9차시 (인공지능 - 알고리즘과 모델링 (2))

학습목표

데이터와 인공지능의 관계, 상호 역할을 정리해 주는 논리적 기술, 최적의 결과를 도출하기 위한 모델링 등에 대해 알아보기

학습내용

알고리즘을 연구하기 위해 활용되는 모델링 살펴보기

모델링 전문가에게 필요한 역량 정리

 

인공지능 모델링의 이해

모델링 : 현실 세계의 시스템이나 프로세스를 수학적으로 표현, 복잡한 문제를 단순화하여 이해하고 해석할 수 있음

모델링이 중요한 이유 : 의사결정 과정의 정확성 향상, 예측 가능성 및 위험 관리, 경제적·과학적 연구의 기초 제공

모델링 사례 : 기후변화 예측, 경제성장 전망, 인구 통계 모델링 등

 

알고리즘과 필요한 자질

알고리즘과 모델링을 구상·디자인하기 위해 전문가가 갖추어야 할 역량

메타인지 (Meta Cognition) : 생각에 대한 생각

직관 (Intuition) : 순간, 찰나의 파악

창의력 (Creativity) : 새로운 생각을 하는 힘

감각 (Sensitivity) : 외부 자극을 느끼는 힘

다중 작업 (Multi Tasking) : 동시에 다양한 업무 처리

 

학습정리

인공지능 개발을 위해 필수적인 모델링의 개념 이해

모델링 연구 전문가가 갖추어야 할 역량 정리