이 자료는 한국인공지능협회에서 진행한 2021년 사업주 직업능력 개발훈련으로 BASIC AI(32시간)-박성주 강사의 온라인 교육내용을 참고한 것입니다. # 프로그램 다운로드 https://url.kr/4smtfu aiit_free.zip drive.google.com - 키트가 인식을 해야하기 때문에 드라이브 파일 설치 [시작] 마우스 오른쪽 -> 장치관리자(M) -> 포트(COM&LPT) -> 통신포트(COM?) 나옴. * 드라이브 설치하기 C:\aiit_free\CH341SER\setup.exe 실행 -> INSTALL * 프로그램 실행 C:\aiit_free\aiit_free.exe 실행 # 각 클래스에 해당하는 사진을 하나씩 선택해서 넣는다. [참고] 인공지능설계 - 인공지능 6단계 학습 및 예..

이 자료는 한국인공지능협회에서 진행한 2021년 사업주 직업능력 개발훈련으로 BASIC AI(32시간)-박성주 강사의 온라인 교육내용을 참고한 것입니다. 문제정의 인공지능으로 학습시킬 과제를 정의하고 문제를 학습한다. 동일패턴을 확인하고 분류하여 구분한다. 문제의 해결방법을 정의하고 결과를 확정한다 문제해결 현재상태에서 결과물의 도출까지의 과정을 분석한다. 인공지능의 문제해결의 범주를 확정한다. 문제해결을 위하여 하드웨어의 제어범위를 확정한다. 논리적추론 인간적인 논리를 추론하여 인공지능에 적용한다. 특정규칙, 문법, 동일동작 등을 분류하여 적용한다. 명제, 언어, 지식, 술어, 규칙 등의 표현정보를 디지털화한다. 기계학습 인공지능이 학습할 수 있는 패턴, 이미지 등 확정한다. 분류, 예측, 군집모델 별..

이 자료는 한국인공지능협회에서 진행한 2021년 사업주 직업능력 개발훈련으로 BASIC AI(32시간)-박성주 강사의 온라인 교육내용을 참고한 것입니다. 티처블머신: 구글에서 만든 분류(classification)을 위한 프로그램 쉽고 빠르게 인공지능을 구현할 수 있다. → 프로토타입에 활용하는 용도로 많이 사용 https://teachablemachine.withgoogle.com/ Teachable Machine Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or..

이 자료는 한국인공지능협회에서 진행한 2021년 사업주 직업능력 개발훈련으로 BASIC AI(32시간)-박성주 강사의 온라인 교육내용을 참고한 것입니다. ※크롤링의 종류 1. 텍스트 크롤링 2. 이미지 크롤링 ※ 크롤링 라이브러리 설치 pip install beautifulsoup4 pip install selenium pip install requests 텍스트 크롤링 ※ 프로그램 다운로드 - 네이버에서 원하는 키워드에 대한 자료들의 URL을 크롤링할 수 있음 https://drive.google.com/file/d/1hZeKNqCgd8zGMdqY3XRIDUa6yrbJIFAj/view web_crawing_naver.zip drive.google.com ※ 실행하는 법 - 디렉토리 내부의 파일 종류 확..

이 자료는 한국인공지능협회에서 진행한 2021년 사업주 직업능력 개발훈련으로 BASIC AI(32시간)-박성주 강사의 온라인 교육내용을 참고한 것입니다. 데이터 레이블링 인공지능(AI)는 잘 만들어진 데이터가 필요하다. AI 프로젝트에 소요되는 시간 비율? 데이터 식별 5%, 데이터 수집 10%, 데이터 정제 25%, 데이터 라벨링 25%, 데이터 증강 15% AI 알고리즘 개발 3%, AI 모델 학습 10%, AI 모델 조정 5%, AI 서비스 배포 2% 빅데이터와 레이블링 Bounding Boxes Image Segmentation Tagging of Image Elements Face Marking with Points 라벨링 환경구축 샘플 이미지를 다운로드해야한다. 강아지와 고양이가 같이 있는 사..

이 자료는 한국인공지능협회에서 진행한 2021년 사업주 직업능력 개발훈련으로 BASIC AI(32시간)-박성주 강사의 온라인 교육내용을 참고한 것입니다. MNIST 데이터셋 불러오기¶ In [1]: import tensorflow as tf from tensorflow.keras import datasets, layers, models from keras.utils.vis_utils import plot_model # 1. MNIST 데이터셋 불러오기 (train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = datasets.mnist.load_data() 데이터 전처리하기¶ In [2]: # 2. 데이터 전처리하기 train_images = train_im..