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AI + 대학원66

[스크랩] 데이터 활용 사례 기사 모음 2021. 06. 기사 스크랩 스크랩 주제 1 : 최근 빅데이터로 하는 것들 무엇들이 있을까? 스크랩 주제2 : AI가 활용될 수 있는 곳과 활용될 수 없는 곳 오늘은! 코딩맨 원고를 위해 공부하면서 모아본 기사들을 포스팅해봅니다. 여러 사례를 읽다보면 저절로 개념이 잡히기도 하고 기사를 자주 접하다보면 더 공부해보아야 겠다는 의욕이 들기도 합니다! 주제1과 관련하여 찾은 기사들은 아주 자세한 설명보다는 데이터를 활용한 문제해결 사례를 다양한 곳에서 찾은 것들이고, 스크랩 주제 두번째는 활용 사례를 소개하는 것이 초점이 아니라 '활용할 수 있더라도 할 수 없는 곳'을 이야기하는 데에 조금 더 초점이 있습니다. 그래서 국내,외 인공지능의 규제 법안에 대한 내용을 다룬 기사들을 스크랩해보았습니다. # 스크랩.. 2021. 6. 20.
14주차 EOS 란? (자연어처리) / np.zeros() / iterrows 앞 파트도 꼭 나중에 블로그에 옮겨놓겠다! 14주차 : 데이터 전처리의 이해 데이터 전처리를 위한 여러가지 코드를 배우고 있는데, 결측치 제거 부터 ( )부분 날리는 것, 응답데이터의 그리고 글자수를 통해 어느정도 글자수가 충족될때 유의미한 데이터일지를 고려하여 데이터를 추린다는 것까지 너무 재미있었다. 이걸 왜 14주차에 되서야 배웠나 아쉬울 정도. 15주차가 종강인데.. 프로젝트 과제할 때 이 파트를 미리 알았더라면 정말 좋았겠다 싶다. csv파일 내에서도 고치는 방법이 있다지만, 코드 몇줄로 데이터를 추리고, 다시 그 데이터를 살펴보고 의미를 찾는 재미가 적성에 맞는 모양이다. 이파트가 아마도 종강하고 나서 가장 빨리 복습하러 올 파트 같다. #자연어 처리 참고 도서 : 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 .. 2021. 5. 29.
[대학원] 성찰저널 [3.17] [3.31] 발제1. 인공지능 교육을 할 때 일어날 수 있는 학습 격차를 해결하는 효과적인 방안에는 어떤 것들이 있을까요? 발제2. 다양한 교과에 로봇 활용 인공지능을 어떻게 융합할 지에 대한 선생님들의 아이디어를 공유해주세요. 발제3. 뉴칼라 시대(New Collar), AI에 대체되지 않을 인간! 인공지능 교육이 진로와 관련하여 나아가야할 방향은? 발제1. "선생님께서 생각하시는 인공지능 교육의 방향을 이야기해주세요" 발제2. "초/중/고에서 AI 교육 내용 기준은 어떻게 세우는게 좋을까요?" 진로 탐색의 시기를 맡는 아이들을 지도하고 있다는 변명아래, 실은 진로교육의 중요성을 실감하면서도 구체적으로 어떻게 진로교육을 해야할지 잘 모르고 있음을 느꼈다. 로봇활용 교육은 로봇도 인공지능도 .. 2021. 4. 20.
4/14 토스터 프로젝트 예비교사 대상 인공지능 활용 메이커 교육 사례 연구발제 인공지능 교육을 메이커교육과 연계하는 방법이나 아이디어는 무엇이 있을까요? 예비교원을 위한 인공지능-메이커교육을 위한 커리큘럼을 만든다면 어떤 내용을 배웠으면 하나요? 선생님들의 메이커 교육 사례 중 성공적인 경험과 아쉬웠던 경험을 공유해주세요. miyang.padlet.org/kwonchan/lzqrcvqebd4bl63i 7조 발표 발제에 대한내용을 적어주세요. miyang.padlet.org 메이커 교육에서의 마인드셋에 대한 강조는 내가 듣고 싶었던 내용이었기에 반가웠다. 수업사례나 머신러닝과 같은 수업 도구에 대한 설명도 좋았으나 무엇보다, 결국 메이커교육보다는 코딩을 잘하던 아이들이 성공했다는 고등학교 선생님 말씀이 인상깊었다. 실은 공감할 .. 2021. 4. 14.
[AI윤리] 트롤리 딜레마 학습 웹사이트 소개 moral machine 트롤리 딜레마는 인공지능 윤리교육에서 자주 언급되는 내용입니다. 이 주제를 가지고 한달에 걸쳐 토론할 수도 있고, 상황을 어떻게 변형하느냐에 따라 단계적으로 토론을 심화해갈수도 있더군요. 그런데 이 트롤리 딜레마를 학생들과 간편하게 접해볼 수 있는 곳이 있습니다. 이 사이트를 추천하는 이유는! 0. 무엇보다 우선 한국어도 제공!!! 1. 내가 직접 딜레마 디자인하기 (화면 구성을 직접하여 수업자료도 만들 수 있네요.) 2. 만들어진 13단계의 딜레마를 클릭하며 풀고 나의 가치관 보기 >>> 이 웹페이지에서는 다양한 상황이 그림형태로 주어집니다. 그리고 간단하게 클릭을 통해 자신이 더 낫다고 생각하는 상황을 선택하고! 자신이 선택한 결과들에 따라 무엇을 중요하게 생각하는지 보여주는 꽤 자세하게 정리하여 보.. 2021. 4. 7.
KNN (K-최근접 알고리즘) 시각화 학습 사이트 knn 알고리즘을 이해하는 데에 유용한 사이트와 그 사용법을 소개합니다.vision.stanford.edu/teaching/cs231n-demos/knn/ 접속하면, 아래와 같은 페이지가 나타납니다. 페이지 하단의 메뉴의 버튼들을 클릭하는 것으로 간단하게 조건을 바꿀 수 있습니다. 우선, 1. 첫번째 Metric 에서는 거리를 구하는 방법을 정할 수 있습니다. L1: 맨해튼 거리 공식L2: 유클리드 거리 공식이 두가지를 의미합니다. (보통 L2 설정) 2. Num classes 는 그룹, 분류의 갯수를 정합니다. 3. Num Neighbors (K) 는 바로 최근접 이웃의 갯수를 정합니다.보통 홀수로 정하며, 주변 K개의 데이터의 결과에서 다수결의 원칙에 따라 결정됩니다. 4. Num Points (K).. 2021. 3. 13.
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