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김나린, 김나윤, 노아림, 주유리, 김민준, 김유빈, 라태웅,

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다각형의 회전 각도 계산법

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다각형의 회전 각도 계산법

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360÷다각형이 변의 수

ex) 육각형을 그릴때

360÷6=60도

그러므로 60도 회전한다.

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💡 발표 필수 참고 사항

# data[].attributes.subject
💡 발표 필수 참고 사항

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1. 어떤 주제로 왜 이런 그림을 그렸는지 설명한다.

2. 햄스터 봇을 사용한 부분과 손으로 그린 부분을 설명한다.

3. 프로젝트의 장점과 아쉬웠 던 점.

4. 프로젝트를 수행하며 느낀 점.

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우리가 보고 영감을 얻은 작품을 올립니다

# data[].attributes.body
우리가 보고 영감을 얻은 작품을 올립니다.

본인들이 따라하고 싶은 작품이나, 이런 느낌으로 '하고 싶다'는 작품을 올리고 부연 설명(이 작품을 기초 삼아 이런 계획으로 어떤 주제의 그림을 완성하겠다.)을 작성하면 됩니다.

따라하고 싶지 않고 순수 창작을 하고 싶다면 당신의 아이디어를 보여주세요.

(알고리즘, 연습 용 손 그림 등)

꼭 처음의 의도와 똑같이 완벽하게 되지 않아도 괜찮아요.

무엇을 검색할지 막막하다면, 선생님의 추천 검색어에서 뻗어나가서 여러가지 검색을 해보세요.

<선생님의 추천 검색어>

1. 입체파 (큐비즘)

2. 피카소

3. 도형 아트

4. 패턴 디자인

5. 패치워크

6. 레터링아트

7. 그래피티

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IT서포터즈X디지털 시민

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디지털 격차 해소를 위한 'KT IT서포터즈'와 올바른 디지털 문화 확산을 위한 '디지털 시민' 활동을 통해, 더 나은 디지털 세상을 만들어갑니다.

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As remarkable as the StyleGAN algorithm is, it leaves a number of "tells" in each image it creates. These vary from image to image - not every one has all or even many of these glitches - but with a bit of practice you can learn to spot them at a glance. We learned many of these tricks from the excellent tutorial published by Kyle McDonald in 2018.

Water-splotches

We can't expect future algorithms to have this problem, but one of the distinguishing features of the current StyleGAN algorithm is that it commonly produces shiny blobs that look somewhat like water splotches on old photographic prints. These are a dead giveaway. Water splotches can appear anywhere in the image, but often show up at the interface between the hair and the background.

Background problems

Another dead giveaway is that all sorts of things can go wrong with the backgrounds of the images. The neural net is trained on the face, and doesn't pay as much attention to what is going on at the sides. At the very worst, you get some extremely odd companions, as in the first picture below. Sometimes you just get chaotic cubist forms. And sometimes the background looks almost like a torn photograph.

Eyeglasses

Right now, it's very hard for algorithms to generate realistic-looking eyeglasses. A common problem is asymmetry. Look at the frame structure; often the frame will take one style at the left and another at the right, or there will be a wayfarer-style ornament on one side but not on the other. Other times the frame will just be crooked or jagged.

Other asymmetries

In general, symmetry is a challenge for the facial generation algorithms. In additional to asymmetry eyeglasses, be on the lookout for asymmetries in facial hair, different earrings in the left and right ear, and different forms of collar or fabric on the left and right side.

Hair

Hair is extremely difficult to render realistically. Sometimes there will be disconnected strands of hair on the face or elsewhere, as in other first image below. Other times the hair will be too straight, streaked, as Kyle McDonald put it, "like someone smudged a bunch of acrylic with a palette knife or a huge brush." We see this in the middle image below. Sometimes there will be a strange glow or halo around the hair, as in the final image below.

Fluorescent bleed

One interesting tell arises is that fluorescent colors sometimes bleed in from background onto the hair or face.

Teeth

Teeth are not easy to render. Often teeth are odd or asymmetric. In some cases, you may even see three incisors as in the final photograph below.

Signs that a photograph is real

We have shown you how to identify an image that is fake. Now that you know what things that hard for the neural network to generate, you can look for cases where these are accurately rendered and if these are done well you can feel fairly confident that an image is real. These include symmetric eyeglasses and earrings (first image below), actual human-looking companions at the side of a photograph (second image below), and detailed backgrounds especially if there is readable text (third image below).

A silver bullet?

When we launched this website in February of 2019, we thought we had a silver bullet for at least a year or two. We described it thusly:

The StyleGAN algorithm is unable to generate multiple images of the same fake person. Right now, we are unaware of any software that can do that. So if you want to be sure that your tinder crush is a real person, insist on seeing two or more photos. At some point, software will probably catch up. But for now, multiple pictures offer powerful reassurance that the image is not a fake.

Well, it took three months, not a year or two. Egor Zakharov and colleagues at the Samsung AI Center have developed a way to create video of a person moving and talking, based on even a single sample image. Their video demonstration is stunning and well worth a look. Presumably one could supply their algorithm with a single StyleGAN fake face, and it would supply multiple angles and expressions of the same "person". For the time being it might be harder to show the same person in different outfits, settins, etc., but it's clear that we shouldn't be promising any silver bullets against the rapidly evolving technology.

With all this of this in mind, go back and play again. You'll find that with a bit of practice you can get very good at spotting fake images very quickly.

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As remarkable as the StyleGAN algorithm is, it leaves a number of "tells" in each image it creates. These vary from image to image - not every one has all or even many of these glitches - but with a bit of practice you can learn to spot them at a glance.

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How did you do? can your friends do better?

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Interland는 모험이 가득한 온라인 게임으로, 디지털 시민의식과 안전에 관한 중요한 교훈을 직접 체험해 볼 수 있습니다. 게임 플레이를 통해 올바른 인터넷 사용 방법을 배워보세요.

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3대 기본 원칙

1. 인간 존엄성 원칙

인간은 신체와 이성이 있는 생명체로 인공지능을 포함하여 인간을 위해 개발된 기계제품과는 교환 불가능한 가치가 있다.

인공지능은 인간의 생명은 물론 정신적 및 신체적 건강에 해가 되지 않는 범위에서 개발 및 활용되어야 한다.

인공지능 개발 및 활용은 안전성과 견고성을 갖추어 인간에게 해가 되지 않도록 해야 한다.

2. 사회의 공공선 원칙

공동체로서 사회는 가능한 한 많은 사람의 안녕과 행복이라는 가치를 추구한다.

인공지능은 지능정보사회에서 소외되기 쉬운 사회적 약자와 취약 계층의 접근성을 보장하도록 개발 및 활용되어야 한다.

공익 증진을 위한 인공지능 개발 및 활용은 사회적, 국가적, 나아가 글로벌 관점에서 인류의 보편적 복지를 향상시킬 수 있어야 한다.

3. 기술의 합목적성 원칙

인공지능 기술은 인류의 삶에 필요한 도구라는 목적과 의도에 부합되게 개발 및 활용되어야 하며 그 과정도 윤리적이어야 한다.

인류의 삶과 번영을 위한 인공지능 개발 및 활용을 장려하여 진흥해야 한다.

10대 핵심 요건

① 인권보장

인공지능의 개발과 활용은 모든 인간에게 동등하게 부여된 권리를 존중하고, 다양한 민주적 가치와 국제 인권법 등에 명시된 권리를 보장하여야 한다.

인공지능의 개발과 활용은 인간의 권리와 자유를 침해해서는 안 된다.

② 프라이버시 보호

인공지능을 개발하고 활용하는 전 과정에서 개인의 프라이버시를 보호해야 한다.

인공지능 전 생애주기에 걸쳐 개인 정보의 오용을 최소화하도록 노력해야 한다.

③ 다양성 존중

인공지능 개발 및 활용 전 단계에서 사용자의 다양성과 대표성을 반영해야 하며, 성별·연령·장애·지역·인종·종교·국가 등 개인 특성에 따른 편향과 차별을 최소화하고, 상용화된 인공지능은 모든 사람에게 공정하게 적용되어야 한다.

사회적 약자 및 취약 계층의 인공지능 기술 및 서비스에 대한 접근성을 보장하고, 인공지능이 주는 혜택은 특정 집단이 아닌 모든 사람에게 골고루 분배되도록 노력해야 한다.

④ 침해금지

인공지능을 인간에게 직간접적인 해를 입히는 목적으로 활용해서는 안 된다.

인공지능이 야기할 수 있는 위험과 부정적 결과에 대응 방안을 마련하도록 노력해야 한다.

⑤ 공공성

인공지능은 개인적 행복 추구 뿐만 아니라 사회적 공공성 증진과 인류의 공동 이익을 위해 활용해야 한다.

인공지능은 긍정적 사회변화를 이끄는 방향으로 활용되어야 한다.

인공지능의 순기능을 극대화하고 역기능을 최소화하기 위한 교육을 다방면으로 시행하여야 한다.

⑥ 연대성

다양한 집단 간의 관계 연대성을 유지하고, 미래세대를 충분히 배려하여 인공지능을 활용해야 한다.

인공지능 전 주기에 걸쳐 다양한 주체들의 공정한 참여 기회를 보장하여야 한다.

윤리적 인공지능의 개발 및 활용에 국제사회가 협력하도록 노력해야 한다.

⑦ 데이터 관리

개인정보 등 각각의 데이터를 그 목적에 부합하도록 활용하고, 목적 외 용도로 활용하지 않아야 한다.

데이터 수집과 활용의 전 과정에서 데이터 편향성이 최소화되도록 데이터 품질과 위험을 관리해야 한다.

⑧ 책임성

인공지능 개발 및 활용과정에서 책임주체를 설정함으로써 발생할 수 있는 피해를 최소화하도록 노력해야 한다.

인공지능 설계 및 개발자, 서비스 제공자, 사용자 간의 책임소재를 명확히 해야 한다.

⑨ 안전성

인공지능 개발 및 활용 전 과정에 걸쳐 잠재적 위험을 방지하고 안전을 보장할 수 있도록 노력해야 한다.

인공지능 활용 과정에서 명백한 오류 또는 침해가 발생할 때 사용자가 그 작동을 제어할 수 있는 기능을 갖추도록 노력해야 한다.

⑩ 투명성

사회적 신뢰 형성을 위해 타 원칙과의 상충관계를 고려하여 인공지능 활용 상황에 적합한 수준의 투명성과 설명 가능성을 높이려는 노력을 기울여야 한다.

인공지능기반 제품이나 서비스를 제공할 때 인공지능의 활용 내용과 활용 과정에서 발생할 수 있는 위험 등의 유의사항을 사전에 고지해야 한다.

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인공지능(AI) 교육 자료

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Join a game of kahoot here. Kahoot! is a free game-based learning platform that makes it fun to learn – any subject, in any language, on any device, for all ages!

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5. 인공지능윤리 -모럴머신

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5. 인공지능윤리 -모럴머신

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A platform for public participation in and discussion of the human perspective on machine-made moral decisions

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4. 빅데이터-오토드로우

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4. 빅데이터-오토드로우

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Fast drawing for everyone. AutoDraw pairs machine learning with drawings from talented artists to help you draw stuff fast.

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3. 강화학습 - 퀵드로우

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3. 강화학습 - 퀵드로우

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Can a neural network learn to recognize doodles? See how well it does with your drawings and help teach it, just by playing.

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Anyone can learn computer science. Make games, apps and art with code.

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https://blog.naver.com/dahye0426/220190346454

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♡₃♡ : 네이버 블로그

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1. 인공지능의 탐색

탐색이란?

- 문제 해결을 위한 방법 찾는 과정

- 결과 찾을 때까지 ‘탐색’하는 과정

- 문제 해결 여부를 알기 위해 초기-목표상태, 시작-종료기준 존재

- (미로 찾기) 시작 지점 - 도착지점, 문자 부여, 패턴 나열, 깊이 우선 탐색, 넓이 우선탐색

​

2. 인공지능 원리와 활용

1) 문제해결 : 가장 효율적인 방법 찾는 과정 (예: 바둑, 네비 실시간 경로, 공장 기계 작업 등)

2) 추론 : 인간의 논리적 추론 과정을 컴퓨터를 이용하여 모방하는 방식 (예: 전문가 시스템)

3) 학습: 데이터 기반하여 일정한 패턴과 모델 찾아내는 기법 (예: 머신러닝, 딥러닝)

4) 인식 : 사물을 분별하고 판단함 (예: 오감 정보 수용, 의미부여)

​

3. 인공지능의 지식

​

지식이란?

알고 있는 내용, 사물, 배우거나 실천을 통해 알게 된 명확한 인식, 이해

(위계성) 지혜 > 지식 > 정보 > 데이터

​

전문가 시스템이란?

- 특정 분야에 대한 전문지식 정리, 표현한 것을 컴퓨터에 기억시켜 일반인 이용 가능

- 전문가 행동, 사고과정 모방, 전문가가 입력한 정보 명시적 지식이나 규칙으로 정함, 추론을 통해 응답

- 입력된 지식이나 판단을 통해 새로운 지식 구축 (지식 추출하여 컴퓨터에 입력하는 과정 중요)

- 전문가의 지식이 정확하지 않거나 변경될 수 있음

- 조건문 형태로 되어 있어 진정한 인공지능으로 보기 어려울 수 있음

- (장점) 비교적 정확한 분류 및 예측 가능

- (단점) 규칙 점점 길고 복잡해져 유지 보수 어려워짐, 현실은 단순하지 않음

- (적용분야) 의료진단, 자동차, 설비 고장진단, 효과적 직무배치, 주식 투자, 자재 구매 일정,

생산 일정계획수립, 경영 계획분야 등 / 인공지능 의사 왓슨

- (구현을 위한 요소) 주제 전문가, 지식공학자(지식 추출), 프로젝트 관리자, 프로그래머

​

인공지능 분류

1) 규칙기반 인공지능

- 지식이 생성되는 과정 적용, 전문가 시스템

2) 학습기반 인공지능

- 데이터 기반 방법, 지능이 생선되는 학습원리 기반, 머신러닝

3) 연결기반 인공지능

4) 통계기반 인공지능

​

4. 지식의 표현

컴퓨터로 처리할 지식, 처리 가능한 표현 구조 사용

- 지식의 표현방법 : 규칙, 논리, 의미망, 프레임

​

1) 규칙 : 가장 잘 알려진 지식 표현 방법, IF Then(만일 ~이라면, ~한다) 형태 구성

2) 명제 : 참과 거짓 판별

3) 논리식 : 명제 표현을 위해 사용, 논리 기호로 표현, 조건의 결과를 논리식 적용하여 명제 판별

(예시) P : 펭수는 펭귄이다. Q : 펭수는 인기가 많다

​

- 부정(~) : ~P (P가 아니다) / 펭수는 펭귄이 아니다.

- 논리합(V) : PVQ (P 또는 Q) / 펭수는 펭귄이다 또는 인기가 많다.

- 논리곱(^ ) : P^Q (P 그리고 Q) / 펭수는 펭귄이고 인기가 많다.

- 함의( —>) : P —> Q (P이면 Q이다) / 펭수가 펭귄이면 인기가 많다.

​

4) 의미망 : 방향성 그래프로 표현, 자연어 표현에 유리하나 노드가 담고 있는 정보 양이 적고

문제가 조금만 복잡해져서도 의미망 검색하는데 시간이 오래 걸림.

​

- 추론 : 이미 알고 있는 지식으로부터 논리적 결론을 도출하는 행위 또는 과정,

주어진 지식으로부터 새로운 지식을 만드는 방법

1) 규칙을 바탕으로 한 추론 : IF Then

2) 논리식을 바탕으로 한 추론 : 주어진 논리식이 참이면 새로운 논리식 생성

- 삼단논법 : P 소크라테스 / Q 사람이다 / R 죽는다

P —> Q : 소크라테스는 사람이다.

Q —> R : 사람은 죽는다.

P —> R : 소크라테스는 죽는다.

​

- 긍정논법 : P 봄이 끝났다 / Q 여름이 온다

P —> Q : 봄이 끝나면 여름이 온다.

​

- 부정논법 : P 공부를 한다 / Q 성적이 오른다

~ P : 공부를 하지 않았다.

~ Q : 성적이 안 오른다.

P —> Q : 공부를 하면 성적이 오른다.

​

수업 사례 : 컴퓨터 고장 진단 및 처방하는 전문가 시스템 만들기 (고장 상태별 처방법 IF Then 규칙작성)

1) 규칙 : (IF) 컴퓨터 전원이 켜지지 않는다. (Then) 전원 플러그 확인, 배터리 교체한다.

2) 규칙 : (IF) 컴퓨터 검정 화면만 보인다. (Then) 램을 교체하거나 내부 먼지 제거한다

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asian girl, 7 years old, long hair and Pink partial dyeing, big eyes, oval face