22개정 인공지능 수학 · Unit 1 · 수학으로 읽는 인공지능과 데이터
수학으로 설명하는 인공지능의 판단
인공지능은 데이터를 입력받아 수학적 규칙으로 처리하고 예측이나 결정을 출력합니다.
입력에서 출력까지
특징을 수로 표현한 입력 벡터가 모델을 거쳐 점수나 범주로 변환되는 과정을 살펴봅니다.
\[\mathbf{x}\rightarrow f(\mathbf{x})\rightarrow \text{prediction}\]
점수 기반 판단
여러 특징에 서로 다른 중요도를 주어 하나의 점수를 만들 수 있습니다.
\[s=w_1x_1+w_2x_2+\cdots+w_mx_m+b\]
모델과 현실
모델은 현실의 일부만 수와 관계로 단순화한 것이므로 가정, 데이터 범위, 오류 가능성을 함께 확인해야 합니다.
\[\text{model output}\ne\text{certain truth}\]
학습 원칙
계산 결과만 제시하지 않고 사용한 데이터, 수학적 가정, 평가 기준과 적용 한계를 함께 설명합니다. 개인정보와 편향 가능성을 확인하고 인공지능의 출력을 확정된 사실로 해석하지 않습니다.
교육과정 구성 근거
국가교육과정정보센터의 2022 개정 교육과정, 한국과학창의재단 수학과 교육과정 개발 연구, 부산광역시교육청 고교학점제 과목 안내를 과목 성격과 내용 범위 확인에 참고했습니다. 단원 구성, 강의명, 설명과 예시는 이 사이트의 학습 흐름에 맞게 독립적으로 작성했습니다.
Checkpoint
두 특징 \(x_1=2,x_2=5\)와 점수식 \(s=3x_1-x_2+1\)이 주어질 때 점수를 구하고 그 의미를 설명하세요.