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3.인공지능 사회적 영향 (1110 김태원) - Coggle Diagram

- - - - 모든 이해관계자는 인류의 포용 성장, 지속 가능한 발전 및 복지 증진을 위해 신뢰 가능한 인공지능 구현에 힘써야함
    - - 인공지능 수명 주기 전반에 걸쳐 법률, 인권 및 민주적 가치 등 인간 중심 가치를 존중하고 지키기 위해 힘써야 함
    - - 인공지능 시스템에 대 한 이해를 증진시키고 감춰진 것이 없도록 투 명성과 설명 가능성을 확보해야 함
    - - 인공지능은 전 수명 주 기에 걸쳐 견고하게 작 동되어야 하며 바람직 하지 못한 조건을 견딜 수 있거나 극복할 수 있 어야 함
    - - 인공지능 활동 주체는 자신들 의 역할, 상황의 토대 위에 최 신성을 유지하면서 위의 원칙 을 존중하며 인공지능 시스템 이 적절히 기능하도록 하는 데 책임을 다해야 함)
- - - - 인공지능을 활용하여 해결하고 싶은 문제를 찾기 위해 다양한 주제를 탐색하 고 명확하게 문제를 정의하는 단계다. 본 활동에서는 지속 가능 발전 목표의 17개의 목표 중 해결하고자 하는 목표를 주제로 선택한 후, 목표 달성을 위한 구체적인 문제를 정의한다. 또한 정의한 문제가 인공지능으로 해결할 수 있는 문제인지 아닌지를 생각해 본다.
    - - 인공지능을 활용한 문제 해결 과정에서 양질의 데이터는 인공지능의 성능에 핵심적인 역할을 한다. 따라서 인공지능 문제 해결과 관련 있는 속성을 지닌 데이터를 수집하는 것이 필수다. 한국의 SDGS 데이터 플랫폼 사이트와 같은 공공 데이터 포털을 통해 정의한 문제를 해결하기 위한 데이터를 수집하도록 한다. 이어서 수집한 데이터의 통계 확인. 시각화를 통해 데이터의 속성을 파 악하고, 학습에 사용할 수 있도록 전처리한다.
    - - 수집한 데이터를 바탕으로 예측, 분류, 군집 중 어느 기계학습 유형을 활용하 여 문제를 해결할지 결정한다. 이어서 결정한 기계학습 유형을 어떤 알고리즘 을 활용하여 기계학습 모델을 구현할지 결정한다. 이때 한 가지 알고리즘만을 선정하기보다는 다양한 알고리즘을 선정하여, 모델 생성 후 가장 좋은 성능을 가진 모델을 선정할 수 있도록 한다.
    - - 데이터를 훈련 데이터와 테스트 데이터로 나누고, 훈련 데이터와 선정한 알고 리즘을 활용하여 기계학습 모델을 생성 및 학습시킨다. 이때 다양한 알고리즘 을 활용하여 여러 모델을 생성하고 학습시킨다.
    - - 생성한 모델의 성능을 확인한다. 성능 확인 후 가장 성능이 좋은 모델을 선정 한다. 만일 성능이 좋지 않다면 모델 학습 알고리즘을 변경하거나 학습 과정 에서 활용한 데이터의 속성을 변경하거나 데이터를 보완한 후 다시 학습하도 록 한다.