AI 마법 연구실
AI 기본 개념, 대규모 모델 생성(생성형 AI 및 대규모 언어 모델), 에이전트와 진화 계산(포유대학교의 특징으로 강조됨), 윤리학을 통합한 철저한 과정 구조. 과정의 논리는 인지 및 데이터(1-3단계), 인지 및 생성(4-6단계), 에이전트 및 진화(7-9단계), 마지막으로 윤리 및 미래(10단계)로 순차적으로 진행됩니다.
강좌 개요
📚 콘텐츠 요약
"AI 마법 실험실"은 현대 인공지능에 대한 깊이 있고 계단식으로 구성된 통합 과정입니다. 커리큘럼은 네 가지 점진적인 모듈로 구성되어 있습니다: 기초 개념(지각과 데이터), 고급 생성 기능(대규모 언어 모델 및 확산 모델을 통한 인지와 생성), 자율 시스템(에이전트와 진화 계산), 윤리적 거버넌스(윤리와 미래). 학생들은 데이터의 원시 수치 표현부터 복잡한 시스템 설계를 능숙하게 다루는 것으로 나아가, 책임감 있는 AI 개발 및 배포의 종합적 관점을 갖게 됩니다.
이 과정은 현대 인공지능에 대한 엄격하고 통합적인 이해를 제공하며, 핵심 데이터 기초, 대규모 언어 모델(LLM) 생성 기술, 자율 에이전트의 아키텍처, 그리고 책임감 있는 배포를 위한 필수 윤리적 고려 사항을 다룹니다.
🎯 학습 목표
- 인공지능 지각, 데이터 표현(텐서), 분류와 같은 기초 감독 학습 작업의 기본을 숙지한다.
- 시퀀스 예측, 주의 메커니즘, 고급 프롬프트 공학 기법을 적용하여 대규모 언어 모델(LLM) 및 생성형 인공지능을 이해하고 제어한다.
- 지능형 에이전트를 설계하고 분석하며, 지각-결정-행동 루프와 진화 계산과 같은 고도의 집단 기반 최적화 방법을 통합한다.
- 생성형과 구분형 인공지능의 차이를 구별하고, 텍스트에서 이미지를 생성하는 확산 모델의 기계적 작동 원리를 설명한다.
- 현재 인공지능에 내재된 윤리적 도전 과제(데이터 편향, 모델 환각, 딥페이크 등)를 평가하고, 인간-인공지능 협업을 위한 책임감 있는 전략을 제안한다.
수업 共 10 课时 · 预计 20.0h
수업
Lesson
This lesson introduces the fundamentals of Computer Vision by explaining how machines interpret images as grids of numerical pixel data. Students will learn how computers use RGB color models and feature extraction to identify shapes, edges, and patterns within digital images.
This lesson explores how computers use encoding to translate non-structured data, like images and sounds, into numerical formats that machines can process. Students learn that vectors and tensors serve as the essential mathematical containers that organize this data, allowing AI models to identify patterns and learn effectively.
This lesson introduces supervised learning, where humans provide labeled training data to help AI identify patterns and establish decision boundaries for classification. Students learn how to evaluate these models by calculating accuracy and avoiding the pitfalls of overfitting.
This lesson explores how AI processes language by breaking text into numerical tokens and managing memory through a limited context window. Students will also learn how the Attention Mechanism acts as a digital spotlight, allowing the AI to identify and focus on the most relevant words to understand complex meanings.
This lesson introduces prompt engineering as a powerful skill that allows you to use natural language to command AI, which functions as a sophisticated prediction engine. By mastering the "Prompt Blueprint"—consisting of instructions, context, and output—along with techniques like personas and few-shot learning, you can transform from a passive user into an architect of information.
This lesson explores the difference between discriminative AI, which sorts existing data, and generative AI, which creates new content from scratch. Students learn how generative models use a process called diffusion to transform random, high-entropy noise into clear, detailed images through iterative de-noising.
This lesson introduces the Perception-Decision-Action (PDA) loop, the continuous cycle that allows intelligent agents to observe their environment, plan goals, and take action. Students will also learn how sensors and actuators serve as the essential bridge between an agent's digital logic and the physical or virtual world.
This lesson introduces Evolutionary Computation, a method that mimics natural selection to solve complex problems by iteratively improving digital solutions. Students learn how to evolve AI by testing the performance of "phenotypes" and using genetic processes like mutation and crossover to refine their underlying "genotype" code.
This lesson explores how multi-agent systems use communication, collaboration, and competition to solve complex problems more effectively than a single AI. Students learn how decentralized "swarm intelligence" allows groups of agents to achieve emergent, coordinated behavior by following simple local rules.
This lesson explores the ethical challenges of AI, including algorithmic bias, hallucinations, and the risks of intentional deception through deepfakes. Students learn the importance of digital literacy and the "Human-in-the-Loop" approach, which emphasizes that humans must remain the final supervisors to ensure technology is used fairly and accurately.