ㅁ 대규모 언어모델 세부 1. Instruction-tuning ㅇ 정의: 대규모 언어모델이 사용자의 지시문(Instruction)에 맞춰 응답을 생성하도록 대규모 지시-응답 데이터셋으로 미세조정하는 과정. ㅇ 특징: – 지도학습(Supervised Fine-tuning) 기반 – 다양한 도메인과 문체에 대응 가능 – 모델의 일반화 능력 향상 ㅇ 적합한 경우: – 범용 대화형 AI 개발 시 – 특정 작업 지시문에 최적화된 모델 생성 시 ㅇ

ㅁ 그래프 데이터 증강 ㅇ 정의: 그래프 데이터에서 노드, 엣지, 속성 등을 변형하거나 일부를 제거/추가하여 데이터 다양성을 높이고 모델의 일반화 성능을 향상시키는 기법. ㅇ 특징: 구조적 데이터 특성을 유지하면서도 다양한 변형을 적용해 과적합을 방지하고 학습 데이터의 편향을 줄임. ㅇ 적합한 경우: 학습 데이터가 적거나 네트워크 구조가 복잡하여 일반화 성능 확보가 필요한 경우. ㅇ 시험 함정:

ㅁ 시간 데이터 처리 ㅇ 정의: 시간 축을 기반으로 한 데이터의 변환, 집계, 분해, 패턴 분석 등을 수행하여 분석 및 모델링에 적합한 형태로 만드는 과정 ㅇ 특징: – 시간 단위(초, 분, 시, 일, 주, 월 등)에 따라 데이터의 간격과 패턴이 달라짐 – 결측치, 이상치, 불규칙 간격 등 시간 데이터 특유의 품질 문제 존재 – 시계열

ㅁ 데이터 통합 ㅇ 정의: 서로 다른 출처의 데이터를 하나의 일관된 형식과 구조로 결합하여 분석 및 활용이 가능하도록 만드는 과정. ㅇ 특징: – 데이터 포맷, 스키마, 단위 등이 서로 다른 경우 변환 과정 필요 – 중복 제거, 키 매핑, 참조 무결성 확보가 필수 – 배치 또는 실시간 방식으로 수행 가능 ㅇ 적합한 경우: – 여러

ㅁ 데이터 거버넌스 ㅇ 정의: 조직 내 데이터의 품질, 보안, 활용, 규제 준수 등을 총괄적으로 관리하는 체계와 정책. ㅇ 특징: 데이터의 생성부터 폐기까지 전 주기 관리, 표준화, 책임자 지정, 규제 준수 포함. ㅇ 적합한 경우: 대규모 데이터 환경, 규제 산업(금융, 의료 등), 다부서 데이터 공유 필요 시. ㅇ 시험 함정: 단순한 데이터베이스 관리와 혼동, IT

ㅁ 응용 분야 1. AI 기반 헬스케어 ㅇ 정의: 인공지능 기술을 활용하여 질병 예측, 진단, 치료 계획 수립, 환자 모니터링 등을 수행하는 의료 서비스 분야. ㅇ 특징: 대규모 의료 데이터(EMR, 영상, 유전자 정보 등)를 분석하여 패턴을 도출하고, 개인 맞춤형 의료 제공 가능. 규제와 개인정보 보호 이슈가 큼. ㅇ 적합한 경우: 영상 판독 자동화, 희귀질환 예측,

ㅁ 중점 이슈 1. Responsible AI ㅇ 정의: – 인공지능 개발과 활용 전 과정에서 윤리적, 법적, 사회적 책임을 고려하여 설계·운영하는 접근 방식. ㅇ 특징: – 투명성, 공정성, 안전성, 프라이버시 보호, 책임성 등의 원칙을 포함. – 기업의 AI 거버넌스 체계와 연계되어 운영. ㅇ 적합한 경우: – 사회적 파급력이 큰 AI 서비스 개발 시. – 규제 준수가

ㅁ 정책 기법 1. Policy Gradient ㅇ 정의: – 강화학습에서 정책을 직접 매개변수화하여, 보상을 최대화하는 방향으로 정책 파라미터를 업데이트하는 기법. ㅇ 특징: – 확률적 정책을 사용하여 연속적 행동 공간에서도 적용 가능. – 정책 자체를 최적화하므로 탐색과 수렴이 빠를 수 있음. – 고차원 상태·행동 공간에서도 유연하게 적용 가능. ㅇ 적합한 경우: – 행동 공간이 연속적이거나 큰

ㅁ 융합 개념 ㅇ 정의: 뉴로심볼릭 AI의 융합 개념은 심볼릭 추론(Symbolic Reasoning)과 신경망 기반 학습(딥러닝)을 결합하여, 데이터 기반 패턴 인식과 규칙 기반 논리 추론을 동시에 수행하는 접근 방식. ㅇ 특징: – 심볼릭 AI의 명시적 지식 표현과 딥러닝의 패턴 학습 능력을 통합 – 복잡한 문제에서 데이터 부족 상황에도 강점 – 설명 가능한 AI(XAI) 구현 용이 ㅇ

ㅁ 주요 예시 1. AutoGPT ㅇ 정의: – 오픈소스 기반의 자율 에이전트 프레임워크로, 사용자가 설정한 목표를 달성하기 위해 GPT 모델을 반복적으로 호출하며 스스로 계획·실행·평가를 수행. ㅇ 특징: – 장기 목표를 세분화하여 단계별 실행. – 인터넷 검색, 파일 저장, 코드 실행 등 외부 작업 자동화 가능. – 플러그인 구조로 기능 확장 용이. ㅇ 적합한 경우: –