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    설명가능한 혹은 해석가능한 인공지능은 기초연구, 산업 및 국가 정책에도 많은 관심을 갖고 있습니다. 최근 급격한 성능 향상이 있었던 인공지능 모델은 그 내부의 구조와 작동 기전을 알기 어려워 블랙박스로 불리고 있습니다. 이런 모델의 작동 기전을 이해하는 것은 인공지능 시스템의 소비자 뿐만 아니라 이를 개발하는 개발자에도 중요합니다. 이 강의에서는 설명가능 인공지능의 최신 동향 및 딥러닝을 포함한 복잡한 인공지능 모델의 기전을 이해하고 해석해서 사용자에게 설명하는 기술들을 소개합니다. 특히, 자율제조에 있어서는 인공지능 시스템의 불완전성을 설명가능 인공지능으로 대비하는 것이 중요합니다. 인공지능 시스템의 의사결정을 설명하는 것을 통해서 인공지 ... 전체 초록 보기

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      UCI(KEPA) : I410-ECN-151-24-02-090056094