2번째 이야기 - 빅데이터, 창의 융합형 인재

● 서류나 문서에 기반해 일을 하다 보면 실체가 없는 해괴한 존재를 만들어내기도 합니다.

● 여기보시는 참치처럼요.

● 빅데이터 얘기를 많이 합니다. 그런데 인공지능이 이런 빅데이터를 학습해서 만들어진다면 어떨까요?

● Garbage In, Garbage Out

● 무턱대고 많다고 좋은 건 아닙니다. 데이터에도 Value가 뒷받침되어야 합니다.

 

● 그래서 그런지 몰라도 현 교육과정이 추구하는 인재상은 '창의 융합형 인재' 입니다. 인문학과 과학적 소양을 동시에 갖춘 그런 인재겠죠.

● 그런 의미에서 문과, 이과의 구분이 사라진 것은 천만다행이라고 생각합니다.

● 데이터와 팩트가 결여된 상상은 그저 공상에 불과합니다. 상상 없는 데이터와 팩트는 숨겨진 보물인 가치와 인사이트는 고사하고, 그저 사실의 나열만이 될 가능성이 높습니다.

● 현장성이 있는 데이터와 팩트에 근거한 상상력은 강력합니다.

● 학생들의 상상력을 거세한 후, 데이터를 가르치지 말고, 상상력을 데이터란 도구로 제대로 발휘하게 한다면 어떨까요?

 

● 지난번 Dall-e2를 소개드렸었습니다.

● Dall-e2는 아직 api공개가 되지 않아 실제 실습은 해볼 수 없는데요.

● 성능은 비할바 못되지만 바로 실습해볼수 있는 곳을 소개드립니다.

● Text to Image 모델이라 아래 캡쳐와 같이 영어로 문장을 넣고 값을 조정하시면 생성 모델의 아웃풋이 보입니다.

 

https://huggingface.co/spaces/multimodalart/latentdiffusion

Latent Diffusion - a Hugging Face Space by multimodalart

 

예시 이미지

 

예시 이미지