Digitalian

"인간과 인공지능"

Ai 23

프롬프트 패턴 예시 2

“강의에서 배운 내용을 정리해 공유합니다. 실전으로 활용하시기 바랍니다.”대규모 언어 모델을 효과적으로 활용하기 위한 다양한 프롬프트 패턴과 그 조합 방법에 대해 요약합니다.일종의, 인간사회에서 사람의 성격에 따라, 대화의 방식이 변하듯, 인공지능도 같은 맥락의 방법이며, 이렇게 하는 이유는, 대화를 통한 내가 원하는 정보를 얻기 위함입니다. 1. 입력 요청(Ask for Input) 패턴주제: 즉각적이고 방대한 응답을 제어하고, 사용자가 원하는 시점에 입력을 받아 대화를 주도하는 방법. 내용 요약: LLM에 특정 규칙을 설명한 후, 규칙을 적용할 '첫 번째 입력'을 사용자에게 요청하도록 지시하는 패턴입니다. 이를 통해 LLM이 불필요한 내용(예: "어수선한 책상 정리" 예시)을 먼저 생성하는 것을 막..

프롬프트 패턴 예시 1

“강의에서 배운 내용을 정리해 공유합니다. 실전으로 활용하시기 바랍니다.” 게임플레이 패턴(Gameplay Pattern)이 패턴은 LLM과의 상호작용을 게임처럼 만들어, 사용자의 특정 기술(예: 프롬프트 엔지니어링)을 재미있고 도전적인 방식으로 훈련하고 향상시키는 데 중점을 둡니다. 게임플레이 패턴의 개념:정의: 대형 언어 모델(LLM)에게 게임 마스터 역할을 맡겨 규칙을 정하고 사용자와 함께 게임을 플레이하는 패턴입니다. 장점: LLM의 방대한 훈련 데이터를 활용하여 게임 콘텐츠를 자동으로 생성할 수 있어, 사용자는 규칙을 설정하는 데 집중하고 LLM은 게임 내용을 채워줍니다. 목적: 새로운 지식이나 기술을 학습하거나 숙달하는 과정을 재미있고 도전적으로 만듭니다. 핵심이 스크립트의 핵심은 게임플레이 ..

인공지능은 대식가

“강의에서 배운 내용을 정리해 공유합니다. 함께 더 풍부한 배움이 되리라 믿습니다.”대규모 언어 모델(LLM)은 학습이 중단된 시점 이후의 정보나 학습 데이터에 포함되지 않은 개인화된 정보에 접근할 수 없습니다. 따라서 LLM이 최신 정보나 특정 상황에 대한 추론을 수행하게 하려면, 필요한 정보를 프롬프트에 직접 제공해야 합니다. LLM은 특정 시점 이후의 최신 정보나 훈련 데이터에 없는 개인화된 정보(예: 특정 기업의 내부 문서, 개인 데이터)에 접근할 수 없습니다. 이러한 한계를 극복하기 위해 프롬프트에 필요한 정보를 직접 제공하는 것이 핵심입니다.방법: 추론에 필요한 데이터를 질문과 함께 프롬프트에 명시적으로 추가합니다.사례 1: 외부 정보 제공-문제: LLM은 '우리 집 밖에 새가 몇 마리 있나?..

인공지능 페르소나 패턴

“강의에서 배운 내용을 정리해 공유합니다. 함께 더 풍부한 배움이 되리라 믿습니다.”페르소나 패턴은 특정한 출력을 얻기 위해 전문가나 캐릭터의 관점에서 질문하는 방법입니다. 이 패턴을 통해 원하는 정보의 형식이나 내용을 정확히 알지 못하더라도, 해당 인물의 시각에서 유용한 답변을 받을 수 있습니다. 페르소나 패턴의 정의특정 역할을 맡은 인물에게 질문하여 그 인물의 관점에서 답변을 얻는 방법.예를 들어, 회계사나 컴퓨터 과학자와 같은 전문가에게 질문하는 방식. 출력의 다양성"회의론자로 행동해 주세요"와 같은 요청을 통해 특정한 시각에서 회의적인 답변을 받을 수 있음.다양한 캐릭터나 역할을 설정하여 그에 맞는 답변을 유도할 수 있음.정보의 효율성페르소나 패턴을 사용하면 복잡한 정보를 간결하게 요청할 수 있어..

인공지능 프롬프트 패턴

“강의에서 배운 내용을 정리해 공유합니다. 함께 더 풍부한 배움이 되리라 믿습니다.”프롬프트 패턴은 대형 언어 모델과 상호작용할 때 특정 문제를 해결하기 위해 문장과 구문의 구조를 정리하는 방법입니다. 즉, 원하는 결과를 얻기 위해 문장을 어떻게 구성할지를 정의하는 것입니다. 이를 통해 사용자는 대형 언어 모델이 더 일관되게 반응하도록 유도할 수 있습니다. 프롬프트 패턴프롬프트 패턴은 대형 언어 모델과 상호작용할 때 특정 문제를 해결하기 위해 문장 구조를 정리하는 방법입니다.예를 들어, "영희의 얼굴피부는 눈처럼 하얗다"라는 문장을 사용하여 일관된 출력을 얻을 수 있습니다. 문제 해결을 위한 구조특정 단어 또는 형식을 포함하도록 프롬프트를 조정하여 원하는 결과를 얻을 수 있습니다.프롬프트의 구조를 변경..

인공지능의 악용 사례

“제가 학습하고 있는 강의를 정리하여, 부족하지만 공유합니다. 함께 발전하길 바랄 뿐입니다.” AI 기술은 매우 강력하지만, 잘못 사용될 경우 개인이나 사회에 해를 끼칠 수 있습니다. 예를 들어, '딥페이크'라는 기술을 사용하여 사람들이 실제로 하지 않은 말을 하는 영상을 만들 수 있습니다. 이러한 영상이 개인을 겨냥해 사용된다면, 그 사람은 허위 증거에 맞서 싸워야 할 수도 있습니다.또한, AI는 민주주의와 개인의 프라이버시를 위협할 수 있습니다. 일부 정부는 시민의 안전을 위해 AI를 사용할 수 있지만, 억압적인 정권은 이를 이용해 시민을 감시할 수 있습니다. 이러한 문제를 해결하기 위해 AI 기술을 통해 가짜 댓글을 탐지하고, 사회의 신뢰를 유지하는 것이 중요합니다. 이러한 부정적인 사용 사례에 대..

인공지능이 편향을 배우는 방법

“제가 학습하고 있는 강의를 정리하여, 부족하지만 공유합니다. 함께 발전하길 바랄 뿐입니다.”편향의 원인AI는 인터넷의 텍스트 데이터를 통해 학습하며, 이 과정에서 건강하지 않은 고정관념을 배울 수 있음.예를 들어, "남자는 프로그래머"라는 문장을 학습하면 "여자는 가정주부"라는 편향된 대답을 할 수 있음.편향 감소 방법편향과 관련된 숫자를 제거하여 AI의 편향을 줄일 수 있음.다양한 인종과 성별의 데이터를 포함하여 AI를 학습시키는 것이 중요함.AI 시스템의 투명성을 높이고 정기적으로 감사하여 편향을 확인하고 수정하는 과정이 필요함. 이러한 노력들을 통해 AI가 더 공정하고 포괄적인 결정을 내릴 수 있도록 할 수 있습니다. 예시: AI 채용 시스템의 편향사례 설명: 한 기업이 AI를 사용하여 채용 프로..

AI에 대한 현실적인 시각

“제가 학습하고 있는 강의를 정리하여, 부족하지만 공유합니다. 함께 발전하길 바랄 뿐입니다.”인공지능(AI)이 사회와 개인의 삶에 미치는 영향이 지대하므로, 이에 대해 지나치게 낙관적이거나 비관적이지 않은 '골디락스(Goldilocks) 법칙'과 같은 현실적인 관점을 가져야 한다는 것을 핵심 주제로 합니다.골디락스 관점의 필요성: AI가 인류의 모든 문제를 해결할 유토피아를 만들 것이라는 지나친 낙관론(인공 일반 지능, 초지능의 임박 등)과, AI가 인류를 멸망시킬 것이라는 극단적인 비관론(지각력 있는 AI의 통제 불능) 모두 비현실적이며, 실제 문제로부터 주의를 분산시킨다고 주장합니다. AI는 강력한 도구이지만, 할 수 없는 것도 많다는 균형 잡힌 시각이 중요합니다.AI의 주요 한계점:설명 불가능성 (..

학습여정 2025.08.01

인공지능 학습시키는 방법

“제가 학습하고 있는 강의를 정리하여, 부족하지만 공유합니다. 함께 발전하길 바랄 뿐입니다.”비지도 학습클러스터링을 통해 고객 데이터를 분석하고 서로 다른 고객 그룹을 식별합니다.사전 정의된 출력 없이 데이터에서 의미 있는 패턴을 찾는 방법입니다.전이 학습한 작업에서 학습한 지식을 다른 작업에 적용하는 기술로, 적은 데이터로도 새로운 작업을 수행할 수 있게 도와줍니다.강화 학습보상 신호를 통해 AI가 최적의 행동을 학습하도록 하는 방법으로, 자율 비행 헬리콥터 훈련에 사용됩니다.생성적 적대 신경망(GANs)새로운 이미지를 생성하는 데 뛰어난 기술로, 예를 들어 유명인의 이미지를 합성하는 데 활용됩니다.지식 그래프사람이나 사물에 대한 정보를 구조화하여 검색 결과에 추가 정보를 제공하는 데이터베이스입니다. ..

학습여정 2025.07.30

AI프로젝트 진행 시 주의사항

“제가 학습하고 있는 강의를 정리하여, 부족하지만 공유합니다. 함께 발전하길 바랄 뿐입니다.”AI 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해 피해야 할 다섯 가지 함정에 대해 요약하겠습니다. AI 프로젝트의 함정AI의 한계 인식: AI가 모든 문제를 해결해 줄 것이라고 기대하지 말고, 기술과 데이터의 한계를 이해해야 합니다. 팀 구성의 중요성: 머신러닝 엔지니어 몇 명만 고용하고 그들에게 모든 것을 맡기지 말고, 비즈니스 전문가와 협력하여 다양한 아이디어를 모색해야 합니다. 반복적 개발 과정: AI 프로젝트는 처음부터 잘 되지 않을 수 있으므로, 여러 번의 시도가 필요하다는 점을 인식해야 합니다. 기존 팀 활용: 뛰어난 AI 엔지니어가 필요하다고 생각하지 말고, 현재의 팀과 함께 시작하는 것이 중요합니다. 전통..

학습여정 2025.07.25

AI 전략이 중요한 이유?

“제가 학습하고 있는 강의를 정리하여, 부족하지만 공유합니다. 함께 발전하길 바랄 뿐입니다.”AI 전략?개인이나 기업이 AI를 활용하여 속한 산업 내에서 경쟁우위를 창출하는 방법을 정의하는 것 효과적 전략수립 순서목표 설정파일럿 프로젝트 실행팀 구성 및 AI에 대한 교육 제공 완료이후에 → 전략을 세우는 것이 더 효과적임(효과적이라는 이유: 개인 또는 기업이 AI가 실제 어떻게 작동하는지 이해하고, 그에 맞는 전략을 찾아 낼 수 있기 때문) 사례: 농업 기술을 개발한 Blue River Technology회사 개요: Blue River는 농업 기술을 개발하는 스타트업으로, AI를 활용하여 농작물과 잡초를 구분하는 기계를 만들었습니다. 이 회사는 John Deere에 3억 달러 이상에 인수되었습니다.초기..

학습여정 2025.07.25

사례연구: 자율 주행 자동차

“제가 학습하고 있는 강의를 정리하여, 부족하지만 공유합니다. 함께 발전하길 바랄 뿐입니다.”주제자율주행차는 다양한 센서를 사용하여 주변 환경을 인식하고, 안전하게 주행할 수 있도록 설계된 차량입니다. 이 차량은 카메라, 레이더, 라이다(레이저 센서) 등의 입력을 받아 다른 자동차와 보행자를 감지합니다. 감지된 정보를 바탕으로 차량의 경로를 계획하고, 이를 통해 안전하게 목적지까지 이동할 수 있도록 합니다. 요약자율주행차는 다양한 센서를 통해 주변 환경을 인식하고 안전하게 주행하는 시스템입니다. 센서 입력카메라, 레이더, 라이다를 사용하여 주변의 다른 차량과 보행자를 감지합니다.입력된 정보를 바탕으로 차량의 위치와 주변 상황을 파악합니다. 차량 및 보행자 감지머신러닝을 통해 감지된 차량과 보행자의 위치를..

학습여정 2025.07.20