# data[].attributes.body
인공지능 ,gpu, 이미지 생성, 생성형 ai 인공지능에 많은 양의 데이터가 있으면 성능이 향상되어 구체적이고 세심한 결과물을 생성하는 것을 보고 놀라웠고, 추가적으로 본 영상에서 개발자들도 잘 작동하는 이유를 모른다는 것이 ai가 인간의 통제영역을 벗어났음을 의미하는 것 같아서 놀라웠다

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인공지능을 통한 이미지 생성, 윤리 문제, 예측 불가능성

AI가 여러 이점이 있지만 다양한 윤리 문제가 발생한다는 점에서 무섭기도 했다.

# data[].attributes.body
1.ai 한계 책임성

2.ai의 책임을 ai를 개발한 사람과 사용한 사람 둘다 져야 한다는 사실을 알게됨

3. 상황에 따라 책임의 경중이 어떻게 바뀔 수 있는지 궁금하다.(개발자와 사용자의 책임 비율)

4.ai로 인한 피해가 발생했을 경우 역추적을 통해 잘못된 입력값을 찾아낸다고 함. 이를 통해 책임이 나뉠 것이라고 예상함.

5. 잘못된 입력이 발생했을 경우 기술적으로 즉각적인 검열이 가능한지 궁금함.

# data[].attributes.body
1.거대 언어 모델, 규모의 법칙, 이머전트 어빌리티

2.AI기술이 정말 여러분야에 활용되며 기아문제에도 활용될 수 있지만 수익성이 높은 거대 언어 모델에만 치중되어 있다는 점, AI학습시 어느 순간 원인불명으로 성능이올라가는 현상이 있다는 것.

3.대한민국에서 AI 창작물의 저작권에 대한 논의는 어디까지 진행되었을까?

4. “원칙적으로 AI 생성물은 저작물로 볼 수 없으며 저작권 등록 대상도 될 수 없다”며 “인간이 전체 기획을 하고 명령어(프롬프트)만 입력한 경우도 저작권 등록은 불가하다”고 명시했다. 창작물의 표현에 인간의 창작적 개입이 있었다고 볼 수 없다는 것이다. 이는 AI 생성물을 활용한 인간의 2차적 창작물도 마찬가지다.

다만 저작권 등록은 할 수 없어도 인간의 독창성이 인정되는 경우에는 ‘편집저작물’로 등록할 수 있다는 설명이다

5.세계 빈곤문제와 같은 문제에 활용되고 있는 AI가 있는지 궁금함.

# data[].attributes.body
1. LLM, 투입량이 많아질때 갑자기 성능향상, 직업 변화

2. 갑자기 성능 향상이 일어날 때 그 이유를 아직도 모른다는 점이 매우 놀라웠다

3. 위의 이유로 언제 오류가 발생할지 모른다고 나왔는데 언제 어떤 방법으로 이 원인을 발견할지 궁금하다

4. 따로 나오진않는다...

5. 이후 발달 과정

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1. ai, 알파폴드, 환경문제

2. ai가 특정한 학습량을 넘겼을 때 뛰어난 자기학습능력을 보이는 이유를 모른다는 것, 그리고 좋아진 이유를 모르니까 문제도 어디서 발생할지 모른다는 것을 처음 알았다.

3. 알파폴드를 어디까지 활용할 수 있는가?

4. 리간드와 핵산의 구조예측 (처음보는 단백질 구조도 연구하기 쉬워짐)

5. 알파폴드는 어떠한 원리를 이용해서 만들어졌고 어떻게 단백질의 구조를 높은 정확도로 예측할 수 있는가?

# data[].attributes.body
느낀 점:

인공지능에 일정 정도 이상의 데이터를 투입하게 되면 급격한 성능 향상이 발생한다는 것과 그 이유를 아직 밝혀내지 못했다는 것. 인간이 만든 인공지능임에도 인간의 힘으로 알 수 없는 현상이 발생한다는 것이 무섭게 느껴졌다.

알게 된 점:

Chat GPT를 작동시키는데 막대한 양의 물과 전기가 사용되어 환경 문제가 발생한다는 사실.

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1. 알파폴드, 에이백, 저작권(베우가 딥페이크 기술로 대체)

2. 구글에서 만든 알파폴드는 사용하여 단백질의 접힘을 예측하는 모델인데 그것을 통해 신약을 개발하는 사건이 획기적으로 줄어듦

3. 인공지능과 직업사회 변화

4. 알아보자

5. 없음

# data[].attributes.body
인공지능, 딥러닝, 가능성

인공지능의 발전 가능성

# data[].attributes.body
Emergent ability와 같이 22제곱을 넘는 순간 학습 연산량이 급격히 증가하는 것을 보고 미래 gpu의 발전으로 인한 더 큰 성장을 기대하게 된다.

인공지능이 만연히 사용되는 미래 어떤 일자리 변화가 생길 지 궁금하다.

# data[].attributes.body
매시간 수업시간에 3개 이상 작성합니다

(학번이름 명시합니다 )

1. 오늘의 핵심 키워드 3개이상

2. 새롭게 알게된것

3. 궁금한 점

4. 3번에 대해 답을 스스로 찾아 작성

5. 추후 더 알아보고 싶은것

# data[].attributes.body
핵심 키워드.

AI 발전기술

인공지능

gpu

인공지능이 얼마나 발전했는지 다시한번 알게되었고 AI기술이 앞으로 어떤일을 할지 궁금해져서 더 알아보고 싶다.

# data[].attributes.body
무궁무진한 ai의 가능성

교수도 모르는 가능성

발전 단계

ai가 얼마나 발전할지 우리가 예측할 수 없는 단계까지 왔기에 그 점이 무섭고 소름돋았다.

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인공지능의 발전으로 인간의 삶이 조금 더 발달 될 수 있으면 좋겠다.

# data[].attributes.body
1. 셰이키로봇 인공지능의 발전 open ai

2. 셰이키는 실제 작업을 제공하고 스스로 작업을 수행하는 방법을 알아낼 수 있는 모바일 로봇을 구축하려는 최초의 진지한 시도였다.

3. 인공지능의 발전 과정과 계속 발전되고 있는 기술들에 대해 더 알아보고 싶다.

4. 발전된 기술으로 OPENAI의 SORA라는 기술이 있는데 SORA는 명령어를 입력하면 그에따른 그림이 나온다.

5. 다른 생성형 AI에 대해 더 알아보고 싶다

# data[].attributes.body
1.딥러닝,퍼셉티콘

2.1980년대에 국가적으로 인공지능에 대한 투자 커짐

3.일본은 투자를 통해 성공하였는가?

4.실패하였다

5.그 후 일본의 추가적인 투자로 얼마나 발전을 이루었는가

# data[].attributes.body
딥러닝

개인용컴퓨터

커널함수

# data[].attributes.body
1. 딥러닝 지능형에이전트 인공지능

2. 소라라는 인공지능프로그램이 사실같은 영상을 만듦

3. 인공지능과 뇌구조의 유사성

4. 알아보자

5. 없음

# data[].attributes.body
딥러닝 머신러닝 기호주의 인공지능을 알게되었다.

딥러닝에 대해서 더 자세히 알고싶어졌다

# data[].attributes.body
전문가 시스템의 정의와 역사에 따른 인공지능의 발전 과정을 알게 됨.

openai의 sora 모델을 보며 복잡한 물리 법칙을 정확하게 적용하지 못하는 모습과 한계를 보며 미래 인공지능의 발전을 고대하게 됨.

# data[].attributes.body
1.딥 블루, 자연어처리, DOE

2.소라라는 AI가 비디오 생성을 한다는 사실을 알게됨.

3.AI의 도덕성 연구

4.d

5.자연어처리사

# data[].attributes.body
1. 인공지능

2. 인공지능이 발달하고 있다.

3. 현재 인공지능의 발달한 원인은?

4. 딥러닝, open ai

5. 인공지능에 개발 원리를 알고 싶다.

# data[].attributes.body
1, 셰이키, 퍼셉트론, 인공지능

2, sora

3, 실제로 sora를 통해 원하는 영상을 추출하려면 어느 정도의 정확한 텍스트와 시도가 필요한지

4,

5, sora를 직접 사용해보고 싶다.

# data[].attributes.body
1. 딥블루, 셰이키, 왓슨

2. open ai의 sora라는 앱

3. sora라는 앱 가지는 한계점

4. 복잡한 장면의 물리학을 정확하게 시뮬레이션하는 데 어려움을 겪고 원인과 결과의 특정 사례를 이해하지 못할 수도 있습니다

# data[].attributes.body
딥러닝, 소라의 비디오 생성에대해서 알게되었다.

비디오를 생성할 때 한번에 완벽히 물체의 깨짐을 막을 수 있는지 궁금하다

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딥러닝, 기호주의 인공지능에 대해 알게됨.

딥러닝의 유형과 활용에 대해 더 알아보고 싶다.

# data[].attributes.body
딥러닝, 딥블루, 인공지능

인공지능의 발전이 빠르단것

인공지능의 성장이 빠른 이유는?

# data[].attributes.body
1. 퍼셉트론, 인공지능, 딥러닝

2. 퍼셉트론

3. 인공지능의 구조

4. 알아보자

5. 인공지능의 구조

# data[].attributes.body
1. 딥러닝, 지능형에이전트, 인공지능

2. 딥러닝

3. 딥러닝 외에 다른것은 무엇이 있는가

4. ann, cnn, dnn등이 있다.

5. 위 4번에 대해서 더 알아보고 싶음

# data[].attributes.body
1. 인공지능, 머신러닝, 딥러닝

2. 인공지능이 여러 방면에서 인간을 뛰어넘고 있다는 것

3. 현재 인공지능의 급격한 성장의 기반이 되는 기술이 무엇인가?

4. 딥러닝, 머신러닝 기술

5. 딥러닝 기술에 대해 깊이 탐구해보고 싶음.

# data[].attributes.body
딥러닝 퍼센트론 수학적계산

에이아이 영상을 보며 얼마나 발전할지 놀랐다

# data[].attributes.body
1.인공지능, 알파고, 딥러닝

2. 머신러닝

3. AI는 얼마나 진화할까?

4. 모르겠다

5. AI가 진화함에 따라 인간의 일을 얼마나

대체하게 될까?

# data[].attributes.body
1.병렬 계산??, 딥러닝, 퍼셉트론

2. 1969년에 퍼셉트론의 한계

3. 어떻게 해결했는지

4. 단층 퍼셉트론에서 다층으로 발전

5. 전체적으로 퍼셉트론에 대해 호기심이 생김++ 내 주제인 자동 볼/스트라이크 판정 시스템의 발달 과정

# data[].attributes.body
1. A.I의 역사, 생산성 적대 신경망(GAN),전문가 시스템의 발전

2. 인공지능의 역사, 붐 시절과 암흑기 시절의 발명품\

3. 인공지능 기술로 인한 각 사회의 영역의 변화

4. 금융분야에서 딥러닝기술을 이용한 그래프 분석과 자동화된

트레이드 기술

5. 인공 지능으로 인한 직업환경의 변화

# data[].attributes.body
인공지능,인공지능의 역사,에이아이

과거에 썼던 인공지능의 역사가 굉장히 흥미로웠고 앞으로 써질 인공지능의 역사가 궁굼쓰하다 ^^

# data[].attributes.body
1. 알파고, GAN(딥러닝 알고리즘)

2. 1980년대에 일본에서 많은 연구비를 투자해 인공지능 발전에 힘썼지만 가시적인 성과는 이루지 못한것

3.미래에 침체기가 다시 올 수 있는 가능성은 얼마나 되는가?

4.미래에는 인공지능을 활용한 기술들을 활용할 무한한 가능성이 있기에 침체기가 올 가능성이 낮다

5.우리 주위에 사용되고 있는 인공지능

# data[].attributes.body
1.인공지능, 다트머스 회의 Artificial Intelligence

2. ,다트머스 회의

3. 인공지능의 미래

4. 무궁무진할것같다

5. 없음

# data[].attributes.body
1.인공지능 역사, 자연어 처리, 알고리즘

2. 암흑기에도 개발이 이루어진 점

3.

4.통계분야에서 AI활용 시작은 언제인가?

# data[].attributes.body
1, 인공지능, 머신러닝, 딥러닝

2, AI기술이 현재의 위치에 오기까지 굉장히 많은 고난이 있었다는 것.

3, 과제를 작성하며 알게 된 선형분리라는 개념

4, 하나의 선을 그어 요소들을 분류하는 것을 선형분리라고 한다.

5, 인공지능의 발전과정에서 있었던 또 다른 걸림돌

# data[].attributes.body
키워드 : 엘런 튜링, 인공지능, 마빈 스키

인공지능에 대해서 더 자세히 알아보고 싶다.

# data[].attributes.body
1. AI, 인공지능, gpt의 역사

2.인공지능의 역사

3.미래의 인공지능 발전

4.로봇이 활성화 됨.

5.없음

# data[].attributes.body
1.인공지능,딥러닝,알고리즘

2. 인공지능의 역사가 오래되었다는 것

3. 인공지능이 어디까지 발전할까

4. .

# data[].attributes.body
1.인공지능, 인공지능의 역사, 인공지능의 미래

2.인공지능의 역사가 오래되었고 최근에 들어서 급격하게 발달하고 있음을 알게 되었다.

3.인공지능이 앞으로 어디까지 발전할지 궁금함

4.앞으로 살아봐야 알 것 같다.

5.인공지능의 발달 현황

# data[].attributes.body
1.인공지능의 역사

2.인공지능의 시작

3.오늘날 발전된 로봇의 시작점

인공지능의 역사에 대해 탐구하면서 인공지능이 어떻게 발전해 왔는지를 알 수 있었다.

# data[].attributes.body
1. artificial intelligence, 알고리즘, 인공지능의 역사

2. 인공지능에도 다양한 종류가 있다는 것

3. 아직 인간의 지능에 대해서도 완전한 연구가 진행되어있지않은 상황에서 완전한 AI가 구현이 가능할지 ???

4. 완전한 AI를 위해서는 인간의 뇌 연구가 먼저라고 생각합니다.

5. 뇌 연구 진행현황++AI기술 발달현황

# data[].attributes.body
인공지능

지능

컴퓨터

알고리즘

알게된점: 인공지능의 역사

# data[].attributes.body
gpu: 대규모 병렬 계산, 딥러닝의 등장이 현대의 인공지능을 만들어냄

인공지능: 규모의 법칙-천억개의 정보 넣을 시-느답없이 생겨나는 능력(원인을 모름)이 나타남

인공지능은 잠재된 패턴을 찾아내는 일을 한다

인공지능 분야에는 아직 규칙이 없다

인공지능의 전망이 아주 좋아 보이고 인공지능이 어디까지 갈 수 있을지 그 끝이 보이지 않는다. 인공지능이 만들어낼 말도 안되는 그 미래들을 보고 싶다

하지만 인종지능은 여전히 모방의 영역에 있다는 생각이 든다. 인공지능이 스스로 세상에 아애 없던 새로운 개념을 만들어내기 위해서는 딥러닝 외 다른 체계의 도움이 필요할 것 같다.

# data[].attributes.body
1.인공지능 딥러닝 알고리즘

2.인공지능의 역사를 조사하면서 최근 딥러닝 기술의 발전 현황을 알게 됨

3.딥러닝 기술이 더 발전하면 AI가 인간을 완벽하게 복사해 사회의 일원이 될 수 있을까?

4.충분히 가능한 일이라고 생각함

5.딥러닝 기술의 앞으로의 미래

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ai의 발전은 우리가 예측 못한다

# data[].attributes.body
1. 인공지능, 딥러닝,알고리즘,인공지능의 역사

2. 인공지능의 시작이 체스와 관련있었다는 것.인공지능이 오래전부터 연구되어왔고 침체기가 있었다는 것

3. 인공지능의 활용 범위가 어디까지일지

4. 안전한 자율주행차 운전

대량의 이미지 처리 및 분류

비정형화된 환자 데이터 처리

금융 관련 데이터 분석

5. 딥러닝 기술의 전문적인 작동원리

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1. 인공지능의 역사, 딥러닝, 비지도학습

2. 인공지능의 역사에서도 계속해서 발전만 해온 것이 아닌 침체기도 존재했다는 것

3. 어쨰서 침체기가 발생하였는가?

4. 다층신경망의 제한적 속도 및 컴퓨터의 느린속도 문제등으로 한 번 암흑기를 겪었었음

5. 다층신경망 & Dnn