문제2) 인공지능(AI, Artificial Intelligence) 학습용 데이터 품질의 중요성이 대두됨에 따라, ‘인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인 v2.0(한국지능정보사회진흥원)’이 발표 되었다. 인공지능 학습용 데이터 품질관리에 대한 아래 사항을 설명하시오. 가. 인공지능 학습용 데이터 품질관리 개념 및 필요성 나. 인공지능 학습용 데이터 품질관리 모델, 품질관리 단계별 수행방안 다. 인공지능 학습용 데이터 품질관리 지표 답) 1. 인공지능 학습용 데이터 품질관리 개념 및 필요성 가. 인공지능 학습용 데이터 품질관리 개념 정의 인공지능 학습용 데이터 품질을 확보하는 데 필요한 조직, 절차, 품질기준, 품질관리 방법이나 활동등을 정의하여 점검하고 조치하는 일련의 활동 v2.0 특징 [품질관..

문제4) 인공지능 분야에서 파운데이션 모델의 개념, 특징, 기반기술 및 구현 시 법적·환경적·사회적 측면의 고려사항에 대하여 설명하시오. 답) 1. AI 민주화를 위한, AI 파운데이션 모델 개념 및 특징 가. AI 파운데이션 모델 개념 개념 대규모 데이터셋에 의해 사전 학습되고, 출력의 범용성을 고려하여 설계되어 다양한 작업에 적용될 수 있는 AI 기초 모델 나. AI 파운데이션 모델 특징 구분 특징 사례 학습 대규모 학습데이터 제조사별 상이한 디바이스 연동 및 등록 절차 대규모 파라미터 타 브랜드 디바이스 간 상호 연동 불가 확장성 전이학습 다양한 통신프로토콜 혼합 사용에 따른 신뢰성 저하 균일화 적용 될 수 있는 범위가 점차 확대되며 범용적 활용되는 현상 성능 창발성 모델이 스스로 어떠한 문제를 해..

문제1) 인공지능 학습용 데이터 허브 구축 과정에서 생성된 학습용 데이터 셋의 품질확보를 위한 주요 활동과 데이터 생애 주기별 품질관리 수행절차에 대하여 설명하시오 답) 1. 인공지능 학습용 데이터 품질관리 개념 및 필요성 가. 인공지능 학습용 데이터 품질관리의 개념 개념 인공지능 학습용 데이터의 ‘구축 과정’, ‘특성’, ‘생애 주기’, ‘품질관리 영역’을 정의하고, 품질을 사 용자 요구에 맞춰 지속적으로 유지하거나 향상시키기 위한 체계적인 관리와 활동 과학기술정보통신부와 한국지능정보사회진흥원에서 ‘인공지능 학습용 데이터 품질관리 가이드라인’ 개발 나. 인공지능 학습용 데이터 품질관리의 필요성 필요성 설명 구축사업 수행기관의 사업이해도 제고 필요 AI 데이터 구축사업에 대한 이해나 경험이 부족한 수행기..

문제3) 인공지능의 개발 및 적용과정에서 윤리적으로 다루어져야 할 주요 내용과 인공지능을 효과적으로 관리하고 규제하기 위한 거버넌스 모형에 대하여 설명하시오. 답) 1.인공지능 기술의 확산에 따른 사회적 이슈 인공지능 기술의 발전 및 확산에 따른 윤리적인 문제를 해결해야 하며, 거버넌스 구축을 통한 관리 필요 2. 인공지능의 개발 및 적용과정에서 윤리적으로 다루어져야 할 주요 내용 가. 인공지능 윤리기준의 3대 기본원칙 3대 기본원칙 설명 인간 존엄성 원칙 인간은 인간을 위해 개발된 기계제품과는 교환 불가능한 가치가 있음 인간의 생명, 정신적 및 신체적 건강에 해가 되지 않는 범위에서 개발 및 활용 인공지능 개발/활용은 안전성과 견고성을 갖추어 인간에게 해가 되지 않도록 함. 사회의 공공선 원칙 공동체로..