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법인론
인공지능, 법·윤리·저널리즘의 이해
인공지능과 리걸 프레임, 10가지 이슈
4차 산업혁명의 사회적 수용성 확보를 위한 국가전략 연구.
인공지능과 포스트휴먼
인공지능과 지식재산권
인공지능과 법.
Legal personhood
로봇 법규 : 인공지능 규제
블랙박스를 열기 위한 인공지능법
디지털 권리장전 : 디지털제국에 보내는 32가지 항소이유서 =
人工智能法学简论
인공지능과 법 =
인공지능법 입문
Artificial intelligence and international law
인공지능법학
법정에 출석한 인공지능
법으로 보는 인공지능
디지털사회 법제연구.
인간과 인공지능 그리고 규범
재산법연구
정진명법학논총
김성호AI & SOCIETY: Journal of Knowledge, Culture and Communication
Beck, Susanne과학기술과 법
오지용법학논총
김도훈법학연구
이경규한국컴퓨터정보학회논문지
김용호경희법학
조재광, 최광준민사법학
이상용성균관법학
김건우Indonesia Law Review
Pasha Nur Fauzan, M.; Amarta, D.; Tobias, E.; Ricardo, V.; Fidela G, M.New Mexico Law Review
Jacobs, Cody J.Artificial Intelligence and Law
Chen J.,Burgess P.재산법연구
이수경法制与经济 / FaZhi Yu JingJi
尹国金; 梅娟Banking & Commercial Law Journal / Banka ve Ticaret Hukuk Dergisi
AYGÜN, Üyesi Gözde ÇAĞLAYAN지급결제학회지
고인석International and Comparative Law Quarterly
Simon ChestermanBucharest University Annals - Law Series
TRANDAFIR, Andra-Roxana법철학연구
김건우전선 / 대학원
본 강좌는 인공지능 시스템과 관련된 법적 쟁점들, 즉 로보틱스 등 자율시스템으로부터의 위해의 통제, 분류모델의 공정성·투명성, 공정 기계학습, 설명 가능 인공지능, 프라이버시 보존 데이터 마이닝 및 분석, 가격결정 에이전트와 시장질서, 자율살상무기, 디지털서비스 법체계와의 관계, 기타 규범적 쟁점, 인공지능을 통한 법체계의 고도화, 법학방법론으로서의 인공지능 등을 탐구한다.전선 / 대학원
머신러닝 등 인공지능 기술의 급속한 발전 및 활용도 증가와 함께, 그와 관련된 법과 규제에 대한 논의의 필요성 또한 급격하게 증대하고 있음. 인공지능 방법론 개관, 인공지능과 관련된 법제도 개관, 로보틱스 및 자율주행차와 관련된 규제 및 책임제도 개관, 인공지능과 불법행위 책임, 인공지능과 시장경쟁, 인공지능과 사회적, 경제적 차별의 문제, 인공지능 의사결정의 투명성 및 책임성(accountability), 설명가능/해석가능한 인공지능과 법적 책임전선 / 대학원
이 강의에서는 인공지능 신뢰성 문제, 즉 인공지능의 가치정렬, 적법·윤리성, 견고성을 측정·확보하는 기법과 이를 촉진하기 위한 제도의 설계 방안을 학습한다. 이를 위해 리스크의 측정·경감 기술의 이해 뿐 아니라 인문·사회과학·법적 관점을 융합한 다양한 접근을 제시한다. 구체적으로 공정기계학습, 설명가능 AI, 인간-AI 상호작용, 프라이버시 보존 데이터 분석, 자율시스템의 안전성, 인지모델의 견고성, 생성모델의 권리침해와 오남용 문제, 자율살상무기체계의 통제 등을 탐색한다.전선 / 학사
인공지능 기술의 도입은 다양한 법적 제도적 이슈들을 제기한다. 인공지능 기술의 도입이 가져오는 사회적 경제적 변화는 어떠한 것인지 살펴보고, 그와 함께 고려해야 할 법제도적 이슈들이 어떤 것인지 파악하고 정리해 보는 기회를 갖도록 한다. 인공지능의 작동방식에 대해 재검토하고, 인공지능이 인터넷 플랫폼, 검색, 프로파일링 등 다양한 영역에 미치는 영향을 검토하고, 금융이나 의료 등 개별 산업에는 어떠한 변화를 가져오는지 살펴본다. 그와 함께, 새로이 제기되는 법제도적 이슈들에 대해 검토한다. 법적 책임에 관한 문제를 비롯하여, 공정성이나 차별의 이슈, 데이터 활용과 관련된 프라이버시 이슈 등 관련된 다양한 이슈들에 대해 논의하도록 한다.전필 / 학사
기업체 전문가, 해당분야 연구실 교수가 강의하며, 인공지능의 코어 기술과 응용의 최신 연구, 개발 트렌드를 소개한다. 각 분야별로 현재 및 미래의 중요한 인공지능 문제들을 소개하고, 이를 접근하기 위한 가용 학습데이터, 그리고 이를 이용한 최신 인공지능 설계기술 및 응용현황을 소개한다. 구체적으로는, 비전/음성/텍스트의 전통적인 문제, 학습데이터와 솔루션 뿐 아니라 인공지능 기반 시스템의 형평성, 개인데이터 기반 학습결과의 저작권, 공공데이터의 활용 방안 등 인공지능의 응용분야가 넓어지며 만나게 되는 새로운 이슈들에 대한 소개와 토의를 진행한다.전선 / 학사
인공지능은 사람의 생각과 행동을 모사하고, 이성적인 행위를 통하여, 주어진 목적을 달성하는 시스템을 연구하는 학문 분야이다. 본 수업에서는 인공지능 시스템을 구성하기 위한 다양한 방법론을 논한다. 이는 효율적인 탐색, 지식의 표현, 불확실성에 대한 이해, 상관관계와 인과관계에 대한 이해, 시각, 음성, 자연어 등의 처리, 학습 등을 포함한다. 이를 통해 학생은 인공지능의 핵심 원리와 기술에 대해 수학적, 논리적, 정성적, 정량적, 확률 통계적, 학습적 관점 등으로 종합적인 이해를 한다.교양 / 학사
최근 인공지능 기술의 급속한 발전으로 인해 인공지능은 전 학문 분야에서 핵심적인 학습 및 연구 대상이 되고 있다. 동시에 국제사회는 물론 우리 사회의 여기저기에서 인공지능과 관련된 사회문제들이 발생하고 있으며, 미래에 인공지능이 가져올 폐해를 두려워하는 목소리들이 크다. 이제는 인공지능의 개발과 더불어 인공지능이 인류와 공존할 수 있는 구체적인 대안이 시급한 시기가 다가왔다. 이에 따라 인공지능의 본질을 이해하고, 인간의 인지능력과 통합하여 분석할 수 있는 능력은 필수적인 역량 중 하나가 되었다. 이 교과목은 인간과 인공지능의 인지능력을 통합적으로 이해하고, 그 관계를 융합적으로 탐구하는 학습경험을 제공하는 데 목적이 있다. 본 교과목은 수동적인 지식 습득을 넘어서, 학습자가 문제를 스스로 발견하고 해결 방안을 모색하는 자기 주도적 학습 과정에 중점을 두고 있다. ‘기초 학습’과 ‘프로젝트 기반 탐구활동’으로 구성된 수업에서 수강생들은 주제토론, 방법론 실습, 연구주제 탐색, 연구설계, 연구수행, 연구결과 발표 등 다양한 수업 및 학습활동에 참여하면서 창의적인 사고를 개발하고 집단적 사고를 통해 보편적인 해답을 찾아가는 새로운 학습과정을 경험하게 될 것이다. 이러한 과정을 통해 인간인지와 인공지능의 본질을 이해하고 이를 융합적으로 발전시킬 수 있는 기본 역량을 함양할 수 있을 것으로 기대한다.교양 / 학사
이 과목은 인공지능의 중요한 철학적, 인문학적 쟁점들을 고찰한다. 기계는 생각할 수 있는지, 인공지능은 가능한지, 기계가 감정이나 의식을 가질 수 있는지 등의 존재론적 물음뿐 아니라 인공지능의 도덕적 지위와 로봇 윤리의 문제, 그리고 인공초지능과 실존적 위협에 관해 다룬다.전선 / 대학원
소비자들의 ‘안전할 권리’는 당연히 보호되어야 하지만, 이를 위해 채택된 각종 규제장치에 대해서는 여러 가지 반론이 공존하고 있다. 예를 들면 소비자선택권을 제한한다는 반론에서부터 적절한 시장영향평가도 없이 규범적으로 도입되고 있다는 반론까지 다양한 비판이 있다. 이에 본 과목에서는 소비자안전보호에 대한 필요성과 정당성의 여러 가지 근거를 소개하며, 현재 많은 국가에서 채택하고 있는 각종 소비자안전기제들에 대해 다루며, 정책평가를 통해 각 정책기제들의 영향력과 효과에 대해 분석한다.전선 / 학사
본 강좌는 학부 2학년 전공선택 교과목으로 인공지능의 개념과 기술을 이해하고 싶은 학생을 대상으로 한다. 수업내용은 머신러닝(Machine Learning), 딥러닝(Deep Learning), 데이터마이닝(Data Mining), 컴퓨터비전(Computer Vision), 자연어처리(Natural Language Processing; NLP) 등 총 5개 모듈로 구성되어 있으며, 모듈별 담당 교수님이 팀티칭으로 수업을 진행한다. 선수과목으로 기초수학(확률/통계/선형대수), 컴퓨터의 개념 및 실습 교과목의 선행학습을 권장한다.전필 / 대학원
본 강좌는 인공지능사회에 도래함에 따라 교육전문가들을 대상으로 인공지능사회의 거버넌스와 디지털 리터러시에 대한 비판적 안목을 제공하기 위한 입문과목이다. 본 강좌에서는 인공지능(AI) 분야의 연구와 기술이 빠르게 발전함에 따라 사회를 구성하는 인간의 삶의 다양한 영역에 인공지능이 차지하는 비중이 높아지고 있는 상황에 비추어 교육 분야에서의 기술의 영향, 디지털 거버넌스, 윤리 및 책임에 대한 주제들을 체계적으로 다룬다. 또한 이러한 철학적, 윤리적 논의를 배경으로 디지털 미디어 콘텐츠에 대한 이해와 활용능력을 교육영역에 어떻게 비판적으로 적용할 수 있는지를 심층적으로 다룬다.전선 / 대학원
이 강좌는 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 교육적 활용방안을 탐색하고 다양한 연령의 학습자를 대상으로 인공지능에 대한 교육을 효과적으로 실시하는 방안을 다룬다. 인공지능 기반 교육에 대한 최신 이론과 교육적 이슈를 체계적으로 검토하고 교육 분야에서 인간과 인공지능이 협업할 수 있는 방안을 논의한다.전필 / 대학원
본 과목은 초·중등 교사들을 대상으로 인공지능 시대의 삶의 변화와 이에 따라 요구되는 시민적 자질로서의 핵심역량이 무엇인지, 그리고 그러한 역량을 어떻게 학습자들이 함양할 수 있는지 탐구하는 것을 목적으로 한다. 4차 산업혁명이 가져오는 국가·사회적 요구에 부응하고 새로운 시대 유능한 사회 구성원으로서의 소양을 육성하는 것은 중요한 교육적 책무이다. 이를 위해 인공지능의 교육적 활용, 과학과 인문학의 융합, 빅데이터 기반 인공지능의 활용, 이와 관련된 사회·윤리적 이슈 및 인공지능 시대의 교육적 과제 등을 다룬다.교양 / 학사
이 교과목은 인공지능의 발전 역사와 철학적 기반(계산주의, 연결주의, 예측처리이론 등)을 검토하고, 인간의 지각·감정·감각·자율신경계 등 체화된 인지(embodied cognition)를 심층 탐구한다. 하이데거(Heidegger), 위노그라드(Winograd) 등의 기술철학적 사유를 통해 기술의 본질과 한계를 비판적으로 고찰하고, 인공지능이 모방할 수 없는 인간 고유의 창의성·직관·메타인지의 의미를 탐색한다. 강의는 이론적 이해와 더불어 표현예술 기반의 실습 및 토론을 결합한 체화 및 경험 기반의 학습 방식을 도입하여, 학생들이 사고와 감각, 몸의 경험을 통합적으로 활용하는 능동적 학습자로 성장하도록 설계되었다. 이를 통해 인간과 기술의 공진화(co-evolution)를 통찰하고, AI 시대에 인간다움의 의미를 재정의하며, 복잡한 미래 사회에서 책임 있는 기술 활용과 창의적 사고를 함양하는 것을 목표로 한다.교양 / 학사
컴퓨터를 처음 접하는 학생들을 대상으로 컴퓨터에 대한 일반적인 기초개념 등을 설명하고, 프로그램이 수행되는 과정과 프로그램 작성을 위한 논리적인 사고에 대하여 강의한다. 이와 같은 기초 지식을 바탕으로 Python 언어를 사용하는 방법을 습득한다. 일부 공과대학 학부/학과에서는 포트란, C 언어, 또는 Matlab을 사용하는 법을 익힌다. 매주 2시간의 실습을 통하여 프로그래밍 기법을 배양하도록 한다.전선 / 학사
인공지능은 사람의 지능과 인지 기능을 흉내낼 수 있는 정보처리 모델을 연구하는 컴퓨터과학의 한 분야이다. 인공지능의 근본적인 문제로서 경험적 탐색, 추론, 학습, 지식표현 방법에 관한 이론과 근본적인 계산학적 문제들을 다룬다. 논리 기반의 정리증명, 게임이론, 지능형 에이전트 등에 관해 다루며 신경망, 진화연산, 베이지안망의 기본 원리를 학습하고 이의 응용 사례로서 전문가시스템, 컴퓨터비전, 자연언어처리, 데이터마이닝, 정보검색, 바이오정보학 등의 분야에 대해 살펴본다.전선 / 대학원
이 강의에서는 인공지능 신뢰성 문제, 즉 인공지능의 가치정렬, 적법·윤리성, 견고성을 측정·확보하는 기법과 이를 촉진하기 위한 제도의 설계 방안을 학습한다. 이를 위해 리스크의 측정·경감 기술의 이해 뿐 아니라 인문·사회과학·법적 관점을 융합한 다양한 접근을 제시한다. 구체적으로 공정한 기계학습, 설명 가능한 AI, 인간-AI 상호작용, 프라이버시 보존 데이터 분석, 자율시스템의 안전성, 인지모델의 견고성, 생성모델의 권리침해와 오남용 문제, 자율살상무기체계의 통제 등을 탐색한다.교직 / 학사
디지털 대전환 시대 예비교사는 데이터와 AI 기술을 수업에 적절히 활용할 수 있는 인공지능융합역량이 요구된다. 본 강의는 코딩 및 데이터 사이언스의 기초 개념을 이해하고 간단한 수준의 코딩을 활용하여 데이터ㆍ AI 기반의 융합수업을 설계하는 실습 중심의 수업이다. 본 강의는 <교과-소프트웨어 융합역량 교육론 I>과목의 선수 강좌로 코딩에 대한 기초 지식이 없거나, 인공지능융합교육에 처음 입문하는 학생들을 위한 강좌이다.전선 / 대학원
AI 기술은 빠른 속도로 발전하고 있으며 핵심기술의 적용 가능 분야 또한 대단히 빠른 속도로 넓어지고 있다. 본 강의의 학습목표는 일반적 창업 지식의 학습이 아니라, 빠르게 변하는 AI 분야의 기술기반 창업 동향 전반에 대한 이해를 높이는 것이다. 이는 AI 분야 창업 뿐 아니라 AI를 전공하는 연구자들에게 어떠한 연구 문제들이 미래에 중요할지 판단하는데 도움이 될 수도 있다. 따라서, 수강 대상은 AI를 전공하거나 AI 기술을 사용할 수 있는 학생들로 한다. 강의는 최근 인공지능기술의 변화에 대한 이해를 바탕으로 새로운 AI 기술이 출현할 때마다 어떤 창업 트랜드가 생겼는지, 어떤 분야가 영향을 받았는지, 관련 스타트업들은 현재 어떻게 되었는지등에 대해 학생 참여 방식으로 학습한다.전선 / 대학원
기초적인 인공지능 개념 및 방법에 대한 이해를 바탕으로, 스마트 디지털 치과의료(Smart digital dentistry) 구현을 위한 치과질환 자동진단, 환자맞춤형 치료계획 자동화, 및 치과수술 시뮬레이션 지능화 등의 디지털 치과의료에서 인공지능의 활용을 위한 기초적인 내용을 수업한다.