인공지능사관학교 4기 Global 혜택, Udemy 강의노트 2.

본 노트는 광주광역시에서 인공지능 분야 활성화를 위해 과학기술정보통신부와 함께 주관하고 있는 광주 인공지능사관학교에서 주최한 Global Contents 강의 내용 정리 Note 이다

 

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필자는 현 광주 인공지능 사관학교 4기 수강생으로써 처음 맛보는 해외 컨텐츠 강의의 여운을 남겨보고자 노트를 작성하게 되었다

필자가 선택한 컨텍츠 제목은 Udemy 사이트의 【한글자막】 현대 인공지능 (AI) 마스터 클래스 : 6개의 프로젝트 구축하기 | Udemy 이다.

강의 노트 1에서 쉽지 않을것이라 예상은 했으나 역시 딥러닝의 심화(?) 버전인 신경망을 다루려니 여간 머리가 아픈게 아니다.

라이언 아흐메드 강사님의 친절하신 설명이 그나마 나의 두통을 덜어주고 있는 중이다.

 

강의노트1 을 이어 첫 프로젝트의 part2 내용으로 노트를 작성하고자 한다. part2는 이전 노트에서도 언급했듯이 감정AI 를 제작하는 것으로 그 중 얼굴 이미지를 통해서 감정을 학습시키는 단계이다

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본 강의 커리큘럼의 Key 포인트

- 프로젝트를 통해 실습을 진행하며 실제 문제를 다룸

- 감정 AI, 설명 가능한 AI, 창의적 AI 등의 주요 개념을 다룸

- 의료, 비즈니스, 금융 분야의 AI 애플케이션 실정 경험

- 데이터 클리닝, 피처 엔지니어링, 대화형 데이터 시각화, AI/머신러닝 모델 트레이닝, 모델 아키텍처와 하이퍼 파라미터 튜닝, AI / ML 테스트와 평가, 모델 배포 등을 다룸

- 수업을 진행하며 미니 과제와 실습 퀴즈를 통해 스스로의 역략을 키움

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본 강의 주요 프로젝트

- 감정 AI

- AI 응용-의료

- AI 응용-비즈니스 (마케팅)

-  AI 응용-비즈니스 (금융)

- 창의적인 AI

- 설명 가능한 AI

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part1의 실습 내용은 다음과 같이 이뤄진다

시작은 불러온 이미지들을 gray scale을 한 후 에서 눈,코,입 간격 좌표에 마킹을 하는 것이다

부족한 데이터량을 늘리기 위해 데이터 증강(Data Augmentation)처리 과정이다. (제일 우측은 가운데 아래에 보이는 미니 챌린지의 결과)

효율적인 데이터 처리를 위해 픽셀값을 정규화(Normalization) 과정

드디어 신경망 모델 작성!!!!

하지만 유감스럽게도 버전 호환 문제로 난향을 겪고 있는 중이라는... Tensorflow 의 API 호환 문제를 여기서 마주하다니...

 

 

 

https://gj-aischool.or.kr/

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