행복한 하루 1

안녕하세요. AI 시대가 되면서, ChatGPT라는 용어는 많이 들어 봤을 겁니다. 그리고 조금 더 알고 있다면 LLM이라고 까지 들어보았을 거라 생각됩니다. 그런 인공지능 모델을 개인 PC에 작동시키는 것을 해보려고 합니다.모든 PC에서 가능하다는 것은 아니고, GPU를 별도로 가지고 VRAM도 어느 정도 되는 것을 확인해 보려고 합니다. 인공지능 모델을 실행하기 위해서는 LLM(Large Language Model, 대규모 언어 모델) 실행도구를 먼저 설치해야 합니다. 많은 것들 중에 메타에서 배포하고 있는 Ollama를 설치하고 llama3 모델을 올려 실습해 보겠습니다. 사실 최종 목적은 코딩하기 위한 도구로 사용해 보기 위함입니다. 1. LLM 실행 도구 (LLM Runner), Ol..

안녕하세요.  이번에는 교육 마지막 날로 TF Lite 사용을 좀 더 활용하고 웹서비스와 연동하는 내용들을 진행되었습니다. 그리고 마지막 궁금한 사항들에 대해 질문하고 테스트한 소스들을 정리하는 시간으로 마무리했습니다. 1. node.js 사용해 보기 1.1 node.js 간략 설명   - V8엔진으로 빌드된 이벤트 기반 자바스크립트 런타임 플랫폼(JS를 기계어로 변환)  - js 엔진을 서버 쪽에도 추가해서 양쪽에서 js를 사용할 수 있도록 한 것이다.  - npm: Node.js용 패키지 매니저  - libuv: 비동기라이브러리, Node.js는 싱글 스레드이지만, libuv 라이브러리를 통해 스레드 처리가능, 콜백기반 모델로 동작할 수 있도록 설계  - 응답성이 좋고, 여러 라이브러리 많음, 개발자..

안녕하세요.  1일 차 내용에 이어서 진행하지만, 교재가 얇게 제작되어 추가적인 부분은 강사분의 pdf 교재로 진행했습니다.  Raspberry Pi 특성도 있고 과정에 IoT 내용도 있어 몇 가지 하드웨어 제어해 보았습니다.  1. Raspberry Pi 하드웨어 제어 실습  간단하게 Raspberry Pi에 있는 IO Pin을 이용해서 Button과 LED제어 테스트를 합니다.  Header Pin에 점퍼선을 그냥 연결해도 되지만, 연결성을 좋게 하기 위해서 액세서리 모듈과 브레드보드를 사용했습니다. LED는 GPIO2, Button은 GPIO4에 연결합니다.   라즈베리파이 LED와 Button 연동 파이썬 소스 확인  Button을 누르면 High(1) 신호를 보내고, 그것을 확인해서 High(1..

안녕하세요.    예전과 달리 AI 관련 뉴스가 많고, 이런저런 강의를 보고 있는 중에 3일 과정인 "OpenCV와 Tensorflow Lite를 활용한 라즈베리파이 지능형 비전 서비스 개발"이라는 교육이 있어서 수강해 보았습니다.  전체내용은 양도 많기도 해서 간략하게 확인하는 겸 이런 과정으로 진행되는구나 참조로 보면 좋을 듯합니다.  1. 출석 확인  집체교육으로 진행되었고 7시간으로 10시 ~ 6시간 교육이 진행되며, 스마트폰을 통해 입실, 퇴실을 확인하였습니다.   2. 라즈베리파이 준비 2.1 하드웨어 준비   LCD, RaspberryPi 4, 센서 키트와 소형 모니터, 키보드, 마우스를 나눠주고 연결하는 방법부터 시작합니다.  교재내용에 맞춰 설치하는 것을 진행하고, raspberry.or..

1. 머신러닝 학습 방법  1.1 지도학습 (Supervised Learning)   지도학습은 입력 데이터와 해당 데이터에 대한 정답(label)이 있는 상태에서 모델을 학습시키는 방법입니다. 예를 들어, 고양이와 개의 이미지를 분류하는 모델을 만들기 위해, 각 이미지에 '고양이' 또는 '개'라는 레이블을 붙여 학습합니다. 주요 알고리즘에는 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신, 의사결정 나무, 랜덤 포레스트, 그리고 신경망 등이 있습니다.   - 정답이 있는 데이터를 활용하여 데이터를 학습시키는 방법    1.2 비지도 학습 (Unsupervised Learning)   비지도 학습은 입력 데이터에 레이블이 없는 상태에서 데이터의 구조를 학습하는 방법입니다. 주요 목적은 데이터의 패턴이나 군..

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..

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..

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..

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..