 크게 좌우되기 때문에, 데이터 수집과 처리는 매우 중요한 과정입니다. 본 글에서는 Chat GPT의 훈련 데이터 수집과 처리 과정을 자세히 살펴보고, 이러한 과정이 모델 성능에 어떤 영향을 미치는지 설명하고자 합니다.   훈련 데이터 수집은 언어 모델의 성능을 결정짓는 중요한 요소입니다. 웹 크롤링과 기존 데이터베이스 활용은 대규모 데이터를 확.. 2024. 6. 5.