본 노트는 광주광역시에서 인공지능 분야 활성화를 위해 과학기술정보통신부와 함께 주관하고 있는 광주 인공지능사관학교에서 주최한 Global Contents 강의 내용 정리 Note 이다
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.
아무래도 인공지능 분야의 핵심인 모델 구축과 평가인 만큼 조금 더 스스로의 테크닉을 키워보고자 비장하게 선택하였으나 역시 아무래도 쉽지 않을 것 같은 예감이 든다
아무래도 강의의 초반 부분이다보니 강의 설명과 강의 컬리큘럼 등을 소개하는데 제법 비중이 컸다.
나 역시 첫 글인 만큼 해당 강의 내용으로 운을 띄워보려고 한다.
내가 선택한 강의의 강사님은 라이언 아흐메드라는 해외 교수님으로 스스로 Udemy 강사중 가장 인기가 있으시다고 'Udemy 세젤인' 임을 어필하고 시작하셨다. (어벤져스 영화에 헐크역을 맡으신 마크 러팔로님이 떠오르는건 기분 탓인 듯 하다). 강사님은 본인 소개와 동시에 인공지능을 배워야 하는 이유와 인공지능 분야의 미래성에 대해 짧게 언급을 하시곤 본 강의 커리큘럼에 대해 설명해주셨다
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
본 강의 주요 프로젝트
- 감정 AI
- AI 응용-의료
- AI 응용-비즈니스 (마케팅)
- AI 응용-비즈니스 (금융)
- 창의적인 AI
- 설명 가능한 AI
그리고 대망의 첫 프로젝트 구성으론 다음과 같다 (총 2 part로 구성)
| Par1 1. 문제점과 사업 사례를 이해 2. 라이브러리와 데이터 불러오기 3. 이미지 시각화 4. 이미지 증강기법 5. 데이터 정규화 & Data preparation 훈련 6. 인공신경망 이론과 직관력 7. 인공신경망 학습시키는 방법 8. 합성곱 신경망 & ResNet 이론과 직관 이해 9. 심층 잔여 신경망 구축, 얼굴의 주요 포인트 탐지 10. 인식한 얼굴 포인트들 컴파일 & 학습 11. 학습시킨 얼굴 주요 포인트 인식 모델 성능 평가 |
Par2 12. 데이터 불러오기 13. 이미지 시각화 및 라벨 제작 14. 전처리 $ 이미지 증강기법 활용 15. 표정 분류를 위해 심층 학습모델 구축 및 학습시키기 16. 분류 모델 평가 기초 17. 학습된 표정 분류 모델 성능 평가 18. 주요 포인트 인식 모델과 표정 분류 모델 합치기 19. 배포를 위해 학습된 모델 저장 20. Tensorflow 2.0 서빙을 이용한 모델 서브 21. Tensorflow 서빙에서 모델에 요청(Request) |
이상으로 Udemy 【한글자막】 현대 인공지능 (AI) 마스터 클래스 : 6개의 프로젝트 구축하기 | Udemy 강의 커리큘럼 소개를 마치며 실습 예제 사진 몇 장 첨부하고 마무리하고자 한다.
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