한눈에 보는 마인드맵
각 가지를 눌러 세부 개념을 펼쳐 보세요.
핵심 용어 플래시카드
카드를 눌러 용어의 뜻을 확인하세요. 앞면(용어) ↔ 뒷면(설명)
기계학습 세 가지 한눈에
데이터를 가르치는 방식에 따라 기계학습은 크게 세 종류로 나뉩니다.
지도학습
정답(이름표)이 있는 데이터로 학습
비지도학습
정답 없이 패턴·묶음을 스스로 발견
강화학습
상과 벌로 더 나은 행동을 학습
인공지능 윤리 6원칙
AI는 사람을 위해, 사람을 해치지 않도록 만들고 사용해야 합니다.
공정성
특정 집단을 차별하지 않고 모두에게 공평하게
투명성
AI가 어떻게 판단했는지 설명할 수 있게
개인정보 보호
사람들의 소중한 정보를 함부로 쓰지 않기
책임
문제가 생기면 누가 책임질지 분명히 하기
안전성
사람에게 피해를 주지 않도록 안전하게
이로움
사람과 사회에 도움이 되는 방향으로
스스로 학습 점검
이해한 항목을 체크하세요. 아직 헷갈리는 항목은 복습을 눌러 해당 차시로 돌아가 다시 확인해요.
시험에 꼭 나오는 포인트
일반 SW는 규칙대로, AI는 데이터로 학습! 지금의 모든 AI(챗봇·자율주행)는 약한 AI예요.
기계학습 3종류: 지도(정답O)·비지도(정답X·군집)·강화(상벌). 헷갈리지 않게!
AI 시스템 3요소 = 데이터 + 모델 + 학습. '광고·전기'는 요소가 아니에요!
GIGO — 데이터가 편향되면 AI도 편향돼요. 다양하고 공정한 데이터가 중요!
AI 윤리 6원칙 = 공정·투명·개인정보 보호·책임·안전·이로움. '비밀성'은 원칙이 아니에요!
친구 얼굴을 합성한 딥페이크는 학교폭력·범죄! 절대 만들면 안 돼요.
🚀 융합 프로젝트 · AI로 우리 주변 문제 해결
정보 + 과학·환경 + 윤리 · 모둠 협력 프로젝트
티처블 머신으로 나만의 AI를 학습시켜 우리 주변 문제를 해결해 봐요. 4단원에서 배운 데이터 → 모델 → 학습 과정을 직접 거치고, 데이터 편향과 윤리도 함께 점검해요!
🎯 목표
나만의 AI로 문제 해결
📦 산출물
학습 모델+시연+윤리점검
⏱️ 차시
4~5차시
👥 모둠
3~4명
활동 단계
문제 찾기
- 사진·소리로 분류·인식하면 도움이 될 문제를 정하고, 구분할 종류(클래스)를 정해요.
💬 길잡이: 무엇과 무엇을 구분하나요? 사람이 보고 구분할 수 있는 일인가요?
데이터 수집·라벨링
- 클래스마다 골고루·충분히 데이터를 모아 라벨을 붙여요(한쪽만 많으면 편향!).
💬 길잡이: 각도·밝기·배경이 다양한가요? 특정 클래스만 많지 않나요?
학습 & 시험
- 티처블 머신으로 학습시키고, 학습에 안 쓴 새 데이터로 정확도를 확인해요.
💬 길잡이: 처음 보는 데이터에도 잘 맞히나요? 자주 틀리는 클래스는?
적용·윤리 점검·발표
- 실제로 써 보고, 틀렸을 때의 위험·편향·개인정보를 점검한 뒤 발표해요.
💬 길잡이: AI가 틀리면 누가 피해를 보나요? 공정하게 학습했나요?
모둠 역할 나누기
기획·진행
주제·클래스 정하기
데이터 수집
사진·소리 모으기
학습·시험
모델 학습·정확도
윤리·발표
편향 점검·발표
♻️ 예시 작품 살펴보기 — 분리수거 도우미
버려진 물건 사진(카메라)
캔·페트·종이 3종 분류 모델
"페트병! 플라스틱 통에 ♻️"
학습 데이터(클래스마다 골고루 모아야 편향이 없어요)
사진 30장
사진 30장
사진 30장
평가 루브릭
| 평가 기준 | ⭐⭐⭐ 우수 | ⭐⭐ 보통 | ⭐ 노력 |
|---|---|---|---|
| 문제 정의 | AI로 풀 가치가 분명 | 주제는 정했으나 모호 | 문제가 불분명 |
| 데이터(편향) | 클래스별 골고루·다양 | 일부 치우침 | 편향 심함 |
| 모델 정확도 | 새 데이터도 잘 맞힘 | 정확도 보통 | 자주 틀림 |
| 윤리·발표 | 위험·편향 점검 충실 | 점검 일부 | 윤리 고려 부족 |
💡 아이디어 예시
♻️ 분리수거 도우미 · 🌱 식물 잎 병해 판별 · 🙂 표정 인식 출석 · 🐦 소리로 새 종류 분류 · 🗑️ 재활용 가능 여부 판별
🚀 한 걸음 더
클래스를 더 늘려 정확도 비교 · 잘못 분류된 사례 모아 데이터 보강 · 학습한 모델을 웹·앱과 연결
이 단원과 연결된 직업
데이터로 학습하는 인공지능을 만들고 활용하는 일과 이어지는 대표 직업 6가지예요. 어떤 일을 하고 무엇을 배우면 좋을지, 관심 가는 직업을 찾아보세요.
사진: Grendelkhan, CC BY-SA 4.0🤖 인공지능 엔지니어
사진·언어·소리를 이해하는 AI 모델을 만들어 실제 서비스에 적용하는 사람이에요. 잘 정리한 데이터로 모델을 학습시키고, 똑똑한 기능을 우리 생활 속 앱과 기기에 넣어요.
📌 이런 일을 해요
자율주행 · 번역기 · 추천 시스템
이 단원의 기계학습·학습 데이터와 연결
신경망 구조: BrunelloN, CC BY-SA 4.0🧠 머신러닝 연구원
컴퓨터가 '더 잘 배우는' 새로운 방법을 연구하는 사람이에요. 사람의 뇌를 본뜬 신경망 구조와 학습 알고리즘을 설계·실험하고, 논문으로 발표해 AI 기술의 한계를 넓혀요.
📌 이런 일을 해요
새 신경망 설계 · 학습 알고리즘 · 논문 연구
이 단원의 학습 원리·신경망과 연결
사진: Nicholas-halodi, CC BY-SA 4.0🦾 로봇 공학자
AI의 '두뇌'와 기계의 '몸'을 결합해 스스로 움직이는 로봇을 만드는 사람이에요. 센서로 주변을 보고 판단해 팔·다리·바퀴를 정확히 움직이도록, 하드웨어와 프로그램을 함께 설계해요.
📌 이런 일을 해요
휴머노이드 · 수술·물류 로봇 · 드론
이 단원의 인공지능·센서와 연결
예시: Adrian Rosebrock, CC BY-SA 4.0👁️ 컴퓨터 비전 엔지니어
컴퓨터가 사진·영상을 '눈'으로 보고 이해하게 만드는 사람이에요. 화면 속에서 사람·자동차·표지판이 어디 있는지 찾아내, 자율주행·얼굴 인식·의료 영상 판독에 활용해요.
📌 이런 일을 해요
얼굴 인식 · 자율주행 인식 · 불량품 검사
이 단원의 AI 인식·학습 데이터와 연결
사진: Smart Home Perfected, CC BY 2.0🗣️ 음성·언어 AI 개발자
사람의 말을 알아듣고 자연스럽게 대답하는 AI를 만드는 사람이에요. 음성을 글자로 바꾸고 뜻을 이해해, AI 스피커·챗봇·번역기가 사람과 대화하듯 작동하도록 해요.
📌 이런 일을 해요
AI 스피커 · 챗봇 · 자동 번역·자막
이 단원의 AI 활용·데이터와 연결
AI 생성 이미지: Tomy372, Public domain🎨 생성형 AI 전문가
글·그림·음악을 '새로 만들어 내는' AI를 다루는 사람이에요. 원하는 결과가 나오도록 AI에게 잘 지시(프롬프트)하고, 만들어진 결과물을 다듬어 창작과 업무에 활용해요. (사진은 AI가 그린 그림!)
📌 이런 일을 해요
AI 이미지·영상 · 글쓰기 도우미 · 프롬프트 설계
이 단원의 생성형 AI·데이터 학습과 연결