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생활의 정보화/인공지능( AI : Artificial Intelligence)

한 번에 따라하는 데이터 분석 기초 완주반 수강 일지(5) 이번 주에는 파이썬 라이브러리에 대한 학습 결과를 적어본다. 이제야 제목 그대로 데이터 분석에 대한 강의를 듣게 되었다. 데이터 분석 프로그램이 주로 파이썬의 라이브러리로 구성되었다. 파이썬이 AI 분야에서 도보적인 언어이다. 그 이유는 첫째, 뛰어난 확장성과 연계 호환성을 가졌다고 한다. 즉 파이썬은 분석 영역을 넘어 머신 러닝 기반의 다양한 앱 개발이 용이하다고 한다. 그뿐만 아니라 기존의 앱과도 연계가 쉽다고 한다. 둘째, 딥 러닝 프레임워크들이 파이썬 기반으로 작성되었다는 점이다. 대부분의 딥러닝 관련 튜토리얼, 설명 자료들이 파이썬으로 작성 제공된다고 한다. 이러한 이유로 딥 러닝을 학습하기 위한 최적의 언어는 파이썬이라고 강사님은 자신 있게 주장한다. 그에 따른 라이브러리 강의는 수치 계산 라.. 더보기
한 번에 따라하는 데이터 분석 기초 완주반 수강 일지(4) 실습 위주의 강의라는 것이 참으로 유용함을 실감하였다. 조건문, 반복문, 함수, 클래스, 모듈, 예외 처리를 강의와 실습을 따라 하다 보니 열흘 만에 다 들었다. 물론 완숙을 위해서는 많은 복습이 필요하지만 일단 이해를 완료하고 두어번의 실제 코딩으로 에러가 없음을 확인하였다. 나는 대부분 프로그램 언어를 독학으로 공부했는데, 역시 잘 설명하는 강사님의 도움이 매우 큰 역할을 한다는 것을 실감하였다. 처음 강의를 신청할 때 강의료가 너무 비싸지 않는가 하는 느낌이었는데 막상 듣고 나니 그 가치는 된다는 생각이 들었고 국가에서 지원해 주니 더 이상 고마울 수가 없었다. 물론 이 강의는 초보자를 대상으로 하는 강의라 쉬울 수밖에 없는데 아무리 초보자라도 언어 하나를 이해하는 데는 매우 어려움이 따른다는 것을.. 더보기
한 번에 따라하는 데이터 분석 기초 완주반 수강 일지(3) 그림 설명 : 코랩 화면(파이썬 입력, 에디트, 실행 통합 화면) 3. 변수와 자료형 변수와 자료형에 대한 강의는 변수의 정의, 변수 이름 선언 규칙, 변수의 의미, 변수 선언, 변수 출력 순으로 이론과 실습이 진행되었고 코딩 실습에서는 다양한 방법으로 실습이 이루어져 유익하였다. 예를 들면 변수 선언에서 a = 1, b = 1을 선언할 때 세 가지 방법 즉 1) a = 1, b = 1, 2) a = b =1, 3) a = 1, b=a과 같이 실습하였다. 4. 자료형 자료형에서는 순서가 있는 숫자, 문자열, 리스트, 튜플과 비순서형인 딕셔너리, 집합, 부울로 나누어 강의가 진행되었다. 가. 숫자형에서는 종류, 타입 출력, 연산자, 관련 함수 순으로 이론을 강의한 후에 실습을 진행하였다. 나. 문자열에서는.. 더보기
한 번에 따라하는 데이터 분석 기초 완주반 수강 일지(2) 2. 사전 교육 정식 과목 강의에 들어 가가 전 수업 방법에 대한 강의를 받았다. 총 5단계로 구성되었으나 중요란 내용만 요약한다. 수업을 들으면서 구글 크롬 브라우저를 사용하여 Google Colaboratory(코랩)에 연결하여 실습하는 강의였다. 즉, 수업을 들으면서 실시간으로 코랩에서 실습 진행(수업 일시 정지)하는데 한 쪽엔 강의 화면, 다른 쪽엔 코랩을 실행시켜 수강과 실습을 동시에 실행하는데 나는 강의를 먼저 듣고 강의 자료로 복습하면서 코랩에서 실습하였다. 수업 화면 상단 오른쪽에 강의 노트가 있어서 언제나 메모를 할 수 있으며 수업 자료도 다운 가능하여 편리하게 활용 가능하였다. 이어서 파이썬에 대하여 소개를 들었다. Python의 정의, Python 특징, 실습 환경에 관한 자세한 강의.. 더보기
한 번에 따라하는 데이터 분석 기초 완주반 수강 일지(1) 1. 동기 및 수강 이유 먼저 위 강의를 수강한 계기는 "AI가 무엇인가?"라는 자문에서 시작하였다. AI에 대한 대략적인 의미를 파악하니 데이터의 중요성을 알았다. 그래서 약 반년 동안 라벨링에 열심히 매달렸고 돈도 150여만 원 벌었다. 그런데 라벨링이란 것이 매우 중요하나 힘든 작업이었고 AI를 완성하는 기초 작업일뿐이어서 성에 차지 않았다. 기본적으로 AI를 구현하는 방법을 찾으니 결국 프로그램이었고 파이선이라는 프로그램 언어였다. 고용노동부에서 운영하는 HRD에 들어가서 교육 프로그램을 찾았으나 내 수준에 맞는 강의를 찾기가 매우 힘들었다. 좀 상세하면서도 초보가 접근이 용이한 과정을 찾다 보니 패스트 캠퍼스(https://fastcampus.co.kr/)에서 실시하는 위 제목의 강의를 선택하였.. 더보기
AICE 자격 시험 후기 유튜브에서 우연한 기회로 데이터 라벨링을 접하고 크라우드웍스에서 작업을 하였습니다. 처음에는 재미있었지만 작업이 정교해야하고 컴퓨터에 앉아서 1시간 일하면 오륙천원에 힘이 많이 들었습니다. 그런 와중에 인공지능(AI)을 더 깊이 알게 되었고 시대에 뒤쳐지지 않아야 되겠다는 생각으로 AICE에서 실시하는 2회 자격시험에 응시하였습니다. 단순히 라벨러 자격시험에서 배운 실력으로 무료 실습 강의만 듣고 응시하여서 무참히 불합격하였습니다. 오기가 생기더군요. 그래서 이번에는 체계적으로 공부를 하였습니다. 1. 먼저 50위 내의 자격 시험 응시자에게 제공하는 AICE Basic 교재를 완독하였습니다. - 일반 서점에서 구매 가능하며 조기 시험 응시(50위 내)자에게도 무료 제공함. 2. AICE Ready VOD.. 더보기
인공지능 데이터 전문가 1급 자격시험 준비 자료1/3 AIDE 1(2)급 이론정리- 1,2급 내용이 비슷, 2급은 윤리가 제외 4차 산업과 인공지능 1. 4차 산업혁명 시대 * 핵심기술 : 인공지능(AI), 정보(빅데이터), 사물인터넷, 3D 프린팅, 로봇, 공유경제, 드론 2. 인공지능 서비스 개요 * 데이터획득 : IoT, Mobile, M2M을 통한 이미지, 영상, 텍스트, 기계와 기계간의 통신데이터 수집 과정 * IoT(Internet of Things) : 사물인터넷, 실시간으로 데이터를 인터넷으로 주고받는 기술이나 환경 * M2M(Machine To Machine) : 사물통신, 인간의 개입없는 무인화, 지능화 서비스 * 데이터가공(전처리) : 인공지능이 학습할 수 있는 데이터로 변화시키는 과정(데이터라벨링), 인공지능 부분에서 가장 중요하며 가.. 더보기
데이터 라벨러가 됩시다. 4. 어디서 시작할 수 있나요 데이터 라벨링을 할 수 있는 곳은 아래와 같이 여러 곳이 있습니다. 물론 이외에도 찾아 보시면 더 있을 것으로 생각합니다만 비교적 많이 알려진 곳을 열거해 봅니다. 한국지능정보사회진흥원(NIA)(라벨러 및 라벨링에 대한 정보를 얻을 수 있는곳), 크라우드웍스(현재 거의 가장 많은 회원을 확보하고 있고, 프로젝트[작업]도 쉽게 얻을 수 있는곳)가 대표적이고, 에이모, 레이블러, 케시미션, 고블린, 에이아이웍스, 메트웍스, 레이블온, 애니웨이, 마이크라우드, crowd oh, datamaker,nachos 등이 있다. 5. 라벨링 시작하기(라벨러 입문 가이드) 위의 다양한 곳에서 작업을 할 수 있습니다만 비교적 쉽게 업무를 숙달시키기 쉽고 접근이 용이한 크라우드웍스를 중심으로 .. 더보기

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