개요
- 울퉁불퉁한 도로를 두고 20대의 다양한 자동차를 경주시켜 멀리 간 자동차의 유전자를 다음 세대에 남겨 진화시킨다.
- 진화 세대를 거듭하며 자동차의 주행거리를 늘려 나간다.
- 웹사이트의 물리엔진 속에서 가상으로 실험한다.
- 이러한 유전 알고리즘에 쓰이는 미분, 기하, 확률 관련 수학적 개념을 배운다.
목표
- AI 산업의 주요 알고리즘은 수학적 원리를 통해 만들어짐을 알고 AI에서의 수학의 가치를 이해할 수 있다.
- AI 최적화 과정이 곧 함수의 극대, 극소 및 최대, 최소를 찾는 과정임을 이해할 수 있다.
- 유전알고리즘에 이항분포, 정규분포가 어떻게 적용되는지 이해할 수 있다.
4개 차시 전체 구성
- 1차시(50여 분) : 인트로 (AI 시대와 수학의 역할)
- 2차시(50여 분): 간단한 알고리즘 실습(일기예보, 이분법)
- 3차시(50여 분): 유전 알고리즘으로 자동차로 진화시키기 (모둠 체험)
- 4차시(50여 분): 유전 알고리즘과 수학. 아웃트로
차시별 간략 소개
1차시
- 형식: 청중 소통 강연 형태.
- 내용: AI 산업 발전과 수학의 역할
- 자료: 이미지 위주 PPT 및 영상.
- 소통 도구: 실시간 워드클라우드, 실시간 퀴즈앱 등
- 비고: 연수자-청중 쌍방향 소통앱 등을 통해 아이스브레이킹 및 청중의 흥미도와 수준을 파악.
2차시
- 형식: 간단한 실습 두세개
- 내용: 알고리즘이란? (알고리즘 뜻 소개하고, 아주 간단한 일기예보 알고리즘을 언어로 표현해 보고, 방정식의 실근을 구하는 알고리즘 중 하나인 이분법을 통해 실근 근삿값 구하기 실습)
- 자료: 이미지 위주 PPT 및 활동지(또는 구글클래스룸)
- 소통 도구: 활동지 또는 구글클래스룸
3차시
- 형식: 놀이형 실습 및 약간의 강연
- 내용: 물리엔진 웹사이트를 통해 자동차 경주 유전 시뮬레이션 실습. 세대를 거듭할수록 더 멀리 나아가는 자동차로 진화시켜야 하는 미션을 수행. 처음에는 아무 배경지식 없이 갖고 놀며 놀이처럼 터득. 중간에 각 모둠별로 강사가 퍼실리테이터로서 개입한 후(예: “이 세대의 최고성능 자동차가 이 언덕을 못 넘네. 그러면 돌연변이율을 높여야 할까, 낮춰야할까?”), 본격 모둠별 경쟁 실습
- 자료 및 도구: 물리엔진 http://rednuht.org/genetic_cars_2/
4차시
- 형식: 청중 소통 강연. 소감 작성
- 내용: 유전 알고리즘에 대한 강연. AI를 이용한 최적화와 미분의 관계, 돌연변이와 정규분포의 관계에 대한 설명 (가급적 설명 대신 체험을 제공하고 싶어 궁리중)
- 기타: 준비중 (Evolution by Keiwan )
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