AI Literacy 1-2

1-1 오프닝

AI를 배워야 하는이유 -> AI를 활용하여 사람이 해야할 일을 줄이기 위함.

간단한 일들은 AI가 하고 사람이 검토만 하자!

 

실제 사례 : AI에이전트를 통한 타겟층 마케팅, 하나은행의 AI비대면 수출 심사, 삼성전자의 코딩 어시스턴스"Cline"

 

여러 산업분야에서 사용되는만큼 먼저 학습하고 이용하는것으로 취업시장에서 무기가 됨.

 

이후로 어떻게 이용하는지, 어떤 문제가 있는지 등을 학습,

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1-2 AI의 기본 개념 이해

1. AI란?
   비 선형 상황을 처리하는 SW - 선형상황은 단편적으로 표현할 수 있다면 비 선형 상황은 그렇지 못한것.
   (과정과 결과가 명확한 것 < > 과정과 결과가 모호한 것)
   
   
2. 규칙기반과 패턴학습
   AI를 상황에 맞게 사용하기 위한 작업 : 기계학습
   지도학습(규칙기반) - 정답을 가진 학습 데이터 기반으로 학습, 학습된 데이터에 대해 빠르고 정확하나 유연성이 부족
   지도학습 예시 : 스팸메일 분류, 질병 진단, 성별 예측
   비지도학습(패턴기반) - 군집 또는 패턴을 학습시켜 분류함. 정답 데이터가 필요없음-명확한 정답이 없음. 
   비지도학습 예시 : 상품 추천 시스템, 고객 분류, 범죄 위험 지역 예측
   
   결과가 정해진 경우인지, 패턴을 파악해야하는지 등 적합한 방법을 사용해야 함.
   최근엔 복합 학습 방법을 이용한 복잡한 경우도 존재함.
   
   
3. 분류/생성 AI 사례
   (이해하기 쉽도록 나눈 예시임)
   분류형 AI - 그림, 글, 신호등 다양한 데이터들을 분류함.
   대표적으로 이미지 분류형 - YOLO, OpenCV / 텍스트 분류형 SVM, NaiveBayes 등이 있음.
   
   생성형 AI - 직접 산출물이 발생하는 AI SW
   대표적으로 LLM(언어 모델)로 GPT, GROK, CLOUDE 등이 있음.
   
   
4. 우리가 매일 마주하는 AI
   YouTube - 영상 추천 AI(소위 말하는 알고리즘), Amazon이나 스마트스토어 등 - 상품 추천 AI
   아이폰Siri, 삼성 Bixby, 구글 Gemini - 대표적인 LLM
   스마트워치의 심박수감지등등.
   
   
5. 퀴즈 및 과제?
   생성형 AI에 해당하는것은?
   
   1. 음성을 인식해서 답변하는 AI - 답변을 생성하였음. O 
   2. 이메일에서 스팸, 업무, 일반내용으로 분류하는 AI - X
   3. 타국의 언어를 번역해주는 AI - 번역결과를 제공함 O
      (현대식 번역기의 경우 그러하나 구식(단어를 매핑하는방식)의 경우 아님)
   4. 얼굴을 인식하는 AI - X
6. 과제
   내 직무(실무)에서 이미 사용하는AI1가지 사례 조사하기?
   
   게임속 AI사용사례로 가장 최근사례로 떠오르는것은 게임 Arc Raiders의 적 arc들이 강화학습을 통해 움직임을 학습하여
   플레이어를 죽이기 위해 엄은폐/기만/협동이나 기상천외한 움직임을 보여주는것이 떠오름
   우연인지는 알 수 없으나 이러한 행동으로 플레이어에게 새로운 경험을 안겨주고 이런 행동으로 하여금 큰 이슈가 되었음.
   해당 내용 관련 영상
   https://www.youtube.com/watch?v=OwY0FVnFsKQ