# data[].attributes.headline
[파이어팡] 1. 산불 이미지 분류하기

# data[].attributes.subject
[파이어팡] 1. 산불 이미지 분류하기

# data[].attributes.body
주제 선정 이유 - 기후 변화로 인한 사회적 필요성에 따라 이미지 기반 자동 분류 시스템이 실질적으로 도움될 것이라 생각했다. 또한 공개된 산불 이미지 데이터셋이 존재하여, 데이터 수집 어려움 없이 모델 학습과 검증이 가능하기 때문이다.

# data[].attributes.headline
[토트넘] 2. 경제 변화 예측하기

# data[].attributes.subject
[토트넘] 2. 경제 변화 예측하기

# data[].attributes.body
1. 지속가능발전목표

경제 변화 예측 모델

한국과 미국의 경제 의존성을 두 나라의 경제 지수를 통해 파악한다. 이를 통해 우리나라의 경제 성장을 예측할 수 있다.

# data[].attributes.attachment_link.description
6 classes: cardboard, glass, metal , paper, plastic and trash.

# data[].attributes.headline
[파이어팡] 2. 최저시급 예측 모델

# data[].attributes.subject
[파이어팡] 2. 최저시급 예측 모델

# data[].attributes.body
주제 선정 이유 - 미래 최저시급을 예측하는 모델은 노동시장과 경제 상황을 이해하는 데 큰 도움이 된다. 또한 예측 모델 결과를 통해 경제 상황 변화에 따른 정책 시뮬레이션이나 리스크 분석이 가능해진다.

# data[].attributes.headline
[나는 홀로] 1. 숫자를 인식하는 AI, 오렌지로 쉽게 만들고 Colab으로 구현하기

# data[].attributes.subject
[나는 홀로] 1. 숫자를 인식하는 AI, 오렌지로 쉽게 만들고 Colab으로 구현하기

# data[].attributes.body
저는 SDG 4 양질의 교육 분야를 주제로 선정했습니다. 누구나 쉽고 직관적으로 AI를 체험할 수 있는 환경을 제공하는 것은 교육의 질을 높이는 데 매우 중요하다고 생각했습니다.

Orange 프로그램을 사용하면 프로그래밍 지식 없이도 숫자 이미지를 분류하는 AI 프로그램을 직접 만들 수 있기 때문에, 학생과 교사 모두에게 AI를 이용한 교육 도구로 확장 가능성이 있습니다.

# data[].attributes.headline
기계학습 모델 프로젝트

# data[].attributes.subject
기계학습 모델 프로젝트

# data[].attributes.body
1. 팀별 SDGs(지속가능발전 목표) 주제 구현하기

2. 팀별 실생활 문제 해결 주제 구현하기

3. 팀별 발표한 내용을 참고하여 의견을 공유하세요.

# data[].attributes.headline
[풍경의 밥상] 1. 건강한 식사

# data[].attributes.subject
[풍경의 밥상] 1. 건강한 식사

# data[].attributes.body
1.목표: 건강하고 행복한 삶 보장

주제: 건강한 식사 (이미지 분류)

이유: 20-30대 당뇨병 예방을 위한 건강한 식사가 이루어지도록 하기 위해 선정함.

# data[].attributes.headline
[안석우]1. 여가생활 중 생긴 상처 분류 

# data[].attributes.subject
[안석우]1. 여가생활 중 생긴 상처 분류 

# data[].attributes.body
주제 선정 이유: 내 진로와 관련되어있기도 하고 한번 탐구해보고싶어서 선정하였음

# data[].attributes.headline
[풍경의 밥상] 2. 풍경 이미지 분류

# data[].attributes.subject
[풍경의 밥상] 2. 풍경 이미지 분류

# data[].attributes.body
주제: 풍경 이미지 분류

1. 이유: 찍은 사진들을 효율적으로 분리하기 위해 선정함.

-어떤 풍경을 찍은 것인가.

-시간은 낮? 밤?

-망원? 광각?

# data[].attributes.headline
[토트넘] 1. 실생활 문제 해결 - 재활용 쓰레기 분류 모델

# data[].attributes.subject
[토트넘] 1. 실생활 문제 해결 - 재활용 쓰레기 분류 모델

# data[].attributes.body
인공지능을 이용하여 재활용 쓰레기인지 아닌지, 재활용 쓰레기라면 어떤 종류의 쓰레기인지 분류하는 ai를 사용하여 실생활의 쓰레기 분리수거 문제를 해결한다.

https://www.kaggle.com/datasets/asdasdasasdas/garbage-classification

# data[].attributes.attachment_link.description
데이터를 불러오고 있습니다

# data[].attributes.headline
(안석우) 2.우리 동네 대기질 분류

# data[].attributes.subject
(안석우) 2.우리 동네 대기질 분류

# data[].attributes.body
대기질 분류를 선택한 이유는 건강 보호, 환경 보호, 정책 개선, 그리고 생활의 질 향상 때문입니다. 대기질이 나쁘면 건강에 해롭고, 환경과 기후 변화에 영향을 주며, 데이터를 통해 지역별 문제를 파악해 정책을 만들 수 있습니다. 깨끗한 공기는 주민들의 삶의 질도 높여줍니다.

선정 이유: 운동활동(경보,축구,농구,러닝)을 하는데에 있어서 대기질이 중요하기때문에

# data[].attributes.headline
[나는 홀로] 2. 감정 인식 프로그램 만들기

# data[].attributes.subject
[나는 홀로] 2. 감정 인식 프로그램 만들기

# data[].attributes.body
저는 실생활 문제 해결 주제로는 감정 인식 프로그램을 만드는 것입니다. 감정 공감에 미숙하거나 힘든 사람들을 위해 얼굴 이미지를 학습해 어떤 표정인지 알려주는 감정 인식 프로그램을 제작하려고 합니다. Colab을 사용할 것입니다.