코드로보시죠

2. 인공지능 알고리즘과 윤리 이슈 [1] 인공지능과 창작 GAN모델의 등장 이후 > 인공지능 모델도 정교한 창작활동을 하게 됨 NLP발전에 따라 초거대 언어모델 생성 > 글쓰기 등등 창작활동 가능 일본 AI프로그램이 일본 "호시 신이치" 문학상 SF부문 1차 예선 통과 [2] 창작 인공지능의 상업화 > 여러 문제 발생 개발자, 기획자 등등 여러 이해관계에 놓인 사람들 사이에서 창작 인공지능으로 얻은 수익을 어떻게 분배하는 것이 옳은가? [3] 인공지능과 저작권 법제화의 필요성 생성형 모델이 만들어낸 창작물에 저작권을 줘야 하는가? 저작권을 주지 않으면 마음껏 복제 가능 생성형 모델이 유명 화가의 작품을 모방해 모조품을 배포할 수 있음 > 화가 막대한 피해 생성형 모델이 복제하거나 생성할 수 없는 영역을..

1. 데이터 처리 및 수집에서 윤리 이슈 [1] 데이터를 잘 해석하고 있는가? ex) 두 변수 간의 상관관계 != 인과관계. 사례) 초콜렛을 많이 먹을수록 노벨상 수상 비율이 높게 보이는 그래프 > 초콜렛 섭취량과 노벨상 수상 두 변수에는 상관관계가 존재하는 것. > 인과관계로 단정 불가. 따라서, 초콜릿을 많이 "먹을수록" 노벨상을 탄다고 해석하는 것은 부적절! [2] 데이터 전처리와 분석 방법은 적절한가? 아웃라이어(너무 크거나 너무 작은 값) 제거하기 error bar추가하기(데이터의 오차 범위 확인 위함) > 에러바는 시각적 자료 제공에 그침. 분석 적절성의 판단은 상황에 맞는 통계 기법으로! 데이터 정규화(스케일링) 하기! : 데이터 format도 맞추고~ outlier 처리하고~ EDA에 많은..

안녕하세요, AI왕자입니다. 저는 성균관대학교에서 프로그래밍을 전공으로 하고 있는, 이제 막 프로그래밍의 세계로 힘찬 걸음마를 뗀 아기 대학생입니다. 대학교 1학년 시절에는 전공 강의를 듣지 않았습니다. 오직 교양 강의만 들으며, 생각 없이 하루 하루를 보냈죠. 그러다 2학년이 되어 전공 수업들을 처음 들었는데요, 중간고사 범위에 해당하는 내용들은 이미 머리에서 휘발되었더라고요. 아무래도 저희 전공 특성상, 학교에서 배운 내용들을 평생 활용하게 될 확률이 높잖아요? 그런데 세상에나 만상에나,, 그 중요한, 제 밥줄이 될 수도 있는 지식들을 대차게 머리에서 지워버린거죠. OMG,,,,, 이거이거... 이대로는 둘 수 없겠다는 생각이 들었어요. 앞으로는 두고두고 볼 수 있게 제가 공부한 모든 내용들을 기록하..