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G [AI학습방법]인공지능 학습, CNN(합성곱 신경망) 알아보기 5장 딥러닝의 CNN의 역사는 초기신경망 연구로부터 시작되었습니다. 이전 포스팅에서 언급한 퍼셉트론과 역전파 알고리즘으로 신경망의 가중치를 효율적으로 학습할 수 있게 하여 딥러닝 발전에 큰 중심 역할을 하였지요. 우리가 사용하는 이미지 학습모델인 CNN의 유래와 기본 구조를 알아보겠습니다. 1. CNN(Convolutional Neural Network) 의유래1980년 일본의 과학자 후쿠시마 쿠니히코는 Neocognitron(네오코그니트론)이라는 모델을 개발하였습니다. 이 모델은 층구조와 지역 수용영역 (Receptive Field) 개념을 도입하여 이미지 인식에 사용되었습니다. Neocognitron은 CNN의 초기 형태로 볼 수 있습니다. 1989년 얀 르쿤(Yann LeCun)은 LeNet-5라는 CN.. 2024. 6. 17.
G [인재 양성지원]초격차 이끌 지능형 반도체 분야 석, 박사급 인재 양성 지원 확대 AI시대가 도래하면서 지능형 반도체 분야의 중요성이 대두되고 있는 시기입니다. 교육부와 한국 연구재단은 4단계 두뇌한국 21(BK21) 혁신 인재 양성사업 지능형, 시스템 반도체 분야 추가선정된 교육연구단 3개가 선정되었다고 합니다. 이에 따른 지원과 연구단 현황, 개요를 알아보고자 합니다.1. 예비 선정된 교육연구단 및 지원가천대 : 재료-소자-회로-응용을 포괄하는 통합형 반도체 인재 양성 사업단세종대 : 신소자 기반 지능형 반도체인력 양성 사업단인하대 : 칩렛(Chiplet)기반 차세대 반도체구현 인재 양성 사업단해당 교육연구단은 지난 4월 공모에 참여한 6개 교육연구단 중에서 교육 및 연구 역량, 산학 협력 체계 등의 전문가 평가를 거쳐 선정되었습니다. 교육 연구단 지원내용 신진연구인력 인건비 등 .. 2024. 6. 14.
G [AI학습방법] 인공지능 학습, 딥러닝 기본 구조 알아보기 4장 인공지능학습방법 중 딥러닝은 인공신경망을 활용하여 데이터에서 중요한 특성을 자동으로 학습하고 분류하는 기술입니다. 최근다양한 분야에서 활발히 활용되고 있으며 앞으로도 하드웨어발전, 데이터증가, 알고리즘향상 등으로 딥러닝기술은 지속적으로 발전할 것으로 기대됩니다. □ 인공지능 학습, 딥러닝(Deep Learning basics) 기본 구조 알아보기딥러닝은 인공신경망(다층 퍼셉트론)의 발전된 기술로, 여러 개의 뉴런으로 구성된 레이어를 연결한 네트워크를 통해 인간의 뇌가 생각하는 방식을 모방한 알고리즘입니다. 딥러닝의 기본 구조는 뉴런과 레이어로 이루어져 있으며, 입력층, 출력층, 활성화함수 등의 과정을 통해 학습이 이루어집니다.  1. 퍼셉트론(Perceptron) 퍼셉트론은 인공 신경망의 가장 기본적인 .. 2024. 6. 12.
G [AI학습방법] 인공지능 학습, 강화학습 알아보기 3장 강화학습(Reinforcement Learning) 은 머신러닝의 한 분야로, 에이전트가 어떤 환경에서 어떻게 행동해야 최대의 보상을 얻을 수 있는지 학습합니다. 시행착오를 통해 학습하면서 성공적인 행동은 보상을 통해 최대화하고, 벌은 최소화하는 보상심리를 이용한 학습입니다.  □ 인공지능 학습 방법, 강화학습(Reinforcement Learning)강화학습은 복잡한 의사 결정이 필요한 많은 영역에서 강화학습 기술이 적용되며 다양한 분야에서 활용됩니다. 자율 주행 자동차, 게임 AI, 로봇제어, 자원관리, 광고최적화, 금융투자 전략 등입니다. 이처럼 활용도가 높은 강화 학습이 이루고 있는 주요 구성 요소를 알아보겠습니다. 1. 강화학습(Reinforcement Learning)강화학습은 명시적인 정답 .. 2024. 6. 9.
G [디지털 기반 교육혁신]디지털 기반 교육혁신을 위한 공공-민간 협력 강화 교육부와 인텔 코리아는 디지털 기반 교육혁신이 지향하는 핵심 가치를 공유하고, 인공지능 시대 디지털 교육 전환을 선도하고 있는 협력 범위를 확대하기 위해 업무 협약을 체결합니다. 또한 교사가 주도적으로 디지털 기술을 활용해 수업을 혁신하는 ‘교실혁명’ 실현을 위해 협력합니다.□ 디지털 기반 교육혁신을 위한 공공-민간 협력 강화교육부와 인텔은 교사의 정보통신기술 활용 능력 강화, 융합교육 및 기업가정신 교육 프로그램 제공, 소프트웨어 선도·연구학교 활성화, 인공지능 분야 진로교육 활성화 등을 위해 지속해서 협력해 왔습니다. 이에 따른 업무 추진 경과, 프로그램 개요, 협력사항 등을 알아보겠습니다. 1. 업무협약 추진경과2005~2010 : 교육혁신을 통한 한국의 국가경쟁력 강화를 위한 업무협약인텔의 미래로.. 2024. 6. 7.
G [AI학습방법]인공지능 학습, 비지도 학습 알아 보기 2장 비지도 학습(UnsupervisedLearning)은 머신러닝의 한 종류로, 레이블이 지정되지 않은 데이터로부터 패턴이나 구조를 찾아내는 학습 방법입니다. 입력값은 있지만 정답 없이 기계가 스스로 데이터의 구조를 학습하도록 하여 데이터 내 숨겨진 특징이나 그룹을 발견하게 합니다.   □ 비지도 학습의 목표 및 종류비지도 학습의 주요 목표는 데이터에 내재된 구조나 패턴을 탐색하는 것이며, 이를 통해 데이터를 새로운 방식으로 해석하거나 더 나은 의사결정을 위한 정보를 제공합니다. 또한 숨겨진 사용자 집단을 찾습니다. 비지도 학습의 대표적인 예로는 클러스터링, 차원 축소, 연관 규칙 학습이 있습니다. 1. 클러스터링(Clustering) 군집화클러스터링은 비슷한 특성을 가진 데이터 포인트들을 그룹화하는 과정입.. 2024. 6. 5.
G [융합형 연구과제]2024년 융합형 연구과제(STEAM R&E) 사업비 지원 공고 융합형 연구과제의 목적은 학생들의 실생활 문제해결력, 자율성, 융합적 사고 등 학생의 주도적‧협력적 연구역량 강화 및 자율적 탐구 분위기 확산을 위한 연구 활동을 지원합니다. 또한 사회 전반의 급격한 변화에 대응하고 미래 사회에 능동적으로 대처할 수 있는 융합적 사고 역량을 요구합니다.    한국과학창의재단에서 미래 사회를 선도할 창의적 과학기술 인재에게 탐구연구 활동을 미리 경험할 수 있는 기회를 제공하고자「2024년 융합형 연구과제(STEAM RE)」를 공모한다고 합니다. 이에 관한 과제 개요 및 과제 내용, 선정평가 개요, 선정 기준 등을 알아보겠습니다. 1. 과제 개요과 제 명 : 2024년 융합형 연구과제(STEAM RE)과학기술에 대한 학생의 흥미와 이해를 높이고 과학기술 기반의 융합적 사고력.. 2024. 6. 3.
G [AI학습방법]인공지능의 학습, 그림 코딩으로 지도학습 알아보기 1장 지도학습(Supervised Learning)은 머신러닝의 한 방법으로, 인공지능에게 정답을 알려주며 문제(입력)와 답(출력)이 구성된 데이터들이 주어질 때, 새로운 문제를 풀 수 있는 함수, 패턴을 찾는 방법입니다. 데이터에 정확한 예측을 할 수 있는 일반화된 모델을 개발합니다.   □ 인공지능 포함관계인공지능 단계는 소프트웨어 인공지능 머신러닝 딥러닝 순으로 문제 해결 기법의 계층으로 나타납니다. 머신러닝은 지도학습, 비지도 학습, 강화학습으로 구분합니다. 딥러닝은 머신러닝의 학습 구분을 모두 포함하며, 다층을 이용한 인공 신경망으로 대규모 데이터에서 복잡한 패턴을 학습합니다. 1. 소프트웨어소프트웨어(software)는 컴퓨터나 전자 기기가 특정 작업을 수행할 수 있도록 지시하는 명령어나 데이터의 .. 2024. 5. 31.
G [미래 교육 박람회]2024 대한민국 글로컬 미래교육 박람회/지역 주도의 미래 교육 모델을 세계와 공유한다. 여수세계박람회장 일원에서 5월 29(수)부터 6월 2일(일)까지 '대한민국 글로컬 미래 교육 박람회'를 개최합니다. 공생의 교육, 지속 가능한 미래를 주제로 콘퍼런스, 미래교실 체험 등 5개 분야에서 지역적 특수성과 세계적 보편성을 바탕으로 지역 주도의 미래 교육 모델을 제시합니다.   미래 교육 콘퍼런스에서는 마이클 샌델 교수(하버드대)의 공생의 교육을 주제로 한 기조 강연교육부와 한국교육개발원의디지털 전환 시기의 교원 교육혁신을 주제로 한 한-경제협력개발기구(OECD) 국제세미나를 진행합니다. 이에 따라 콘퍼런스개요, 미래교실, 문화예술교류 등 알아보겠습니다.1. 콘퍼런스콘퍼런스 : 기조강연참여국 콘퍼런스, 한-OECD 국제세미나, 각종 세션기조 강연 : 마이클 샌델, 데니스홍, 폴킴, 토마스 프레이.. 2024. 5. 29.
G [AI윤리]반려로봇을 사회적 구성원으로 받아들일 수 있는가, 반려로봇 장례식 얼마 전 방송에서 미우새를 시청했습니다. 김승우가 쪼꼬미라는 리쿠 반려로봇과 대화하면서 적적함을 달래 보는 장면을 보았습니다. 반려로봇 쪼꼬미는 생각보다 똑똑하며 걷고, 말하며, 정보를 알려주고 교감하며 애완견 역할을 훌륭하게 해냈습니다. 리쿠도 사회적 구성원으로 받아들일 수 있을까요! □ 인공지능 로봇 리쿠(Link you)와 소니사의 아이보(AIBO)실험연구 시 수업 교안에 아이보 장례식 영상을 학생들에게 보여주고 반응을 보았습니다. 학생들은 흥미로워하면서도 앞으로 AI와 공존을 당연히 받아들이지 못했습니다. 그런데도 인식시키는 것은 AI의 행동이나 판단은 우리 사고와 판단으로 만들어지므로 윤리의 중요성을 알리기 위함입니다. 1. 학습용 휴머노이드 교육 로봇 리쿠리쿠는 교육용 AI 로봇으로 유치원부터.. 2024. 5. 27.
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