본원 연구교육연계과제 '인간중심 AI의 학제간 탐구'에서 아래와 같이 워크숍을 실시하오니 관심 있는 분들의 참여 바랍니다.

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Human Centerd AI/ (한국학중앙연구원 AI 사회연구소)는 Explainable AI 워크숍을 개최합니다.

※ 참가비 무료이나 사전등록 필요.

※ 참가문의: Ibrahim Mande(mande19.aks@gmail.com)

WORKSHOP: 설명 가능한 인공지능(XAI) 워크숍

‘코드에서 명확함으로: 블랙박스를 해독하다’

막연한 추측에서 명확한 해석으로: 투명한AI를 위한 핵심 분석 기법

인간 중심의 통찰로 데이터의 신뢰와 가치를 더하다

어려워 말고 도전하세요 – 최고의 강사진과 함께 기초부터 전문가 수준까지

[DAY 1] Python Foundation for XAI

일시: 4월28일15:20 ~ 18:00

강사: 문기홍(연세대 사회학 박사과정)

장소: 한국학중앙연구원

연구 환경: Jupyter Notebook 및Google Colab 기반 분석 환경 구축

언어 기초: 필수 문법, 자료형 및 제어구조(if/for)의 이해

데이터 라이브러리: NumPy와pandas를 활용한 데이터 처리 및 Matplotlib 시각화

ML 워크플로우: scikit-learn을 이용한 데이터 설계부터 모델 학습 및 예측 실습

[DAY 2] Explainable AI

일시: 4월30일09:45 ~ 11:50

강사: 한승현 교수(아주대 인공지능학과)

장소: 한국학중앙연구원

XAI의 이론적 배경: AI 시스템의 신뢰성, 투명성, 책임성을 확보하기 위한 핵심 개념 소개

해석 가능한 모델링: 의사결정트리를 통한 예측 과정의 직관적 이해

모델 불가지론적 접근: 복잡한 블랙박스 모델 해석을 위한LIME 및SHAP 활용

심층 분석: 특성 기여도 분석을 통해 모델의 판단 근거를 시각적으로 설명하는 방법