친구에게 왜 회귀와 분류 모델이 본질적으로 설명 가능하다고 하는지 설명한다고 상상해 보세요.
다음 중 이 개념을 가장 잘 보여 주는 비유는 무엇인가요?
이 연습은 강의의 일부입니다
이론을 실습으로 바꾸는 인터랙티브 연습 중 하나를 만나보세요
이 단원에서는 설명 가능한 AI(XAI)를 다루며, AI 시스템을 투명하고 해석 가능하며 신뢰할 수 있게 만드는 데서 XAI의 역할을 강조합니다. 예측과 콘텐츠 생성에서의 AI 역량을 살펴보고, 명확한 의사결정 과정의 필요성을 짚습니다. 또한 복잡한 AI 모델을 다양한 대상에게 더 쉽게 이해시키는 방법을 탐구합니다.
이 단원에서는 XAI 기법을 모델 특화, 모델 불가지, 로컬, 글로벌 설명으로 분류해 AI 의사결정 과정을 명확히 합니다. 모델 특화 관점에서는 회귀와 분류를 통해 통찰을 얻고, 블랙박스 모델 해석을 위해 SHAP과 LIME을 소개합니다. 아울러 대규모 언어 모델(LLM)의 복잡성을 다루며, 그 의사결정 과정의 투명성 필요성을 강조합니다.
현재 연습
이 단원에서는 다양한 분야에서 XAI가 인공지능을 더 쉽고 친숙하게 만드는 변혁적 영향을 살펴봅니다. 설계 단계부터 설명 가능성을 통합해 AI 시스템의 투명성을 높이고 신뢰를 구축하며, 사람과 기계의 더 깊은 협업을 촉진합니다. 실제 사례를 통해 XAI가 복잡한 AI 의사결정을 어떻게 명확히 하고, 다양한 기술 배경의 사용자가 AI 인사이트를 활용해 더 나은 의사결정을 내리도록 돕는지 보여줍니다.
