지난 2월 26일 이어령 선생이 타계했다. 마지막까지 죽음의 관찰자가 되어 기록으로 남기고자 했던 호랑이 같던 선생은 임인년 봄을 앞두고 영면에 들었다.(후략)

목차 Table of Contents 1. 국내외 정책 2. 기업·시장 동향 3. 고용·인력 동향 4. 기술 동향

혹자는 교육이 ‘사람 살아가는 이야기’라고 한다. 이는 교육이 ‘사람’에게 집중하기 때문이다. 사람은 홀로 살아가기도 하지만 대체로 사회라는 공동체(이하 커뮤니티)를 형성하여 상호작용하고, 때로는 협업하기도 하고, 때로는 각자의 역할을 감당하기도 하며 함께 살아간다.(후략)

딥러닝의 대두 이후 구체적으로 인공지능의 판단이 어떤 매커니즘으로 결론이 도출되었는지 알 수 없어, 생명과 존엄이 관련된 곳에는 도입이 지체됐다. 이를 극복하기 위해 설명가능 인공지능(Explainable AI)의 필요성이 요구됐으나 여전히 기대에 미치지 못하고 블랙박스로 치부되는 실정이다. 본 고는 현실과 이상의 간극을 좁히고자, 실제 설명가능 인공지능 분야의 주요 기법들을 소개한다. 이를 바탕으로 향후 연구지원 정책 방향 등에 대한 시사점을 고민해본다.

목차 주요 결과 요약 제1장 조사개요 1절 조사 개요 2절 주요 용어 해설 3절 모집단 정의 4절 모수 추정 제2장 조사결과 1절 일반 현황 2절 인공지능 기술 및 사업현황 3절 매출 현황 4절 인력 현황 5절 투자 및 개발 현황 6절 애로사항 및 건의사항 부록 부록1 주요 주관식 문항 정리 부록2 통계표 3절 모집단 정의 부록3 조사표

목차 주요 결과 요약 제1장 조사개요 1절 조사 개요 2절 주요 용어 해설 3절 모집단 정의 4절 모수 추정 제2장 조사결과 1절 일반 현황 2절 인공지능 기술 및 사업현황 3절 매출 현황 4절 인력 현황 5절 투자 및 개발 현황 6절 애로사항 및 건의사항 부록 부록1 주요 주관식 문항 정리 부록2 통계표 3절 모집단 정의 부록3 조사표

인공지능이 미래의 산업과 사회를 견인 할 혁신의 동력으로 주목받으면서, 인공지능 연구역량 강화가 중요한 이슈로 부상하고 있다. (후략)

효율을 주요한 가치로 생각하는 민간과 투명성과 정당성을 주요한 가치로 생각하는 공공 부문의 생태계는 많은 차이가 있다. 정부에서 인공지능을 활용하기 위한 중요한 질문 두 가지는 첫째, 인공지능을 공공부문에 활용한다면 어디에 할 수 있고, 선행 사례가 있는가? 라는 것이며, 둘째, 민간과 정부의 인공지능 역량 격차는 어떻게 해결할 수 있는가? 라는 것이다. 이 글에서는 미국연방 정부에서 인공지능을 활용한 사례를 살펴보고 위 두 가지 질문에 대한 해답을 고민해 본다.

2020 인공지능 산업실태조사 보고서

산업 현장에 인공지능을 도입하여 문제를 해결하는 과정은 일반적으로 문제정의 → 데이터 수집 → 전처리 → 모델링 → 검증 → 분석 → 적용의 단계를 거친다. 따라서 인공지능 활용을 고민하는 제조 분야 기업의 경우 반드시 해야 할 첫 질문은 문제 정의, 즉 인공지능을 활용하는 목적과 기대효과에 관한 것이다. 인공지능을 생산성 향상이나 제품 품질 관리 등의 내부 프로세스 개선에 사용할 것인지, 제품에 탑재하여 경쟁력을 강화하거나 옵션을 제공할 것인지, 혹은 비즈니스 모델을 전환할 것인지를 먼저 고민해야 한다. 이러한 고민을 해결하기 위한 실마리는 제조 산업 현장에서 현재 인공지능의 어떤 기술이 어떤 분야에서 사용되고 있는지, 즉 인공지능으로 무엇을 할 수 있는지 살펴봄으로써 얻을 수 있다. 제조 기업 입장에서는 인공지능이 제조 산업 현장에 현재 어느 정도 수준으로 적용되는지를 알아야 무모한 도전에 의해 발생하는 탐색 및 기회비용을 최소화할 수 있는 것이다.

• 일시 :2021.04.29.(목), 15:00 ~ 16:50
• 온라인 주소 : www.youtube.com/channel/UCwCxw3tf1yd3Eu5l9dC_7eg

• 일시 :2021.04.29.(목), 15:00 ~ 16:50
• 온라인 주소 : https://www.onoffmix.com/event/236256

인공지능(AI) 분야 글로벌 시장은 글로벌 기업유치, 인재양성 및 인재유치, AI 생태계 형성과 데이터의 중요성 강조, 인간중심의 AI 실현 등 크게 네 가지 방향으로 추진되고 있다.(후략)

코로나 팬데믹 시대에 우리의 일상엔 많은 변화가 있었다. 소소하게는 마스크 착용부터 시작해서 비자발적인 직업의 변화를 겪기도 했고, 비대면 수업, 재택 근무와 같이 예전에 하던 활동이라도 다른 모습으로 진행하고 있다(후략)

유럽(EU)은 2018년 4월 유럽AI전략을 수립한 이후 이의 실현을 위한 일련의 정책을 추진 중이다. 2019년 4월 발간한 『신뢰할 만한 AI윤리 가이드라인』과 2020년 7월 공개한 AI 윤리 『평가 목록(assessment list)』은 이러한 노력의 결과다. 이 작업은 52인으로 구성된 AI고위전문가(후략)

본 연구의 목적은 2022년 초·중등학교 교육과정 전면 개정을 앞둔 현 시점에서, 2015개정 정보과 교육과정에 대한 반성적 접근을 통한 개정 방향의 시사점을 도출하는 것에 있다. 이를 위해 최근 발표된(후략)

미래 국가경쟁력 강화를 위해, 인공지능 연구역량 확보를 위한 국가 간 혁신 경쟁이 치열하게 전개 중이다. 연구역량은 기술혁신에 가장 중요한 무형의 활동으로서 신기술 시장에서 최상의 성과를 달성하는 데 필수적 요소이며, 주요국들은 인공지능 연구전략을 지속 발표하고(후략)

미래 국가 경쟁력을 좌우하는 핵심요소로 인공지능에 주목하고 있다. 인공지능은 산업과 사회 전반에 영향을 미치며, 2030년까지 전 세계 GDP에 13조 달러 기여 할 것으로 전망되며, 향후 국가의 인공지능 활용 역량에 따라 경쟁력에 큰 차이가(후략)

인공지능 기술의 성숙도가 높아지면서 다양한 산업에서 인공지능을 도입하는 기업이 증가하고 있다. 이와 함께 인공지능 역량을 보유한 인재에 대한 수요도 증가하고 있으나 인재 양성에 오랜 시간이 소요되기 때문에, 인재 부족 현상이 점차 심화될 전망이다.(후략)