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논문 상세정보

인공지능(Artificial Intelligence)과 대학수학교육

Artificial Intelligence and College Mathematics Education

초록

첨단 정보통신기술(ICT)인 인공지능(AI), 사물인터넷(IoT), 빅데이터(Big Data) 등이 사회와 경제 전반에 융합돼 혁신적인 변화가 일어나는 요즘, 헬스케어, 지능형 로봇, 가정용 인공지능 시스템(스마트홈), 공유자동차 등은 이미 우리 생활에 깊이 영향을 미치고 있다. 이미 오래전부터 공장에서는 로봇이 사람 대신 일을 하고 있으며(FA, OA), 인공지능 의사도 병원에서 활동을 하고 있고(Dr. Watson), 인공지능 스피커(기가지니)와 인공지능 비서인 구글 어시스턴트가 자연어생성을 하며 우리를 돕고 있다. 이제 인공지능을 이해하는 것은 필수가 되었으며, 인공지능을 이해하기 위해서 수학의 지식은 선택이 아니라 필수가 되었다. 따라서 이런 일들을 가능하게 해주는 수학지식을 설명하는 역할이 수학자들에게 주어졌다. 이에 본 연구진은 인공지능과 머신러닝(Machine Learning, 기계학습)을 이해하기 위해 필요한 수학 개념을 우리의 실정에 맞게 한 학기(또는 두 학기) 분량으로 정리하여, 무료 전자교과서 "인공지능을 위한 기초수학"을 집필하고, 인공지능 분야에 관심이 있는 다양한 전공의 대학생과 대학원생을 대상으로 하는 강좌를 개설하였다. 본 논문에서는 그 개발과정과 운영사례를 공유한다. http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/

Abstract

Today's healthcare, intelligent robots, smart home systems, and car sharing are already innovating with cutting-edge information and communication technologies such as Artificial Intelligence (AI), the Internet of Things, the Internet of Intelligent Things, and Big data. It is deeply affecting our lives. In the factory, robots have been working for humans more than several decades (FA, OA), AI doctors are also working in hospitals (Dr. Watson), AI speakers (Giga Genie) and AI assistants (Siri, Bixby, Google Assistant) are working to improve Natural Language Process. Now, in order to understand AI, knowledge of mathematics becomes essential, not a choice. Thus, mathematicians have been given a role in explaining such mathematics that make these things possible behind AI. Therefore, the authors wrote a textbook 'Basic Mathematics for Artificial Intelligence' by arranging the mathematics concepts and tools needed to understand AI and machine learning in one or two semesters, and organized lectures for undergraduate and graduate students of various majors to explore careers in artificial intelligence. In this paper, we share our experience of conducting this class with the full contents in http://matrix.skku.ac.kr/math4ai/.

질의응답 

키워드에 따른 질의응답 제공
핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
인공지능
인공지능에 필요한 인재를 배출하기 위해 무엇이 가장 중요한 이슈인가?
그에 필요한 적절한 수학적 지식을 효과적으로 제공하는 것

이렇게 인공지능을 이해하는 것은 이제 필수가 되어가고 있으며, 동시에 인공지능에 필요한 인재를 배출하기 위해서 그에 필요한 적절한 수학적 지식을 효과적으로 제공하는 것이 가장 중요한 이슈로 떠올랐다.10) 즉 인공지능을 이해하기 위해서 수학은 선택이 아니라 필수가 되었다.

인공지능에 필요한 인재
인공지능에 필요한 인재를 배출하기 위하여 MIT에서는 무엇을 하였는가?
2019년 AI를 이공계는 물론 인문사회계 학생들이 사용해야 할 ‘미래의 언어’로 규정하고, 모든 학생에게 AI를 가르치며 다른 학문과 융합하는 단과대학을 만들었고

그렇다면 “인공지능에 필요한 인재를 배출하기 위하여 대학에서는 무엇을 어떻게 가르쳐야 할까?” 하는 물음이 제기된다. 이에 답하듯, 미국 매사추세츠공과대학(MIT)은 2019년 AI를 이공계는 물론 인문사회계 학생들이 사용해야 할 ‘미래의 언어’로 규정하고, 모든 학생에게 AI를 가르치며 다른 학문과 융합하는 단과대학을 만들었고, 7) 오세정 서울대학교 총장은 2019년 5월 스트롱 코리아 포럼(Strong Forum 2019)에서 “문과생도 인공지능과 빅데이터를 공부해야 한다.”고 강조하였다.

뉴런
뉴런이란 무엇인가?
신경계의 기본 단위

본 연구진은 교재 내용을 구성할 때, 각기 독립적인 네 분야(선형대수학, 다변수 미분적분학, 기초통계/확률, 인공지능)의 지식이 파편화되지 않고 인공지능의 알고리즘을 이해하고 활용할 수 있는 소양을 갖출 수 있도록 하나의 흐름으로 수학지식들을 연결하여 설명하였다. 예를 들어, 신경계의 기본 단위인 뉴런(신경세포, neuron) 을 모델화 한 신경망의 경우([그림 Ⅱ-2] 참조), 신호가 전파되는 과정을 선형대수학에서 학습한 행렬의 곱을 이용하여 설명하였다([그림 Ⅱ-3] 참조).

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참고문헌 (15)

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