안녕하세요. Twodragon입니다.
대학원 시절에 들었던 인공지능 수업을 토대로 작성했던 보고서와 발표자료 그리고 소스코드들에 대해 요약해보려고 합니다. 일단 처음에 배운 것은 인공지능을 위한 Tensorflow입니다. 텐서 플로우는 Python을 기초로 담고 있으며 딥러닝 프레임워크 초기에 가장 유행하고 소스코드도 많다고 하여 교수님께서 추천을 하셨네요.
인공지능에 대한 수업의 요약은 단 하나.. Accuracy (정확도) 이것이 처음부터 시작이자 마지막인 느낌이었다. 아무래도 기초만 배웠기 때문에 딥러닝에 대해 잘 모를 수 있습니다. 그렇지만 AI, ML, DL 분야를 볼수록 정확도, 오탐, 정탐 등 다양한 것들이 나옵니다. 추가적으로 최근 XAI (eXplainable AI)라고 하여 설명 가능한 AI라고 나오는데 AI가 어떤 방식으로 결론을 냈는지 사람을 알 수 없기 때문에 이를 설명하도록 하는 알고리즘을 발견하고 적용하는 것을 연구 중이다.
오프라인 대학원 강의를 들었을 때 느낀 점은 최근의 ML 강의로 가장 잘 가르치는 것이 온라인이라고 생각합니다. 학교는 아무래도 교수님이 빠르게 습득하기도 어려울 뿐더러 많은 부분에 대해 시간이 낭비되기도 합니다. 따라서, 최근 트렌드는 연구원들도 Coursera ML 강의를 듣고 정리하면서 연구를 진행하고 있습니다. 강의를 들으면서 과제를 하나씩 진행을 한다면 더욱 학습이 빠를 것이라고 생각합니다.
Coursera ML 온라인 강의 = https://www.coursera.org/learn/ml-classification
Machine Learning: Classification
Offered by 워싱턴 대학교. Case Studies: Analyzing Sentiment & Loan Default Prediction In our case study on analyzing sentiment, you will create models that predict a class (positive/negative sentiment) from input features (text of the reviews, user p
www.coursera.org
딥러닝을 활용한 차량과 사물 인식 판단 프로그램 (딥러닝을 활용한 차량 판독기 시스템)
딥러닝을 활용한 차량과 사물 인식 판단 프로그램 (딥러닝을 활용한 차량 판독기 시스템) 레포트
1. 선정 이유 자율주행 자동차의 대중화와 중요도가 높아진 만큼 각 기업 및 연구소에서 자율주행 차량 발전을 위한 연구가 증가 자율주행 차량에 딥러닝을 활용한 사물과 차량을 판독하여 안전
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인공지능과제_Lab1 인공지능과제_Lab1_Linear Regression/Linear Classifier = https://www.happycampus.com/report-doc/20378839/
인공지능과제_Lab1_Linear Regression/Linear Classifier 레포트
import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot as plt #학습 데이터 x_data = [1., 2., 3.] y_data = [1., 2., 3.] #H(x) 함수에 사용 될 W, b 변수 정의 및 초기화 W = tf.Variable(tf.random_uniform([1], -10.0, 10.0)) b = tf.Variable(tf.random
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인공지능과제 Lab2 Implement XOR problem = https://www.happycampus.com/report-doc/21808309/
인공지능과제 Lab2 Implement XOR problem 레포트
인공지능과제 Lab2 Implement XOR problem,
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인공지능과제 Lab3 MNIST(Modified subset of NIST) = https://www.happycampus.com/report-doc/21808311/
인공지능과제 Lab3 MNIST(Modified subset of NIST) 레포트
인공지능과제 Lab3 MNIST(Modified subset of NIST),
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ㅇ인공지능 Lab4 최종 과제 MNIST CNN layers with dropout = https://www.happycampus.com/report-doc/21808313/
인공지능 Lab4 최종과제 MNIST(Modified subset of NIST) CNN layers with dropout – FC with 2 hidden layers 레포트
인공지능 Lab4 최종과제 MNIST(Modified subset of NIST) CNN layers with dropout – FC with 2 hidden layers,
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