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(최현서, 이수연바보멍충말미잘, 황현호랑이, ㅎㅎㅎㅎ, sdfasdf, 이수여언, 신수현, 김지민, 조우진), 교육과정, 자연스러운…
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교육과정
머신러닝
성취기준
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(2) 성취기준 해설
• [12머러01-02] 머신러닝 프로세스와 각 학습 유형의 이해를 바탕으로, 해당 지식을 활용하여
다양한 문제를 해결하기 위한 머신러닝을 설계할 수 있다. 지도학습, 비지도학습, 준지도학습, 강화학습 등
다양한 학습 유형에 따른 각각의 알고리즘을 설계 및 분석하고, 실제 문제에 적용할 수 있는 능력을 갖춘다.
학습 모델을 구축하여 실제 환경에서 유용하게 활용할 수 있는 인공지능을 개발할 수 있다.
• [12머러01-03] 머신러닝을 통해 해결 가능한 문제를 발견하고, 해당 문제에 적합한 알고리즘을 작성한다. 이를 위해 문제를 분석, 데이터를 수집하고 전처리하여 모델 학습에 적합한 형태로 가공할 수 있다.
또한, 해당 문제에 적합한 머신러닝 라이브러리를 탐색하고 활용하여 모델을 구현하고 평가한다.
알고리즘이나 모델을 선택해 효과적으로 적용하여 문제를 해결할 수 있다.
• [12머러01-01] 데이터 전처리를 통해 누락된 값, 이상치, 잘못된 데이터 등을 수정하거나 제거하여
이후 머신러닝에 쓰일 데이터의 정확성과 신뢰성을 향상시킬 수 있다는 것을 알고, 데이터 편향이
생기지 않기 위해선 올바른 데이터 전처리 과정이 필요하다는 것을 설명할 수 있어야 한다.
데이터 편향이 생길 경우 결정의 부적확성, 불공정성, 신뢰성 저하 등의 문제를 인지하고 그 해결 방안을 찾는다.
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핵심 아이디어
⋅데이터 수집 후 전처리과정을 거쳐 모델에 학습시키는 머신러닝 프로세스로 문제를 해결하는 데 활용한다.
⋅학습 종류에 따른 기계 학습의 학습 종류에 따른 머신러닝 유형을 통해 문제를 해결할 수 있다.
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인식
성취기준
- 데이터 인식의 원리를 탐구하고, 인간과 인공지능 인식 방법을 비교하여 분석한다.
- 일상생활 속 데이터 인식 활용 사례를 탐색하고, 인식의 가치와 한계를 탐구한다.
- 인식의 기능 및 종류를 탐구하고, 인식을 활용한 프로그램을 개발한다.
해설
• [01] 자율 주행 자동차에서의 레이더 센서, 카메라 센서 등 다양한 데이터 인식의 원리를 탐구하고, 이를 바탕으로 인공지능과 사람이 차를 제어하는 방식을 구분해 인간과 인공지능 인식 방법의 공통점과 차이점을 설명할 수 있어야 한다.
• [02] 어떤 대상을 인식하느냐에 따라 인식 기능을 이미지 인식, 음성 인식, 감정 인식, 맥락 인식을 구분하여 탐색하고, 초음파 지문 인식 센서, 홍채인식과 같은 신기술의 데이터 인식이 가지는 가치와 한계를 비판적인 자세로 논의할 수 있어야 한다.
• [03] 우리 주변에서 흔히 접할 수 있는 사례를 통해 데이터 인식 과정을 살펴보고, 파이썬을 활용하여 사진 속 문자 인식하는 AI(사진 속 문자 판독기(OCR))를 직접 구현할 수 있어야 한다.
핵심 아이디어
- 인공지능은 센서를 이용해 주변의 세계를 감지하고 인식한다.
- 인간은 5대 감각기관에 해당되는 인공지능 요소는 센서를 통한 인식이다.
내용요소
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가치 태도
- 데이터 인식의 다양한 측면에 대한 비판적 자세
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- 센서의 원리를 활용하여, 프로그램의 오류를 해결하려는 자세
데이터 분석
핵심 아이디어
데이터 분석을 위해서는 데이터 수집, 데이터 전처리, 데이터 시각화 과정이 필요하다.
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내용 요소
과정 기능
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- 다양한 데이터 분석법을 통해 데이터를 분석하기
가치 태도
- 데이터 분석에서 적절한 방법을 선택하여 적용하는 자세
- 데이터를 올바르게 해석하고, 새로운 지식을 추출하는 자세
- 데이터 수집에서 데이터 편향의 문제점을 파악하는 태도
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성취기준
성취기준
[10데인 01-03] 데이터 종류에 따른 적절한 분석법을 선택하여 데이터의 관계를 파악하고, 의미를 해석할 수 있다.
[10데인 01-02] 수집한 데이터를 전처리하고, 다양한 형태로 시각화 할 수 있다.
[10데인 01-01] 빅데이터를 활용하여 목적에 맞게 데이터를 수집하고, 구분하여 관리한다.
성취기준 해설
- [10데인 01-01] 자료와 데이터의 차이점을 알고, 목적에 맞는 데이터를 수집하기 위해 빅데이터를 활용하여 데이터를 수집하고 구분하여 관리할 수 있어야 한다.
- [10데인 01-02] 수집, 구분 관리하는 데이터를 분석하기 용이한 형태로 나타내고, 이를 사람들이 쉽게 이해하기 위한 다양한 형태로 시각화 할 수 있어야 한다.
- [10데인 01-03] 데이터의 정형, 비정형을 구분하고 종류에 따른 적절한 분석법을 선택하여 데이터를 분석할 수 있어야 한다. 또한 데이터 분석을 통해 데이터의 관계를 파악하고, 의미를 해석하여 새로운 지식을 추출할 수 있어야 한다.
사회적 영향력
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성취기준
[9정05-01] 인공지능 기술 활용의 목적을 이해하고, 우리 삶에 끼치는 영향에 대해 설명한다.
[9정05-02] 인공지능 윤리를 이해하고, 인공지능 활용으로 인해 발생하는 사회적 문제의 해결방안을 제시한다.
성취기준 해설
[9정05-02] 인공지능 기술의 사회적 영향을 고려하여, 사회의 공공선을 지키고 인류의 삶에 기여하는 방향으로 인공지능의 발전을 안내하기 위한 규약인 인공지능 윤리에 대해 이해할 수 있어야 한다. 이를 기반으로 인공지능 활용으로 인해 발생하는 사회적 문제에 대한 해결책에 대해 생각할 수 있어야 한다.
[9정05-03] 인공지능 활용에 대하여 비판적으로 판단하고, 인공지능의 윤리적인 활용을 위한 기준을 세운다.
성취기준 해설
[9정05-03] 인공지능에 대한 일방적인 수용 또는 거부보다는, 비판적인 자세를 바탕으로 인공지능 활용에 대한 자신의 생각을 제시할 수 있어야 한다. 인공지능의 활용에 대한 윤리적 고찰을 통해 바람직한 인공지능 활용 기준을 세울 수 있어야 한다.
표상과 추론
성취기준
[9정02-01] AI추론 모델 기능과 표상의 개념을 이해하고, AI추론 모델을 구성한다.
[9정02-02] 인공지능의 의사결정과 추론 모델 작동 원리를 파악하고, 사람의 문제 해결 방법과 비교한다.
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[9정02-04] 다양한 데이터를 표상해보고, AI 추론 모델의 필요성과 가치 판단 및 추론된 결과의 적절성을 판단한다.
핵심 아이디어
ㆍAI가 표상모델을 구성하는 것은 문제 이해와 해결, 판단, 의사결정 과정에서 필요한 추론에 도움을 준다.
ㆍAI는 인간의 문제 해결 방법과 표상 방법들을 반영하여, 복잡한 관계를 더 쉽게 조직할 수 있는 모델을 구성한다.
내용요소
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과정기능
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ㆍ추론 모델 작동 원리를 파악하고, 사람의 문제 해결 방법과 비교하기
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자연스러운 상호작용
내용체계
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내용요소
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과정 기능
인간과 상호작용을 하는 인공지능을 찾아보고, 이해하기
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의식이란 무엇인지, 자연어의 모호성에 대한 이해에 대해 토론하기
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