합성데이터와 인간 피드백 기반 강화학습(RLHF) 및 프롬프트 엔지니어링 기술 현황 (AI 활용 및 모델 붕괴 방지를 위한 새로운 전략 | 양장본 Hardcover)

하연편집부

제1장인공지능전환(AX)시대AI의진화와데이터고갈위기
1.AI의진화
1-1.인공지능의발전속도
1-1-1.AI의급속한성장속도
1-1-2.AI의미래트렌드
1-2.새로운변혁의시대AI의역할
1-2-1.작업관리및자동화로인한생산성과효율성향상
1-2-2.AI에이전트로진화
1-3.일상을바꾸게될AI
1-3-1.AI기반의료서비스
(1)새로운웰빙(Well-bing)의시작
(2)AI기반의료서비스
(3)건강과웰빙의AI
(4)AI가의료분야에미치는영향
가.AI기반개인맞춤형의료서비스제공
나.AI를활용한질병조기발견및예방
다.환자의건강정보모니터링을통한지속적인환자참여
라.의료공급자와의개선된커뮤니케이션및향상된접근성
1-3-2.AI기반스마트홈
(1)스마트홈기술
(2)스마트홈시스템에서AI의역할
(3)AI와IoT결합
1-3-3.교통분야의AI자율주행차
(1)미래교통의핵심자율주행차
(2)인공지능의진화에따른자율주행기술발전

2.인공지능전환(AX)시대도래와데이터고갈문제
2-1.AI기술의발전속도에따라인공지능전환(AX)시대의개막
2-2.인공지능전환(AX)개요
2-2-1.인공지능전환(AX)개념
2-2-2.인공지능전환(AX)의필요성
2-2-3.AX의기술적정의
2-3.디지털전환(DX)시대에서인공지능전환(AX)시대로의이행
2-3-1.디지털전환(DX)와인공지능전환(AX)의차이점
2-3-2.AX시대의의미
2-3-3.인공지능전환(AX)의최정점AGI의등장가능성

3.AI의성장에따른한계와해결방안
3-1.AI의성장에따른한계
3-1-1.학습비용증가
3-1-2.에너지소비량상승에따른환경문제
3-1-3.개인정보보호및윤리적우려
3-2.AI의성장동력,데이터고갈문제
3-2-1.AI의연료‘데이터(Data)’
3-2-2.데이터공급과수요
3-2-3.데이터고갈위기직면
3-2-4.데이터접근성악화
3-2-5.학습데이터고갈이AI개발에미치는영향

제2장데이터인프라현대화와합성데이터기술동향

1.합성데이터기술개요
1-1.AX시대데이터인프라
1-1-1.데이터시대
(1)데이터기반생성형AI의급속한성장
(2)생성형AI에서AI에이전트로진화
(3)인공지능의발전이불러온역설적인상황
1-1-2.지속적인AI성장을위한데이터확보
(1)첨단생성형AI의트렌드와변화
(2)생성형AI의딜레마
(3)생성형AI의학습데이터저작권
(4)저작권확립을위한움직임
(5)AI학습데이터확보전쟁
1-1-3.AI의성장을위한데이터인프라
1-2.합성데이터(SyntheticData)기술개요
1-2-1.합성데이터등장배경
(1)합성데이터의부상
(2)합성데이터의효용성
1-2-2.합성데이터개념및정의
(1)합성데이터의개념
(2)합성데이터의정의
1-2-3.합성데이터와실제데이터
(1)AI대중화시대
(2)실제데이터편향문제
(3)합성데이터와실제데이터비교
(4)실제데이터대합성데이터의차이점
1-3.합성데이터의특징
1-3-1.AI모델의견고성향상
1-3-2.데이터획득속도와데이터접근성향상
1-3-3.데이터확장성
1-3-4.데이터의다양성
1-3-5.데이터보호
1-4.합성데이터의단점

2.합성데이터기술동향
2-1.합성데이터생성기술
2-1-1.생성형대립네트워크GenerativeAdversarialNetwork,GAN)
2-1-2.변이형오더인코더(VariationalAutoencoder,VAE)
(1)VAE의구조
(2)VAE의학습과정
2-1-3.트랜스포머(Transformers)모델
2-2.합성데이터의과제‘모델붕괴(ModelCollapse)’
2-2-1.합성데이터의위험성
2-2-2.모델붕괴현상발생원인
2-2-3.모델붕괴에대한이해
2-2-4.모델붕괴의과정
2-2-5.모델붕괴가미치는영향
2-3.모델붕괴해결방안
2-3-1.모델붕괴에대한우려
2-3-2.모델붕괴완화를위한다각적인전략
(1)고품질데이터확보및검증
(2)데이터증강기술활용

3.합성데이터관련기술동향
3-1.인간피드백기반강화학습(RLHF)기술동향
3-1-1.인간피드백기반강화학습(RLHF)개념
3-1-2.기존강화학습과RLHF
(1)강화학습(ReinforcementLearning)
(2)기존강화학습과RLHF차이점
3-1-3.RLHF학습프로세스
(1)사전학습모델
(2)인간피드백데이터수집
(3)강화학습을통한정책미세조정
3-1-4.RLHF의이점
3-1-5.RLHF발전방향
3-2.프롬프트엔지니어링(PromptEngineering)
3-2-1.프롬프트엔지니어링(PromptEngineering)개요
(1)AI활용을위한새로운출발선프롬프트엔지니어링의등장배경
(2)프롬프트(prompt)의역할
가.프롬프트개념
나.프롬프트의작동방식
다.프롬프트의중요성
라.효과적인프롬프트작성방법
(3)프롬프트엔지니어링(PromptEngineering)개념
(4)프롬프트엔지니어링의정의
(5)프롬프트엔지니어링의필요성및중요성
가.프롬프트엔지니어링의필요성
나.프롬프트엔지니어링의중요성
다.프롬프트엔지니어링의이점
3-2-2.프롬프트엔지니어링작동방식
3-2-3.효과적인프롬프트작성방법
3-2-4.프롬프트엔지니어링의목적
3-2-5.프롬프트엔지니어링의핵심구성요소
(1)지시사항(Instruction)
(2)문맥(Context)
(3)입력데이터(InputData)
(4)출력명세(OutputIndicator)
3-2-6.핵심프롬프트엔지니어링기술
(1)제로샷프롬프팅(Zero-shotPrompting)
가.제로샷프롬프팅(Zero-shotPrompting)개념
나.제로샷프롬프팅특징
다.효과적인제로샷프롬프팅작성방법
(2)퓨샷프롬프팅(Few-shotPrompting)
가.퓨샷프롬프팅(Few-shotPrompting)개념
나.퓨샷프롬프팅특징
다.효과적인퓨샷프롬프팅작성방법
(3)사고사슬프롬프팅(Chain-of-ThoughtPrompting)
3-2-7.프롬프트엔지니어링의발전전망

참고문헌

그림목차

[그림1]딥러닝을통해본AI의역사
[그림2]직장과가정에서의생성형AI활용
[그림3]AI의특성
[그림4]2025년AI트렌드
[그림5]AI에이전트작동방식
[그림6]의료분야에서AI와로봇공학의잠재력
[그림7]진료현장에서의AI응용프로그램개요
[그림8]의료분야에서AI의주요이점
[그림9]의료분야에서AI의역할
[그림10]의료AI
[그림11]AI/ML이질병탐지및진단에미치는영향
[그림12]AI기반질병탐지시스템
[그림13]의료전문가들간의효과적인의사소통의중요성
[그림14]스마트홈시스템
[그림15]스마트홈에서의AI역할
[그림16]AI기반스마트홈기기
[그림17]AI기반스마트홈시스템
[그림18]자율주행레벨
[그림19]자율주행차에서AI의역할
[그림20]디지털트랜스포메이션(DX)에서AI트랜스포메이션(AIX)으로의여정
[그림21]생성형AI를기반으로한업무의미래
[그림22]기업AX플랫폼구성요소
[그림23]AI기반디지털전환(DX)
[그림24]효과적인AI전략로드맵
[그림25]슈퍼AGI아키텍처
[그림26]AI의주요구성요소
[그림27]AI머신러닝프로세스
[그림28]친환경적인AI개발
[그림29]미래데이터센터
[그림30]미래인간-로봇간의상호작용
[그림31]AI학습데이터재고와생성형AI데이터학습량예측
[그림32]데이터공급과수요
[그림33]데이터품질관리
[그림34]빅데이터의생성과응용
[그림35]생성형AI의저작권문제
[그림36]AI개발사이클
[그림37]현대AI의역사
[그림38]GPT아키텍처
[그림39]생성형AI의성장
[그림40]생성형AI의혁신사례
[그림41]비즈니스환경을재편할생성형AI트렌드
​[그림42]생성형AI의과제
[그림43]생성형AI수명주기
[그림44]데이터보안을위한구성요소
[그림45]AI스케일링법칙
[그림46]합성데이터를사용한실제응용프로그램
[그림47]합성데이터의필요성
[그림48]합성데이터생성
[그림49]합성데이터라이프사이클
[그림50]생성형AI의미래전망
[그림51]생성형AI의환각사례
[그림52]텍스트데이터사용량예측
[그림53]합성데이터생성
[그림54]AI모델개발을비롯한다양한단계에서나타나는편향의예
[그림55]합성데이터의주요사용사례
[그림56]합성데이터이점과관련비용
[그림57]합성데이터가주목받는이유
[그림58]데이터품질에영향을미치는요소
[그림59]합성데이터개인정보보호
[그림60]개인정보보호를위한합성데이터워크플로
[그림61]합성데이터생성패러다임
[그림62]GAN아키텍처
[그림63]GAN의작동원리
[그림64]VAE아키텍처
[그림65]VAE의구조
[그림66]VAE의학습과정
[그림67]트랜스포머기반모델구조
[그림68]멀티헤드어텐션(multi-headattention)
[그림69]ChatGPT을이용한합성데이터생성워크플로
[그림70]AI시스템의학습프로세스
[그림71]모델붕괴의의미
[그림72]AI프로젝트의반복
[그림73]AI모델의라이프사이클
[그림74]인공지능자가포식의위험대비
[그림75]AI모델의과제
[그림76]모델붕괴방지를위한방안
[그림77]AI모델붕괴이유
[그림78]인간피드백을통한강화학습(RLHF)
[그림79]강화학습작동방식
[그림80]인간피드백을통한강화학습(RLHF)
[그림81]RLHF학습프로세스
[그림82]LLM을위한RLHF기법
[그림83]RLHF를사용한ChatGPT
[그림84]트랜스포머기반모델<