Research/AI8 AIForEveryone_AI and society AI와 윤리 관련 이슈들 AI and hype AI의 한계 bias adversarial attacks AI, developing economics, jobs AI에 대한 현실적인 관점 너무 긍정도 부정도 아닌 편이 좋다 AI가 모든 문제를 다 해결해주지도 않고, 그리고 AI가 인류를 멸망시켜주지도 않는다 AI의 한계 편향된 데이터에 의한 편향된 AI AI에 대한 반대 공격(Adversarial attacks) 식별 편향 식별 편향의 예시로 아빠가 여성이고 엄마가 아빠로 인식되는 등 편향 식별이 발생할 수 있다 식별 편향으로 인해: 소수 인종에게 높은 금리 점수를 매기거나 불공정한 편견을 강화하거나 피부색에 따라 얼굴 인식을 달리한다거나 고용 시 여성에게 불리하게 적용하거나 등의 문제를 야기할 수 있다 .. 2023. 12. 9. AIForEveryone_building ai in your company Case study : smart speaker process trigger word detection : audio -> 'Hey Siri' Speech recognition after trigger : audio -> 'What time is it now' Intent recognition(의도 확인) Execute action : 'It is 10:00 PM' Case study : self driving car steps for deciding how to drive car detection with cam | radar(supervised learning) pedestrian detection motion planning(software) Example.. 2023. 12. 9. AIForEveryone_AI project What you can do with data Sales data: Data science can help to find the way to optimize sales funnel Machine learning automate prioritizing customers based on possibility Manufacturing line data: DS can optimize manufacturing line ML can automate visual inspection Marketing data: DS can get insights from A/B testing ML can do customized product recommandation Agriculture: DS can do crop anlytics.. 2023. 12. 9. AIForEveryone_what is AI AI is artificial intelligence. There are 2 types of AI: ANI(Artificial Narrow Intelligence). ex) smart speaker, self-car driving, factory, etc AGI(Artificial General Intelligence). ex) anything human can do Supervised learning is basically process of input and output. If emails data is input and output is selected spam mails, then this is spam-filtering AI. If input is English and output is Chin.. 2023. 12. 9. 이전 1 2 다음