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코스 개요
인공 일반 지능(AGI) 소개
- AGI의 정의와 범위
- AGI와 좁은 AI의 주요 차이점
- AGI 연구의 역사적 배경과 주요 이정표
AGI의 목표와 접근 방식
- 지능: 인간 vs. 기계 이해
- AGI 달성을 위한 주요 접근 방식
- AGI 프레임워크와 인지 구조
AGI의 응용 및 기회
- 다양한 산업에서의 잠재적 사용 사례
- AGI로 인간의 능력 향상
- 혁신을 위한 미래 시나리오와 기회
AGI 개발의 윤리와 도전 과제
- AGI 연구에서의 윤리적 우려 해결
- 오용과 의도치 않은 결과의 위험
- AGI 시스템의 규제와 통치
AGI의 현재 상태와 미래
- 진행 중인 연구와 혁신
- AGI 달성에서의 도전 과제
- 사회에서의 AGI의 장기적인 비전
실습 활동
- 사례 연구를 통해 AGI 사용 사례 탐구
- AGI 윤리에 대한 토론 참여
- AGI의 미래 응용 아이디어 출제
요약 및 다음 단계
요건
- 인공지능 개념에 대한 기본적인 이해 (선택 사항)
대상
- 기술 애호가
- AI에 관심이 있는 비기술 전문가
7 시간
회원 평가 (1)
과목: GenAI와 친화적인 학습 환경 비교 - GenAI의 정의 및 특성 - GenAI의 장점 - 학습 속도 향상 - 개인 맞춤형 학습 경로 제공 - 지속적인 개선 및 업데이트 - GenAI의 단점 - 비용 문제 - 데이터의 신뢰성 및 보안 - 인간적인 상호작용 부족 - 친화적인 학습 환경의 정의 및 특성 - 친화적인 학습 환경의 장점 - 학생의 참여도 증가 - 긍정적인 학습 분위기 조성 - 교사와의 유대감 강화 - 친화적인 학습 환경의 단점 - 자원 및 시간 소모 - 개별 학생의 필요에 대한 대응 부족 - 일관성 없는 학습 결과 - 두 접근 방식의 비교 - 효율성과 효과성 - 비용 대비 효율성 - 학생들의 만족도 및 참여도 - 결론 및 추천 - 두 접근 방식의 통합 - 학생 중심의 학습 환경 조성 - 지속적인 평가 및 개선
Merlinda - Lembaga Penjamin Simpanan
코스 - Artificial General Intelligence (AGI) and ChatGPT
기계 번역됨