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딥러닝

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대학원 인공지능 수업 요약 및 머신러닝과 딥러닝 학습 방법 (딥러닝을 활용한 차량과 사물 인식 판단기) 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..
Google Coral Edge TPU Dev board 구매 및 개발 (구글 코랄 AI 엣지 컴퓨팅 사용 및 후기) 안녕하세요. Twodragon 입니다. 간단히 기본적인 스펙에 대해 알아보겠습니다. 1. Dev board : NXP iMX8M Soc와 Edge TPU (Wi-Fi, Bluetooth, RAM, eMMC) 와 SoM (System on Moudule) 로 설계된 제품 2. USB Accelerator : USB 2.0 및 3.0의 모든 리눅스 시스템 (라즈베리 파이 포함) 에 쉽게 연동해서 사용 가능 3. Camera : 500만 화소의 카메라 모듈 (Coral 용 카메라를 구매한다면) 4. PCI-E Accelerator : Edge TPU로 쉽게 기존 시스템과 통합시켜주는 장치 5. SoM (System on Moudule) : 40mm x 40mm 크기의 플로그식 모듈 시스템 구글 코랄의 홈페이지..