인공지능의 핵심 구조인 인공신경망은 인간의 뇌 구조에서 착안되었습니다.
이 강의는 AI의 사고방식과 뇌 구조의 연결고리를 통찰력 있게 풀어내며, AI를 ‘제대로’ 이해하고 실무에 적용하려는 모든 사람을 위한 뇌인지 기반의 AI 원리 탐색 과정입니다.
▶교육대상
1. 뇌과학과 AI 기술의 접점을 탐구해보고 싶은 직장인, 학습자
▶교육내용
1. 뇌 신경세포와 인공신경망
2. CNN과 뇌 시각피질의 신경망
3. 뇌와 인공지능의 기능적 패턴 비교
4. 뇌와 AI의 시각적 인지 메커니즘
5. 뇌의 되먹임 구조 신경망과 인공지능
6. 뇌와 AI의 기억 신경망
7. 인간 기억방식을 버리고 혁신한 AI
8. 뇌와 GPT의 기억 방식의 차이
9. 확률 모델로 시작된 생성형 인공지능
10. 생성형 AI를 발전시킨 오토인코더
11. 인공지능 튜링 테스트 GAN 알고리즘
12. 잡음을 학습하는 생성형 AI
13. 인공신경망 지도학습 '다이나믹프로그래밍'
14. 인공지능의 효과적 학습 '오차 역전파'
15. 인공지능 지도학습의 딜레마
16. 뇌와 인공신경망의 학습이론
▶수료기준
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항목 |
진도율 |
진행단계평가 |
최종평가 |
과제 |
수료점수 |
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평가비율 |
100% |
0% |
0% |
0% |
60점이상 |
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수료조건 |
80% |
없음 |
없음 |
없음 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.