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AI 알고리즘 모델과 한계점

عن

알고리즘의 영향력은 점차 커지고 있습니다. 머신 러닝은 방대한 데이터 세트를 기반으로 주요 의사결정을 내리기 시작함에 따라, 인간인 우리는 실제 생활에서의 한계점을 충분히 알고 있어야 합니다. 대출 승인, 교통 경로 재설정을 막론하고, 머신 러닝 모델에는 인간의 공유가치가 정확히 반영되어야 합니다. 본 강좌에서는 가장 기본적인 알고리즘부터 완전 자율 알고리즘에 이르기까지 알고리즘의 발전을 살펴보고, 보다 윤리적으로 건전한 알고리즘을 만드는 방법을 논의합니다.

الوحدات

전문 과정 및 강좌 소개

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1 Discussions

  • 강좌 환영 인사

2 Videos

  • 전문 과정 소개
  • 강좌 소개

알고리즘이란 무엇일까요?

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1 Assignment

  • 학습 이해도 점검

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  • 정렬: 함수 및 데이터

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  • 간단한 알고리즘 예시 및 정렬 방법

머신 러닝과 일상생활

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2 Assignment

  • 학습 이해도 점검
  • 주간 퀴즈

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  • 위치 데이터를 사용하는 앱 검토

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  • 데이터 세트로서의 나
  • 주간 복습

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  • 당신의 앱은 당신이 지난 밤 어디에 있었는지 알고 있지만, 이를 굳이 비밀에 부치지 않는다

이론으로 본 예측 모델

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1 Assignment

  • 학습 이해도 점검

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  • 프로그램 프로그래밍

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  • 예측 모델의 예시

현실에서의 예측 모델

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2 Assignment

  • 학습 이해도 점검
  • 주간 퀴즈

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  • 새 토론 프롬프트

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  • 연구실을 넘어서: 프로덕션 환경의 모델
  • 주간 복습

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  • ‘창의적이며... 동기를 부여했지만’ 돌아온 결과는 '해고'

정확도 향상을 위한 모델 최적화

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1 Assignment

  • 학습 이해도 점검

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  • 모델링 구조: 정확도 및 편향

1 Readings

  • 정확도를 넘어서: 정밀도 및 재현율

학습 데이터: 사회 반영

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2 Assignment

  • 학습 이해도 점검
  • 주간 퀴즈

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  • 잠재적 편향 및 한계점 알아보기

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  • 미러: 실제 데이터를 통한 모델 학습
  • 주간 복습

1 Readings

  • 거울로서의 이미지 인식

AI가 지나온 길: 향후 우려사항

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1 Assignment

  • 학습 이해도 점검

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  • 머신 러닝 탐구: 미래 전망

1 Readings

  • 오픈AI 헌장

AGI를 향하여: 빅데이터 시대의 도덕성

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2 Assignment

  • 학습 이해도 점검
  • 주간 퀴즈

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  • 새 토론 프롬프트

3 Videos

  • AI, 도덕과 이익의 균형
  • 영향 및 통제: AGI를 위한 대비
  • 주간 복습

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  • Paperclip maximizer

Auto Summary

Explore the evolving impact of algorithms and machine learning with this foundational course, "AI 알고리즘 모델과 한계점," offered by Coursera. Ideal for those in Data Science & AI, the course delves into the development of algorithms from basic to fully autonomous, emphasizing ethical considerations. Perfect for learners seeking to understand the real-world limitations and ensure human values are reflected in decisions influenced by AI. Available with a Starter subscription.

Brent Summers
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Brent Summers