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설명 가능한 인공지능, XAI (Explainable Artificial Intelligence)2025.05.101. 인공지능 신경망의 동작 인공지능 신경망의 동작은 사람의 뇌와 유사하지만, 내부 동작과 의사 결정 과정을 직접적으로 이해하기 어렵다. 이는 다른 사람의 뇌 안에서 일어나는 생각을 이해하기 어려운 것과 유사하다. 2. XAI (Explainable Artificial Intelligence) XAI는 인공지능 모델의 내부 동작과 의사 결정 과정을 설명 가능하게 만드는 기술을 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 통해 모델의 예측에 영향을 미치는 요인을 이해하고 신뢰성을 높일 수 있다. 3. XAI 기술 특성 XAI는 시각화, 중요도 ...2025.05.10
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AI 윤리와 알고리즘 투명성2025.01.221. AI 윤리 AI 윤리는 AI 기술의 개발과 활용 과정에서 인간의 가치, 권리, 사회적 원칙을 보호하고 촉진하는 윤리적 기준과 가이드라인을 의미합니다. AI 기술이 급속도로 발전함에 따라 자동화된 의사결정 시스템이 다양한 분야에서 활용되면서 편향, 차별, 투명성 부족 등의 윤리적 이슈가 부상하고 있습니다. AI 윤리는 사회적 신뢰 구축과 기술의 지속 가능한 발전을 위해 필수적입니다. 2. 알고리즘 투명성 알고리즘 투명성은 AI와 알고리즘이 의사결정을 내리는 과정과 그 결과를 이해 가능하고 해석할 수 있도록 하는 것을 의미합니다....2025.01.22
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OpenAI 기업개요 및 전략 발표자료(ChatGPT 위주)2025.01.281. OpenAI 회사개요 OpenAI는 2015년 12월에 설립되었으며, 2018년 6월 GPT-1을 출시하였습니다. 이후 GPT-2(2019년 11월), GPT-3(2020년 3월), ChatGPT(2022년 11월), GPT-4(2023년 3월) 등 다양한 언어모델을 개발해왔습니다. OpenAI의 공동창업자로는 Elon Musk, Sam Altman, Greg Brockman, Wojcieh Zaremba 등이 있으며, 현재는 3명만 남아있는 상황입니다. OpenAI는 영리법인으로 전환되면서 이사회 갈등 등이 있었습니다. 2....2025.01.28
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의료 실무에서의 설명 가능한 인공지능- 블랙 박스 모델의 이해를 통한 더 나은 신뢰와 수용2025.05.111. 설명 가능한 AI의 개념과 의의 블랙 박스 모델의 문제점과 의료 분야에서 설명 가능한 AI의 중요성을 설명합니다. 블랙 박스 모델은 내부 동작 원리를 해석하기 어려워 의사결정 과정을 설명하고 이해하기 어렵게 만듭니다. 의료 분야에서의 AI는 환자의 건강과 생명에 직결되기 때문에 그 결정 과정을 이해하고 설명할 수 있어야 합니다. 2. 블랙 박스 모델 이해 방법 머신 러닝 모델의 예측 결과를 영향하는 특성들을 파악하고, 의사결정에 어떻게 영향을 미치는지 이해하는 방법과 모델의 내부 동작을 시각화하여 의사결정에 대한 직관적 이해를...2025.05.11