생성형 AI의 개념과 콘텐츠 생성 능력, 실제 적용 사례와 한계를 소개합니다. 기존 머신 러닝 모델, 생성형 AI, 범용 인공 지능(AGI)의 차이점을 깊이 있게 살펴보고, 생성형 AI 발전을 이끄는 핵심 요인들을 탐구합니다.

생성형 AI란 무엇일까요?

생성형 AI 이해하기

생성형 AI 모델 활용하기

생성형 AI의 활용

머신 러닝 분야에서의 생성형 AI

작업에 맞는 도구 선택하기

생성형 AI와 기존 머신 러닝의 차이 구분하기

더 많은 강아지와 GAN

생성형 AI의 발전

이 분야를 나아가게 하는 힘

트랜스포머

생성형 AI의 혁신적 발전

생성형 AI 입문

이 장에서는 생성형 AI 모델 개발의 핵심 단계인 연구 및 설계, 데이터 수집, 모델 학습, 평가를 다룹니다. 다양한 데이터세트와 고급 학습 기법의 중요성을 살펴보고, 다양한 평가 방법을 검토하며 각각의 장단점도 논의합니다.

모델 설계와 데이터 수집

연구 및 설계

운 좋게 얻은 데이터세트?

모델 학습

모델 학습에 영향을 미치는 요소

특화 모델의 개발 기법

모델 평가

PixAIr 애니메이션

Intellibrand의 평가 돕기

생성형 AI 모델의 개발

이 장에서는 생성형 AI의 책임 있는 사용에 초점을 맞춥니다. 사회적 편향 완화 문제와 전략, 지식 재산권 및 개인정보 보호 문제, 그리고 오용을 방지하기  위한 윤리적 고려사항을 논의합니다. 마지막으로 범용 인공 지능(AGI)의 막대한 잠재력과 위험성, 그 영향을 통제하기 위한 접근 방식을 살펴봅니다.

사회적 편향 평가 및 완화

편향의 원인

선택지

편향 식별

편향 완화

편향 탐지 및 완화

저작권과 소유권

법적·개인정보 보호 관련 문제

지식 재산권(IP) 소유권 주장 파악하기

책임 있는 생성형 AI의 활용

사용 원칙

접근

프롬프트 또는 응답

활용

책임 있는 AI 관행 도입하기

범용 인공 지능(AGI)

AGI의 특징

물리적 제약

조화 전략

정부 개입

AGI의 영향

AI 모델과 생성 콘텐츠의 책임 있는 사용

4장에서는 생성형 AI의 잠재력, 영향력, 그리고 인간의 업무 흐름에 접목되는 방식을 살펴봅니다. 대학부터 기업에 이르기까지 AI 발전에 기여하는 주요 주체들을 논의하고, 사회가 AI에 어떻게 적응하고 있는지 탐구합니다. 또한 AI가 생산성, 직업 환경, 교육, 미디어, 엔터테인먼트, 과학적 발전, 윤리적 고려사항에 어떤 시사점을 제시하는지 심층적으로 다룹니다.

기존 업무 흐름에 새로운 AI 도입하기

데이터 과학에서의 생성형 AI 활용

새로운 마케팅 캠페인 설계하기

오픈 소스로 공개할 것인가, 말 것인가

Super Duper GAN

생성형 AI의 미래 준비하기

교육 분야에서의 생성형 AI

AI 시대에 가치 있는 역량

해내셨네요, 축하합니다!

생성형 AI 시대를 위한 준비

Course Glossary: Generative AI Concepts

인공 지능(AI)은 전례 없는 방식으로 우리 세상을 변화시키고 있습니다. 생성형 AI는 텍스트, 이미지 등 다양한 형태의 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI의 한 유형입니다. 이 과정은 코딩 없이 진행되며, 급부상하는 이 분야의 핵심 개념을 배우고, AI가 널리 보급될 미래에 대비하는 방법을 알아봅니다. 먼저 이러한 모델이 어떻게 콘텐츠를 생성하는지, 머신 러닝 분야에서 어떤 위치를 차지하고 있는지, 어떻게 개발되는지 알아봅니다. 또한 생성형 AI가 지닌 강력한 잠재력을 고려하여, 관련 법률과 윤리가 이 모델에 어떻게 적용되는지 살펴보며, 편향을 피하고 생성형 AI를 책임감 있게 활용하는 방법을 배웁니다. 마지막으로, 생성형 AI의 미래는 무엇인지, 이러한 도구를 효과적으로 활용하고 협업하는 방법은 무엇인지 살펴봅니다. 이 과정을 마치면, 여러분도 생성형 AI의 창의적 기능을 충분히 활용할 수 있습니다. 이제 시작해 볼까요?

동영상에는 실시간 대본이 제공되며, 동영상 왼쪽 하단의 '대본 보기'를 클릭하여 확인할 수 있습니다.

강의 용어집은 오른쪽 리소스 섹션에서 확인할 수 있습니다.

CPE 크레딧을 취득하려면 과정을 완료하고 평가에서 70% 이상의 점수를 받아야 합니다. 오른쪽의 CPE 학점 안내를 클릭하면 평가로 이동할 수 있습니다.

<h2>생성형 AI와 친숙해지기</h2>
인공 지능(AI)은 전례 없는 방식으로 우리 세상을 변화시키고 있습니다. 생성형 AI는 텍스트부터 이미지까지 다양한 새로운 콘텐츠를 생성할 수 있는 AI 모델의 한 유형입니다. 이 비기술 강의에서는 이 떠오르는 분야의 핵심 개념을 배우고 이러한 AI를 일상 곳곳에서 만나게 될 미래에 대비하는 방법을 익히게 됩니다.
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<h2>생성형 AI 작동 방식 이해하기</h2>
이러한 모델이 콘텐츠를 생성하는 방식, 머신 러닝 환경에서의 위치, 개발 방식부터 배우게 됩니다. 학습 데이터를 수집하는 것부터 모델을 평가하고 개선하는 것까지, 생성형 AI 도구를 출시하기 위해 AI 기업이 무엇을 고려하고 어떤 일을 해야 하는지도 배웁니다.
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<h2>핵심 법적·윤리적 고려 사항 살펴보기</h2>
생성형 AI의 강력한 힘을 바탕으로, 이러한 모델을 구축하고 활용하는 데 법과 윤리가 어떤 역할을 하는지도 함께 살펴봅니다. 편향을 피하고 생성형 AI를 책임감 있게 활용하는 방법을 배우게 됩니다.
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<h2>도구를 활용하기 위해 올바른 사고방식 갖추기</h2>
마지막으로, 생성형 AI의 미래와 이러한 도구를 효과적으로 활용하고 협업하는 방법을 살펴보게 됩니다. 이 강의를 마치면 여러분도 생성형 AI의 창의적 역량을 활용할 수 있습니다. 시작해 보죠!

Understanding Machine Learning

기초부터 실전까지 생성 AI 마스터하기: LLM, 확산 모델, 프롬프트 엔지니어링 이해하기.

생성형 AI 개념

생성형 AI를 책임감 있게 활용하는 방법을 알아보세요. 생성형 AI 모델이 어떻게 개발되는지, 그리고 앞으로 사회에 어떤 영향을 미칠지 살펴보세요.

AI 기초

Data Lead, Google

사회적 편향이란 무엇을 의미할까요?

편향이 나타나는 곳

데이터의 편향

모델의 편향

사용 중 편향

데이터와 모델의 편향 파악

데이터와 모델의 편향 완화

연습해 봅시다!

AI 모델과 생성 콘텐츠의 책임 있는 사용 - 사회적 편향 평가 및 완화

사회적 편향 평가 및 완화

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