인간의 지적 기능을 구현하는 인공지능 기술에서 지식을 어떻게 표현하고 추론하는지가 중요한 과제입니다. 인공지능은 지식을 활용하는 방법에 따라 크게 규칙 기반 인공지능, 학습 기반 인공지능으로 나눌 수 있습니다. 규칙 기반 인공지능은 다양한 데이터 속에서 규칙을 찾고, 이를 바탕으로 추론을 통해 논리적 결론을 내립니다. 본 차시의 의사결정트리를 통해 데이터에서 추론한 규칙을 바탕으로 데이터를 분류하거나, 결론을 바탕으로 데이터의 특징을 예측하는 과정을 체험할 수 있습니다.

- 아이들은 무엇을 관찰하고 있나요? O표해 봅시다.

- 인공지능은 어디에서 중요한 특징을 찾는다고 했나요?

- 인공지능이 데이터를 보면서 어떻게 중요한 특징을 찾는다고 했나요?

▷ 특정 기준에 따라 데이터를 구분하는 의사결정트리 놀이를 해 봅시다.

➊ 데이터를 확인합니다. 그림 속 동물의 이름은 무엇인가요?

➋ 첫 번째 질문에 따라 데이터를 이동시킵니다

➌ 두 번째 질문에 따라 데이터를 이동시킵니다

[활동지 5-1] 의사결정트리 놀이하기

- 부록의 붙임 딱지를 활용해 다음 도형을 의사결정트리로 분류해 봅시다.

활동지 다운로드

▷ 1단계. 다음 데이터를 보기 적절하게 분류하기 위한 질문을 만들어 봅시다.

질문 :

질문 :

▷ 2단계. 다음 데이터를 보고 적절하게 분류하기 위한 질문을 만들어 봅시다.

▷ 앞의 활동에서 만든 질문으로 동물은 분류한다고 했을 때 다음 새로운 동물은 어떤 그룹에 속하는지 예측해 봅시다.

- 완성된 의사결정트리를 보고 분류된 각 동물의 특징을 정리해 봅시다.

그룹	특징	예시
주황색 동물 그룹
노란색 동물 그룹	예) 날개가 있고 벼슬은 없습니다.
회색 동물 그룹
파란색 동물 그룹
초록색 동물 그룹

정리해요

▷ 다음 낱말 퍼즐을 완성해 봅시다.

참고자료

- 인공지능, 머신러닝, 딥러닝의 개념

음성 명령을 인식하는 인공지능 스피커에서부터 나의 소비 습관을 분석하여 상품을 추천하는 서비스까지 우리 생활 속에서 인공지능은 다양하게 활용되고 있으며 여러 가지 편리함을 줍니다.
인공지능(AI; Artificial Intelligence)이란 인간의 지적 능력을 모방하여 컴퓨터로 실현하는 기술을 말합니다. 인공지능에 포함되는 개념으로서 머신러닝(기계학습; Machine Learning)과 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능이 학습하는 방식을 의미합니다.
머신러닝은 학습하는 방법에 따라 지도학습, 비지도학습, 강화학습으로 나눌 수 있습니다.(머신러닝 학습 방법과 관련한 내용은 다음 차시에서 더 자세하게 확인하실 수 있습니다.)
딥러닝은 머신러닝의 한 부분으로 컴퓨터에 입력된 수많은 데이터에서 패턴을 발견하고 스스로 학습하여 인간이 사물을 구분하듯 데이터를 분류합니다.

- 데이터와 의사결정트리

최근 인공지능의 원재료인 데이터가 증가함에 따라 인공지능 기술도 급격하게 발전하였습니다. 데이터는 규칙에 따라 정리된 정형 데이터와, 형태나 규칙이 없어 추가적인 해석이 필요한 비정형 데이터로 나눌 수 있습니다.
인공지능으로 문제를 해결하기 위해서는 많은 양의 데이터를 목적에 맞게, 인공지능이 학습하기 좋은 형태로 데이터를 가공하거나, 수집, 분석하는 과정이 필요합니다. 의사결정트리는 데이터 분석 기법 중 하나로서, 의사결정트리 놀이를 통해 여러 가지 데이터를 구조화하여 분류하고 데이터의 특징을 예측하는 과정을 체험할 수 있습니다.

함께 확인해요! - 학습활동 평가