데이터 프라이버시 보호: AI 튜터는 학습자의 개인 학습 데이터를 대량으로 수집하고 처리합니다. 관련 법규를 철저히 준수하고, 민감한 학습 데이터 보호를 위한 강력한 보안 조치를 마련하는 것이 중요합니다.
기술 의존성 경계: AI 튜터는 교육 효과를 높이는 강력한 보조 도구입니다. 하지만 이에 대한 과도한 의존은 학습자의 주도적인 문제 해결 능력이나 비판적 사고 발달을 저해할 수 있습니다. 기술은 보조적 역할을 넘어설 수 없음을 명심하고, 학습자의 능동적인 참여와 성장을 위한 균형 잡힌 교육 환경을 조성해야 합니다.
사용자 경험 최적화: 복잡하거나 불친절한 사용자 인터페이스, 혹은 불명확한 피드백은 오히려 학습 동기를 저하시킬 수 있습니다. 학습자 친화적인 설계와 직관적인 사용 경험을 제공하는 데 공을 들여야 합니다.
안녕하세요 오늘은 인공지능 딥러닝 그리고 머신러닝이 세계의 개념에 대해서 얼마나 다른지 어떻게 다른지를 살펴보도록 하겠습니다 사실 매체에 등장하는 인공지능 딥러닝 머신러닝 이런 것들이 지금 그림에 보이는 것처럼 요런 자율주행이라든지 바둑을 두는 알파고라든지 최근에 여행하고 있는 디퓨저를 기반으로 한 이미지 생성 그리고 gpt와 같은 언어 챗봇 이런 광범위
안녕하십니까 여기가 사실은 제 제 강의가 시작된 곳이고 만들어진 곳이라고 할 수 있는데요 김어준 총수가 저를 붙잡고 안나 주지 않았으면 강의가 안 나올 수도 있었습니다 그때가 하루에도 논문이 수십개씩 쏟아지는 캄브리아기 그때 마 주 연속 강의를 하는 람에 고산 때 이후로 그만큼 열심히 공부해 본 적이 있나 싶으실 정도로 정말 열심히 해 가지고 책까지 쓰게