Artificial Intelligence 5

인공지능 스마트 팩토리 교육 2일 교육 중 1일 차 후기

안녕하세요. 이번에 인공지능협회에서 인공지능 온라인 무료 교육이 있어 수강한 내용을 간략하게 내용 정리 및 후기를 공유합니다. 실제 강의제목은 “스마트 공장을 위한 제조 지능화 혁신과 AI 빅데이터”입니다. 두꺼운 교재를 며칠 전에 택배로 전달해 줍니다. 책 두께를 보고 이틀 안에 가능할지 생각부터 들었습니다. 그러나 결론적으로 말하자면 가능은 했습니다. PPT 1페이지 단위로 인쇄되어 있고 결과도 한 페이지씩 캡처되어 있어 빠르게 넘어갑니다. 강사님이 반도체 분야에 계셨던 분이라서 그쪽 분야에서 제조 데이터 분석 내용 중심으로 설명해 주었습니다. 그리고 아래 내용은 전체 내용 요약이라기보다는 목차로 생각하셔서 이렇게 되는구나 생각하시고 보시면 어떨까 합니다. 1일 차 오전 교육 내용 1. 들어가기 내용..

인공지능 미래산업 활용 무료교육 후기 (2일 차)

안녕하세요. 아래의 내용은 시간이 조금 지나서 이미지와 기능이 조금 다를 수 있습니다. 2일 차는 AIIT라는 모듈 조립과 크롤링, 학습모델 실습 위주로 되어 있어서 나누지 않고 하나의 글로 적어보겠습니다. 1. 1교시(아나콘다(Anaconda.com) 환경 구축) - 이전 내용에서 AI가 학습을 위한 사전작업이 필요한데 그중에 객체를 인식시켜 주시기 위한 자료를 만들어 주어야 합니다. 먼저 라벨링 작업이라고 해서 인식하고자 하는 이미지에 박스를 그려서 그 안에 있는 것이 어떤 것인지 알려주는 데이터를 만드는 작업을 합니다. 그러기 위해서 몇 가지 라이브러리와 파이썬이 작동할 수 있는 환경을 만들어야 합니다. 1) 아나콘다(Anaconda) 설치 - 가상 개발환경으로 한 대의 PC에 여러 개의 버전의 툴..

인공지능 미래산업 활용 무료교육 후기 (1일 차 - 오후)

안녕하세요. 이전 수업내용에 이어서 오후에도 머신러닝 학습방법에 대해서 이론적인 설명과 동영상 예시와 무료 웹을 인공지능에 대해서 실습해 볼 수 있었습니다. 1. 4교시(머신러닝 학습 상세, AI 필터) 1) 분류 : 사진이라는 문제와 강아지라는 해답을 넣어서 강아지라는 규칙을 만들어 낸 후 강아지 사진을 찾아낸 것을 확인한다. 2) 예측 : A 소비자가 우유와 샌드위치를 구매하고 B는 우유만 구매한 데이터를 가지고 컴퓨터 어떤 것을 추천하겠는가 라는 질문을 하고 어떤 것이 필요한지 제시한다. - 과거 데이터를 기반으로 분석하여 다음 데이터를 알려주는 방식 3) autodraw 사이트 소개 : 임의로 그린 그림을 판단해서 잘 그려진 그림으로 변환 가능. 회원가입 불필요 https://www.autodra..

인공지능 미래산업 활용 무료교육 후기 (1일 차 - 오전)

안녕하세요 한국산업인력공단과 스마트앤컴퍼니와 연계해서 무료 인공지능 수업이 있어서 신청을 해보았습니다. 그리고 키트로 무료로 준다고 해서 어떤 것일까 궁금하기도 해서 수강해 보았습니다. 우선 교육시간은 2일이고 시간은 09 ~ 18시까지 진행해서 16시간 교육으로 진행되었습니다. 그리고 요즘은 오프라인 강의를 할 수 없어서 Zoom으로 수업이 진행되었습니다. 개인적으로 Zoom 수업이 업무도 하면서 진행할 수 있어서 좋았습니다. 무료 강의 신청을 하게 되면 담당자분이 문자로 키트와 교재 받을 주소를 전달해 달라고 합니다. 그러면 메일로 교재와 줌 링크를 전달해 줍니다. 이 링크로 2일간 수업이 진행되었습니다. 그리고 HRD-Net 앱 설치해서 입실, 퇴실 QR 찍어주어야 합니다. 수업자료를 공유드리는 것..

DeepFace의 analyze 결과 출력 에러 발생 시 (TypeError: list indices must be integers or slices, not str) 해결방법

안녕하세요. 얼굴인식 혹은 안면인식 오픈소스를 찾다가 python으로 된 DeepFace 프레임워크를 발견했습니다. 간단하게 설치하고, 예제코드를 실행하는 중에 예전 코드로는 출력이 잘 되지 않는 부분이 있어서 간단하게 수정한 것을 남겨 보았습니다. 1. DeepFace 란 Deepface is a lightweight face recognition and facial attribute analysis (age, gender, emotion and race) framework for python. It is a hybrid face recognition framework wrapping state-of-the-art models: VGG-Face, Google FaceNet, OpenFace, Faceb..