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컨텐츠 내용
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- 과정정보
[Hello DT!] 다크 데이터와 인휴먼 알고리즘 vs 빅데이터와 인공지능
과정소개
빅데이터와 인공지능 알고리즘에 대한 맹신과 한계, 위험성을 올바로 이해함으로써 잘못된 판단과 선택을 피하고, 다크 데이터와 알고리즘을 유용하고 효과적으로 활용하며, 인간중심적 의사결정을 하기 위한 해법을 제시한다.
▶교육대상
1. 빅데이터와 인공지능 알고리즘에 대한 이해의 폭을 넓히고자 하는 모든 임직원
2. 데이터 활용과 관련한 업무의 정확도를 높이고, 효율성을 추구하는 모든 임직원
▶학습내용
1. 프로토콜에는 인간이 없다
2. 데이터교의 교도들과 넷플릭스에 대한 의구심
3. 다크 데이터의 개념과 다양한 발생사례
4. 다크 데이터의 유형 정리
5. AI 알고리즘에 진짜 특이점이 올까?
6. AI 알고리즘의 원리와 그에 따른 현실적인 문제점
7. 다크 데이터의 활용 방법과 알고리즘의 효과적인 사용
8. 데이터와 알고리즘에 적용되는 휴먼터치
▶수료기준
항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
평가비율 |
100% |
0% |
0% |
0% |
60점이상 |
수료조건 |
80% |
없음 |
없음 |
없음 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
학습목표
1. 데이터와 알고리즘 각각의 문제점과 위험성을 알고 대비할 수 있다.
2. 빅데이터에 기반한 알고리즘 시스템에 어떻게 윤리를 고려하고 개입해야 하는지 그 대안을 제시할 수 있다.
2. 빅데이터에 기반한 알고리즘 시스템에 어떻게 윤리를 고려하고 개입해야 하는지 그 대안을 제시할 수 있다.