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뇌과학과 생성형 AI AI 학습의 비밀
과정소개
뇌과학적 관점에서 생성형 AI의 학습 원리를 탐구하는 강좌입니다. 확률 모델과 오토인코더를 활용한 생성형 AI의 발전 과정을 살펴보고, GAN과 노이즈 학습 원리를 학습합니다. 또한, 뇌 인지 관점에서 인공신경망의 지도학습과 오차 역전파 방식을 분석합니다.
학습목표
- 생성형 AI의 발전을 이끈 확률 모델과 오토인코더 원리 이해하기
- GAN 알고리즘과 생성형 AI의 노이즈 학습 방식 탐구하기
- 인공신경망의 지도학습과 오차 역전파 원리 학습하기
- 뇌와 인공신경망의 학습 이론 비교 및 차이점 분석하기
- GAN 알고리즘과 생성형 AI의 노이즈 학습 방식 탐구하기
- 인공신경망의 지도학습과 오차 역전파 원리 학습하기
- 뇌와 인공신경망의 학습 이론 비교 및 차이점 분석하기
교육대상
- 뇌과학과 AI 학습 원리에 관심 있는 사람
- 생성형 AI의 학습 모델과 발전 과정을 배우고 싶은 연구자
- 지도학습, 오차 역전파 등 신경망 학습 방식에 대해 알고 싶은 과학자
- 인공지능과 인간 학습 방식의 차이를 탐구하고 싶은 학생, 전문가
- 생성형 AI의 학습 모델과 발전 과정을 배우고 싶은 연구자
- 지도학습, 오차 역전파 등 신경망 학습 방식에 대해 알고 싶은 과학자
- 인공지능과 인간 학습 방식의 차이를 탐구하고 싶은 학생, 전문가
수료기준
| 평가기준 | 총점 |
|---|---|
| 반영비율 | 100점 |
| 이수(과락)기준 | 60점 |
※ 수료기준은 각 평가항목의 점수가 수료기준 점수 이상이고 총점이 60점 이상이어야 합니다.
| 차시 | 강의명 |
|---|---|
| 1차시 | 확률 모델로 시작된 생성형 인공지능 |
| 2차시 | 생성형 AI를 발전시킨 오토인코더 |
| 3차시 | 인공지능 튜링 테스트 GAN 알고리즘 |
| 4차시 | 잡음을 학습하는 생성형 AI |
| 5차시 | 인공신경망 지도학습 '다이나믹프로그래밍' |
| 6차시 | 인공지능의 효과적 학습 '오차 역전파' |
| 7차시 | 인공지능 지도학습의 딜레마 |
| 8차시 | 뇌와 인공신경망의 학습이론 |