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소개: 미리 넣은 데이터를 바탕으로 AI 가상 머신을 훈련시킵니다. 그래서 새로운 데이터를 넣으면 2개 이상의 묶음으로 분류합니다.

특징
- 다룰 수 있는 데이터의 종류: 이미지, 음성 파일, 영상 파일(업로드 및 웹캠으로 촬영 가능)
- 분류 가능한 묶음의 개수: 최소 2개 이상 (150여 개까지 가능함을 확인했습니다)

언어: 영어 → 크롬의 번역 기능으로 한국어 번역 가능

기기: 노트북/데스크탑 O, 태블릿 PC X

예시
[6학년 실과] 나는 고양이 상일까 강아지 상일까? daily.gegdaegu.org/6/0112#h.3jloq6qirh8b

# data[].attributes.attachment_link.description
Train a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.

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https://pengtalk-student.ebse.co.kr/

# data[].attributes.attachment_link.title
EBSe AI 펭톡(PENGTALK) 이용 가이드 | 초등학생을 위한 영어 말하기 학습 앱

# data[].attributes.body
실시간 설문수업 및 퀴즈
https://www.mentimeter.com/

# data[].attributes.attachment_link.title
구글 Meet-실시간 원격수업 플랫폼 활용 안내

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학생 응답 주소
https://www.menti.com/

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AI펭톡_(학생용)매뉴얼

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멘티미터 설명 및 활용 영상

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멘티미터 설명 및 활용 영상

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실시간 설문 결과외에도 대규모 퀴즈쇼, 프레젠테이션 기능까지 다양하고 유용하게 사용되는 멘티미터! 수업시간 활용도 굿! 입니다!

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으로 온라인 수업을 진행하시는 선생님들에게 도움이 되고자 합니다. 우리의 문제는 늘 현장에 답이 있습니다. (우문현답)

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Zoom 화상회의 사용자 매뉴얼

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Zoom 화상회의 사용자 매뉴얼

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Zoom 화상회의 사용자 매뉴얼

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Zoom 화상회의 사용자 매뉴얼을 소개합니다. -Zoom 활용 수업 단체카톡방에 선생님들께서 집단지성으로 올려주신 Zoom 자료를 모두 모아 보았어요. -Zoom 화상회의 프로그램으로 온라인 수업에 도움이 되었으면 좋겠어요. -자료를 만드신 선생님께서 여기에 올려진 자료의 공개가 원치 않으시면 댓글로 삭제를 요청하시면 삭제하도록 하겠습니다. -자세한 내용은매뉴얼 자료와영상을 다운 받아 보세요. -제공한 자료는 모두 PC에서 다운받아 보시는 것이 편하세요!

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줌 수업시 설정을 이렇게

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줌 수업시 설정을 이렇게

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초보자도 쉽게 하는 줌(zoom) 사용법(강의실 만들고 세팅해서 온라인 화상강의 시작하기)

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줌(ZOOM) 소회의실 활용법 3가지 l팀별수업 l 1:1상담 l 사전설정

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1. 하울링이 생길 경우?
-기기 1대만 소리 & 마이크 켜기
(아래 그림 참고)

2. 마이크가 안 될 경우?(컴퓨터)
https://youtu.be/-aTMF8XoaEc

3. 마이크가 안 될 경우?(스마트기기)
https://youtu.be/1VToxeVtNNY

# data[].attributes.headline
아이캔스크린 및 아이캔노트

# data[].attributes.subject
아이캔스크린 및 아이캔노트

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화면에 직접필기 및 동영상 녹화
https://cafe.naver.com/icannote
에서 아이캔스크린 및 아이캔노트 다운받으면 됨.
사용법
https://sciencelove.com/2435?category=470023

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썸네일, 카드뉴스 만들기

# data[].attributes.subject
썸네일, 카드뉴스 만들기

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https://www.miricanvas.com/

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선생님들께 강추, 미리캔버스

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우리반이 소개하는 세계 여행 지도

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우리 반이 소개하는 세계 여행 지도

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세계 지리 여행 지도

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6-1 탐험가의 W.C.G. 세계 지리 여행 지도 - Google My Maps

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6학년 1반의 세계 관련 지도 지리 자료입니다.

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어린이 국회 법안 만들기

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Flipgrid is where social and emotional learning happens! The leading video discussion platform for millions of PreK to PhD educators, students, and families.

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翻译，口译，翻译器，口译器

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똑똑한 AI 번역기 파파고, 언어 장벽 없이 대화하는 세상을 꿈꿉니다.

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클래스카드 | 영어쌤 1/3이 선택한 스마트 단어장!

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선생님은 시간절약, 학생들은 성적쑥쑥

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학습 플래시카드로 배우세요.

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무료로 외국어를 배우세요.

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듀오링고 외국어를 배우는 세계에서 가장 인기 있는 학습 도구입니다. 100% 무료로 제공되며, 과학을 기반으로 설계되어 무척 재미있습니다. duolingo.com에서 온라인으로 또는 앱을 통해 연습하세요!

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We express ourselves in different ways. On Flip, you can use our simple and fun built-in camera to record your thoughts, add effects and share within your Flip group as video, audio only or text in your web browser or mobile app.

# data[].attributes.attachment_link.title
Flip is a video discussion and sharing app, free from Microsoft.

# data[].attributes.attachment_link.description
Flip (formerly Flipgrid) is a video discussion and video sharing app, free from Microsoft, built for classrooms and beyond. Learn more.

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지휘 앱

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Semi-Conductor is an experiment that lets you conduct your own orchestra through your browser. You can move your arms to change the tempo, volume, and instrumentation of a piece of music.

It uses Tensorflow.js, a machine learning library that works in the browser, to map out your movements through your webcam. An algorithm plays along to the score as you conduct, using hundreds of tiny audio files from live recorded instruments.

Find more information about PoseNet on the TensorFlow blog.

Built by Rupert Parry, Melissa Lu, Haylie Craig and Samantha Cordingley from Google Creative Lab, Sydney.

# data[].attributes.attachment_link.description
An AI experiment to conduct an orchestra inside your web browser.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
How were these built?

All our experiments are all built with freely accessible web technology such as Web Audio API, WebMIDI, Tone.js, and more. These tools make it easier for coders to build new interactive music experiences. You can get the open-source code to lots of these experiments here on Github.

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Music is for everyone. Play with simple experiments that let anyone, of any age, explore how music works.

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앱

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Google Arts & Culture features content from over 2000 leading museums and archives who have partnered with the Google Cultural Institute to bring the world's treasures online.

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

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
This is a game built with machine learning. You draw, and a neural network tries to guess what you're drawing. Of course, it doesn't always work. But the more you play with it, the more it will learn. So far we have trained it on a few hundred concepts, and we hope to add more over time. We made this as an example of how you can use machine learning in fun ways. Watch the video below to learn about how it works, and

Built by Jonas Jongejan, Henry Rowley, Takashi Kawashima, Jongmin Kim, Nick Fox-Gieg, with friends at Google Creative Lab and Data Arts Team.

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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.

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
If you're seeing this message, it means we're having trouble loading external resources on our website.

웹 필터가 올바르게 작동하지 않으면 도메인 *. kastatic.org과 *.kasandbox.org 이 차단되어 있는지 확인하세요.

칸아카데미에 로그인하고 모든 기능을 사용하려면 브라우저에서 자바스크립트를 활성화하세요.

칸아카데미는 세계적 수준의 교육을 무료로 누구에게나 어디에서든지 제공한다는 미션을 가진 비영리기관입니다.

학습자, 선생님, 학부모:

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왜 칸아카데미일까요?

개별 맞춤형 학습

학생들은 자신의 속도에 맞는 연습을 통해 부족한 부분을 메꾸고 학습 속도를 높일 수 있습니다.

신뢰성 있는 콘텐츠

전문가들이 만들어 칸아카데미의 수학, 과학 등의 단원 및 연습문제는 신뢰할 수 있습니다. 학습자와 선생님이 항상 무료로 이용 가능합니다.

선생님에게 힘을 싣어주는 툴

선생님은 칸아카데미 활용을 통해 학생들의 부족한 부분을 찾아내고 맞춤형 지도가 가능하며 모든 학생들을 만족시킬 수 있습니다.

선생님

차별화된 수업에 모든 학생들을 참여시켜 보세요.

수업을 잘 지원할 수 있도록 선생님들에게 힘을 실어줍니다. 미국 내 선생님의 90% 가 칸아카데미 활용이 효과적이었다고 답하였습니다.

학습자 및 학생

여러분은 무엇이든지 배울 수 있습니다.

수학, 과학 등의 과목을 깊이 있게 이해할 수 있습니다.

"저희 집은 형편이 넉넉하지 않았습니다. 원룸에서 모든 식구가 살 정도로 형편이 좋지 않았어요. 제가 어렸을 때, 저는 수학이 마냥 두려웠어요. 하지만, 지금은 칸아카데미 덕분에 수학에 자신감이 생기고 좋아하게 되었어요."

우리가 같이 변화를 만들어 낼 수 있습니다

모든 아이들은 배울 수 있는 기회를 가져야 합니다.

전 세계의 6억 1700만 어린이들이 기초적인 수학과 읽기에 대한 배움의기회를 얻지 못하고 있습니다. 이러한 어린이들의 삶을 여러분이 바꿀 수 있습니다.

# data[].attributes.attachment_link.description
수학, 예술, 컴퓨터 프로그래밍, 경제, 물리학, 화학, 생물학, 의학, 금융, 역사 등을 무료로 학습해 보세요. 칸아카데미는 어디에서나 누구에게나 세계 최고의 무료 교육을 제공하는 미션을 가진 비영리기관입니다.

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똑똑! 수학탐험대 - 인공지능(AI) 활용 초등수학수업 지원시스템

# data[].attributes.attachment_link.description
똑똑! 수학탐험대 - 인공지능(AI) 활용 초등수학수업 지원시스템

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모야모, 다음 꽃검색, 네이버렌즈

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solar walk2
스텔라리움
달의위상

# data[].attributes.body
AR동물관찰앱

# data[].attributes.headline
SGIS 통계지리정보서비스

# data[].attributes.subject
SGIS 통계지리정보서비스

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세계에서 가장 정교한 지구본

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Expeditions & Tour Creator are no longer available - Expeditions Help

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On June 30, 2021, we deactivated the Expeditions and Tour Creator apps. They’ll no longer work on your devices, and tours can’t be downloaded again after they’re gone. You can find many of the tours f

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동영상에 보이스를 더하다. 원하는 문장을 입력만 하면 생생한 AI 더빙이 뚝딱.

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인공지능성우

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AI Voice Generator with Emotional Text to Speech | Typecast

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The online AI voice generator that can turn your text into life-like speech. Over 400+ hyper-realistic voices. Create your content just the way you want it!

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만화그리기 앱

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교사용

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e학습터 주요 변경 및 문의 내용

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e학습터 주요 변경 및 문의 내용

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+화상시스템 활용을 위한 기본 설정
http://gg.gg/estudy6

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e학습터 화상수업 준비하기

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e학습터 화상수업 맛보기

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[크롬브라우저 세팅] 화상 화면 창이 안뜨거나 카메라, 마이크 설정이 필요할 때

# data[].attributes.subject
[크롬브라우저 세팅] 화상 화면 창이 안뜨거나 카메라, 마이크 설정이 필요할 때

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최신 매뉴얼 및 자주 묻는 질문

# data[].attributes.subject
최신 매뉴얼 및 자주 묻는 질문

# data[].attributes.body
2020.12.23 버전
- e학습터 사용 문제시 해결 방법 --

1. 접속이 안되고, 자꾸 튕겨요?
- e학습터 화상수업 접속 후
- 주소표시줄의 자물쇠 버튼 클릭
- 사이트설정
- 사이트 초기화 선택

2. 학생 화면에서 카메라가 안보여요?
- e학습터 화상수업 접속 후
- 주소표시줄의 자물쇠 버튼 클릭
- 사이트설정
- 크롬 설정창에서 마이크, 카메라, 스피커 권한 설정 허용하기

3. 아이폰, 아이패드에서 화상수업 실행이 안되요?
- 아이폰 설정 -> 사라피 -> 팝업 설정 차단 해제

4. 학생 스마트기기에서 이어셋을 사용하는 데 소리가 안들려요?
- 학생 화면에서 마이크를 이어셋으로 선택하면 해결
(스마트기기는 마이크와 이어폰 단자가 셋트로 선택됨)

5. 위와 같이 해주었는데도 학생 소리가 안들려요?
- 교사 화면에서 학생 목록을 보고 학생의 스피커 온/오프 확인
- 학생 화면에서 오른쪽 아래 스피커 버튼 켜도록 요청

6. 사이트 재설정 등을 했는데도 학생이 접속아 계속 튕겨요?
- 사이트 재설정 후 학생 기기를 리셋해 주세요

7. 학교에서 교사로 접속했는데 ,수업 진행이 잘 안되요?
- 선생님이 학교에서 수업 접속 등이 잘 안되는 경우는 스마트폰 테더링 등으로 네트워크를 바꾸어서 접속해 보세요...

8. 카메라가 연결되어 있는데 카메라 화면이 안나와요?
- 다른 프로그램이 카메라를 사용하는 경우가 대부분입니다.
- 특히 줌같은 것을 사용할 경우 줌 등의 프로그램이 카메라를 선점(?)하고 있어서 그렇네요. 그럴때는 어플리케이션 카메라 허용 부분에서 줌, 스카이프 등을 해제하면 됩니다.

출처: https://band.us/band/81083259/post/531

# data[].attributes.headline
웹캠, 마이크 설치 및 설정하기

# data[].attributes.subject
웹캠, 마이크 설치 및 설정하기

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[쉽게 따라하는 원격수업] 웹캠, 마이크 설치 및 설정하기

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e학습터 화상수업시스템 동영상 및 매뉴얼

# data[].attributes.subject
e학습터 화상수업시스템 동영상 및 매뉴얼

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웨비나 영상, 교사용 영상, 학생용 영상, 상세 매뉴얼, 간편 매뉴얼 탑재

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17개 시도 통합 초등학교,중학교 온라인 학습 서비스. 2015년 개정 교육 과정 콘텐츠, 평가문항등 제공.

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e학습터 화상수업시스템 사용방법

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e학습터 화상수업시스템 사용방법

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e학습터 화상수업 서비스 사용방법by광주마지초 김황선생님

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Share your videos with friends, family, and the world

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e학습터 화상 강좌등록하고 활용하기

# data[].attributes.subject
e학습터 화상 강좌등록하고 활용하기

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e학습터 화상수업서비스 쉽게 배우기!! / 이학습터 화상수업/ e학습터 화상수업 교사용/ 참여 요청/화면공유/둘러보기/화면공유/질문하기/발표하기/소리/마이크 등등

# data[].attributes.headline
e학습터 화상수업 유용한 기능

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e학습터 화상수업 유용한 기능

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e학습터 화상수업 유용한 기능

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e학습터 화상수업 유용한 기능

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e학습터 화상수업 유용한 기능

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e학습터 화상수업 유용한 기능

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이학습터 화상수업 서비스 학생용 버전!/e학습터 화상수업/ 화상수업 여러 가지 기능/ 둘러보기/ 발표하기/질문하기/설문조사 등등

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e학습터를 통한 실시간 쌍방향 수업하기 feat. 온라인협력도구

# data[].attributes.subject
e학습터를 통한 실시간 쌍방향 수업하기 feat. 온라인협력도구

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[쉽게 따라하는 원격수업] e학습터를 통한 실시간 쌍방향 수업하기 feat.온라인협력도구 활용

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웹기반 디지털교과서 이용 방법

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[쉽게 따라하는 5분 원격수업] 의견을 모으는 영리한 담벼락 패들렛(교사용)

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[쉽게 따라하는 5분 원격수업] 퀴즈로 재미있게 카훗!(교사용)

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[쉽게 따라하는 5분 원격수업] 공동작업이 가능한 디지털 화이트보드 구글 잼보드(교사용)

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협업 프레젠테이션 만들고 링크를 학생들과 공유하여 수업에 활용하세요.

# data[].attributes.attachment_link.title
[구글 클래스룸] 구글 프레젠테이션으로 반협력수업 하기 첫번째 : 수업자료제작 꿀팁!

# data[].attributes.body
협업 문서를 만들고 링크를 학생들과 공유하여 함께 문서를 작성해보세요.(여러 페이지를 만들어 모둠별로 작성할 페이지를 안내할 수 도 있습니다.)

# data[].attributes.attachment_link.title
[같이수업준비해요] 구글 문서 공유하기 / 등교개학 후 모둠활동&협업을 할 수 있는 방법

# data[].attributes.body
21.02.18 연수자료입니다 같이 압축되어있는 폰트도 같이 설치하셔야 안깨집니다 ^^

# data[].attributes.headline
스마트폰 영상제작 TIP 3가지

# data[].attributes.subject
스마트폰 영상제작 TIP 3가지

# data[].attributes.attachment_link.title
영상덕후가 알려주는 영상제작할 때 알아야할 3가지_스마트폰으로 영상제작하기_영상미디어_미디어리터러시_영리클_1화

# data[].attributes.headline
스마트폰 영상제작 자주하는 실수

# data[].attributes.subject
스마트폰 영상제작 자주하는 실수

# data[].attributes.attachment_link.title
#영상미디어리터러시 클래스 2강 스마트폰 촬영 실수 BEST 5

# data[].attributes.headline
키네마스터로 기초영상만들기

# data[].attributes.subject
키네마스터로 기초영상만들기

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경기평생교육학습관 번데기학교

# data[].attributes.attachment_link.title
#영상미디어리터러시 클래스 3강 키네마스터로 배우는 기초영상편집

# data[].attributes.headline
키네마스터 쉽게 사용하기

# data[].attributes.subject
키네마스터 쉽게 사용하기

# data[].attributes.attachment_link.title
키네마스터 쉽게 따라하기!

# data[].attributes.headline
기초학습 국어/수학(저학년)

# data[].attributes.subject
기초학습 국어/수학(저학년)

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대구 교육청 기초학력 진단 보정 시스템

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대구 교육청 기초학력지원을 위한 시스템, 교과학습 향상도 측정, 진단처방 프로그램 제공

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소개: 위의 Teachable Machine과 아두이노로 만든 분류하는 AI 모델입니다. 뒤의 관을 따라 내려오는 대상이 무엇인지 분류해서 앞의 두 개의 통 중 알맞은 통에 넣습니다.

특징
- 카메라가 달린 기기, 아두이노, 서보모터가 필요합니다. (해당 예시에서는 우노를 사용하였습니다.)
- 도안은 해당 사이트에서 다운로드 받을 수 있습니다.

기기: 노트북/데스크탑 O, 태블릿 PC O

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Sorry... Teachable Machine isn't supported here :(

Your browser or device doesn't support Teachable Machine.

Learn more about Teachable Machine on the Homepage, or visit this site on desktop in Chrome or Safari.

A DIY experiment connecting Arduino + Teachable Machine

Meet Tiny Sorter, a fun starter project that teaches you about machine learning and physical computing - together, in a hands-on DIY way.

1. Assemble your sorter

A. Get the parts.

Printer

8.5" x 11" paper (preferably cardstock)

Tape

Scissors

Ruler

Googley Eyes (MANDATORY)

Arduino Leonardo

Micro Servo (SG90)

Jumper Wires (Male to Male)

B. Print it Out

Download and print the assembly instructions on the printout or watch the video below for more details.

C. Put it all together

Download and Unzip the sketch Folder

1/2

2. Connect it to your browser

A. Get the arduino setup

Download and Unzip the sketch Folder

1/2

B. Hook up the p5 sketch

To get the Arduino to interact with your browser, you'll use something called a p5 sketch, which you can open in a new window here, then click connect. Your sorter will start to move!

3. Train your model

Download and Unzip the sketch Folder

1/2

See how well you've trained your model by dropping in cereal and seeing if it goes into the right bucket.

Open this website on your computer to try it out!

Expand this window to try out your sorter!

Things not working out?

Align the tiny sorter with your webcam for good classification.

Angle your computer screen to make the ramp steeper or shallower.

Note: Above all, remember that the results of any machine learning model depend on the examples you give it. Trying different examples is a core part of exploring machine learning. So, if it's not working as you intended, play around with different approaches for what examples you provide.

Take all of this and make it your own

# data[].attributes.attachment_link.description
Your browser or device doesn't support Teachable Machine. Learn more about Teachable Machine on the Homepage, or visit this site on desktop in Chrome or Safari. Meet Tiny Sorter, a fun starter project that teaches you about machine learning and physical computing - together, in a hands-on DIY way. 1.

# data[].attributes.body
소개: AI 모델과 하는 그림으로 말해요 퀴즈입니다. 제시된 단어를 그림으로 그려 20초 이내에 AI 모델이 맞추면 됩니다. AI 모델이 6개의 문제를 모두 맞추면 성공입니다.

특징: 문제를 직접 낼 수는 없으며, 무작위로 나옵니다.

언어: 한국어

기기: 노트북/데스크탑 O, 태블릿 PC O

활용 수업 수업 예시
[1학년 통합] AI, 내가 그린 그림을 맞춰봐! daily.gegdaegu.org/1/0114#h.vygvucyderv8
[전학년 미션] 인공지능 짝꿍과 함께 그림을 그려요! daily.gegdaegu.org/1/0114#h.bg6mgq43siu

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This is a game built with machine learning. You draw, and a neural network tries to guess what you're drawing. Of course, it doesn't always work. But the more you play with it, the more it will learn. So far we have trained it on a few hundred concepts, and we hope to add more over time. We made this as an example of how you can use machine learning in fun ways. Watch the video below to learn about how it works, and

Built by Jonas Jongejan, Henry Rowley, Takashi Kawashima, Jongmin Kim, Nick Fox-Gieg, with friends at Google Creative Lab and Data Arts Team.

# data[].attributes.attachment_link.description
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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특징: AI 모델과 듀엣 연주를 합니다. 특정 음을 누르면, AI 모델이 그에 어울리는 화음을 적절한 위치에 넣습니다.
- 화면 상의 키보드를 마우스로 눌러도 되고, 키보드를 사용할 수도 있습니다.

언어: 영어 → 크롬의 번역 기능으로 한국어 번역 가능

기기: 노트북/데스크탑 O, 태블릿 PC O

[전학년 미션] 인공지능과 함께 피아노 연주를? daily.gegdaegu.org/1/0114#h.trldri9d6zk4

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소개: 웹 기반의 그림 도구로, 사용자가 그림을 그리면 머신 러닝 기술을 활용하여 사용자가 그리고자 하는 대상을 파악합니다. 파악한 대상에 해당하는 아이콘이나 클립아트를 제안하는데, 다양한 종류의 대상이 상단에 제시됩니다. 사용자가 그림의 특징을 잘 살려 표현할수록 제시되는 대상의 종류가 수렴됩니다.

특징
- 다룰 수 있는 데이터의 종류: 이미지
- 그림을 그리면 선이 다듬어지기 때문에 간단한 작업 시에는 일러스트 대신 사용해도 괜찮습니다.
- 왼쪽의 다른 도구를 써서 텍스트, 도형을 추가하거나 색칠할 수도 있습니다.
- 그림을 png 형식의 파일로 다운로드 받을 수 있습니다.

언어: 한국어

기기: 노트북/데스크탑 O, 태블릿 PC O

# data[].attributes.attachment_link.description
Fast drawing for everyone. AutoDraw pairs machine learning with drawings from talented artists to help you draw stuff fast.

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소개: 지휘자가 되어 오케스트라를 직접 지휘해봅니다. 지휘를 하는 동작을 인식하여 그에 따라 곡을 연주합니다.

특징
- 카메라가 필요합니다.
- 곡은 1개입니다.
- 연주하는 악기군, 속도, 소리의 크기를 조절할 수 있습니다.

언어: 영어

기기: 노트북/데스크탑 O, 태블릿 PC X

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Semi-Conductor is an experiment that lets you conduct your own orchestra through your browser. You can move your arms to change the tempo, volume, and instrumentation of a piece of music.

It uses Tensorflow.js, a machine learning library that works in the browser, to map out your movements through your webcam. An algorithm plays along to the score as you conduct, using hundreds of tiny audio files from live recorded instruments.

Find more information about PoseNet on the TensorFlow blog.

Built by Rupert Parry, Melissa Lu, Haylie Craig and Samantha Cordingley from Google Creative Lab, Sydney.

# data[].attributes.attachment_link.description
An AI experiment to conduct an orchestra inside your web browser.

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바흐 두들은 바흐의 306편의 곡을 바탕으로 만든 AI 도구로, 두 마디의 악보 안에 원하는 음을 넣으면 적절한 화음을 넣어 바흐 풍의 곡을 만들어줍니다.

특징
- 4/4박자로, 낮은 도부터 높은 파까지 가능합니다.
- 반음도 표시할 수 있습니다.
- bpm 도 조절할 수 있습니다.
- 만든 작품을 MIDI 파일로 다운로드 받거나, 공유할 수 있습니다.
- 만득 작품에서 음을 수정할 수 있습니다.

언어: 한국어

기기: 노트북/데스크탑 O

예시
[3학년 음악] AI 야 나도 곡 만들어줘~ daily.gegdaegu.org/3/0111#h.agui3fij64mt

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Go behind-the-scenes of today's Doodle below!

Today we celebrate world renowned German composer and musician Johann Sebastian Bach with our first ever AI-powered Doodle! Made in partnership with the Google Magenta and Google PAIR teams, the Doodle is an interactive experience encouraging players to compose a two measure melody of their choice. With the press of a button, the Doodle then uses machine learning to harmonize the custom melody into Bach's signature music style (or a Bach 80's rock style hybrid if you happen to find a very special easter egg in the Doodle...:)).

The first step in developing the Doodle? Creating a machine learning model to power it. Machine learning is the process of teaching a computer to come up with its own answers by showing it a lot of examples, instead of giving it a set of rules to follow as is done in traditional computer programming. The model used in today's Doodle was developed by Magenta Team AI Resident Anna Huang, who developed Coconet: a versatile model that can be used in a wide range of musical tasks-such as harmonizing melodies or composing from scratch (check out more of these technical details in today's Magenta blog post).

Specifically, Coconet was trained on 306 of Bach's chorale harmonizations. His chorales always have four voices, each carrying their own melodic line, while creating a rich harmonic progression when played together. This concise structure made them good training data for a machine learning model.

Next came our partners at PAIR who used TensorFlow.js to allow machine learning to happen entirely within the web browser (versus it running utilizing tons of servers, as machine learning traditionally does). For cases where someone's computer or device might not be fast enough to run the Doodle using TensorFlow.js, the Doodle is also served with Google's new Tensor Processing Units (TPUs), a way of quickly handling machine learning tasks in data centers- yet another Doodle first!

These components, combined with art and engineering from the Doodle team, helped create what you see today.

-

Johann Sebastian Bach was born in the small German town of Eisenach on this day in 1685 (under the old Julian calendar). He grew up in a large musical family: his father played multiple instruments and also worked as director of the town's musicians. His eldest brother, also a musician, raised young Bach from the age of 10 after his father's passing. Primarily known as an exceptional organist during his lifetime, Bach also understood how to build and repair the complex inner mechanisms of pipe organs (which are depicted in today's interactive Doodle).

Composing music at a prolific pace (sometimes at the rate of one cantata per week!), Bach was a humble man who attributed his success to divine inspiration and a strict work ethic. He lived to see only a handful of his works published, but more than 1,000 that survived in manuscript form are now published and performed all over the world.

Bach's reputation soared following the 19th century "Bach revival," as the music world gained new appreciation for his innovative use of four-part harmony, modulations of key, and mastery of counterpoint and fugue. Perhaps the best measure of his legacy is his impact on other artists, ranging from classical to contemporary over the centuries.

Musicians weren't the only ones affected by Bach's music, however. After the Voyager 2 deep space probe launched, scientist and author Lewis Thomas suggested that the human race broadcast his music to the outermost reaches of the solar system. "I would vote for Bach, all of Bach," he wrote. "We would be bragging, of course."

Here's to Bach!
Explore the life and legacy of Johann Sebastian Bach by visiting Google Arts & Culture.
Engineering Lead | Jacob Howcroft

Art Lead | Pedro Vergani

UX Design | Leon Hong

Producer | Colin Duffy

Engineering Support | Ben McMahan, José Montes, Brian Murray, Rebecca Thomas, Jordan Thompson

Marketing & Partnerships Lead | Perla Campos

Business Affairs Lead | Madeline Belliveau

Salamander piano samples | Alexander Holm

Writing support | Elena Skopetos

Doodle Team Leads | Jessica Yu, Brian Kaas, Ryan Germick

Volunteer Engineering Support | Raven Black, Luca Chiarandini, Stephanie Tung

Art Support | Mattias Breitholtz

QA | Sailaja Adapala, Soni Kumari, Sahithi Mullamuri

Program Manager | Lauren Hannah-Murphy

ML Research | Anna Huang, Curtis Hawthorne, Adam Roberts

TensorFlow.js Engineering | James Wexler, Ann Yuan, Daniel Smilkov, Nikhil Thorat

ML Serving Engineering | Haiming Bao, Christer Leusner, Alejandro Lince, Vinu Rajashekhar, Steven Ross, Sean Sechrist, Christina Sorokin

TPU Engineering | Todd Wang

Product Manager | Chris Han

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Go behind-the-scenes of today's Doodle below! Today we celebrate world renowned German composer and musician Johann Sebastian Bach with our first ever AI-powered Doodle! Made in partnership with the Google Magenta and Google PAIR teams, the Doodle is an interactive experience encouraging players to compose a two measure melody of their choice.

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바흐 두들은 바흐의 306편의 곡을 바탕으로 만든 AI 도구로, 두 마디의 악보 안에 원하는 음을 넣으면 적절한 화음을 넣어 바흐 풍의 곡을 만들어줍니다.

특징
- 4/4박자로, 낮은 도부터 높은 파까지 가능합니다.
- 반음도 표시할 수 있습니다.
- bpm 도 조절할 수 있습니다.
- 만든 작품을 MIDI 파일로 다운로드 받거나, 공유할 수 있습니다.
- 만득 작품에서 음을 수정할 수 있습니다.

언어: 한국어

기기: 노트북/데스크탑 O

예시
[3학년 음악] AI 야 나도 곡 만들어줘~ daily.gegdaegu.org/3/0111#h.agui3fij64mt

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Go behind-the-scenes of today's Doodle below!

Today we celebrate world renowned German composer and musician Johann Sebastian Bach with our first ever AI-powered Doodle! Made in partnership with the Google Magenta and Google PAIR teams, the Doodle is an interactive experience encouraging players to compose a two measure melody of their choice. With the press of a button, the Doodle then uses machine learning to harmonize the custom melody into Bach's signature music style (or a Bach 80's rock style hybrid if you happen to find a very special easter egg in the Doodle...:)).

The first step in developing the Doodle? Creating a machine learning model to power it. Machine learning is the process of teaching a computer to come up with its own answers by showing it a lot of examples, instead of giving it a set of rules to follow as is done in traditional computer programming. The model used in today's Doodle was developed by Magenta Team AI Resident Anna Huang, who developed Coconet: a versatile model that can be used in a wide range of musical tasks-such as harmonizing melodies or composing from scratch (check out more of these technical details in today's Magenta blog post).

Specifically, Coconet was trained on 306 of Bach's chorale harmonizations. His chorales always have four voices, each carrying their own melodic line, while creating a rich harmonic progression when played together. This concise structure made them good training data for a machine learning model.

Next came our partners at PAIR who used TensorFlow.js to allow machine learning to happen entirely within the web browser (versus it running utilizing tons of servers, as machine learning traditionally does). For cases where someone's computer or device might not be fast enough to run the Doodle using TensorFlow.js, the Doodle is also served with Google's new Tensor Processing Units (TPUs), a way of quickly handling machine learning tasks in data centers- yet another Doodle first!

These components, combined with art and engineering from the Doodle team, helped create what you see today.

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Johann Sebastian Bach was born in the small German town of Eisenach on this day in 1685 (under the old Julian calendar). He grew up in a large musical family: his father played multiple instruments and also worked as director of the town's musicians. His eldest brother, also a musician, raised young Bach from the age of 10 after his father's passing. Primarily known as an exceptional organist during his lifetime, Bach also understood how to build and repair the complex inner mechanisms of pipe organs (which are depicted in today's interactive Doodle).

Composing music at a prolific pace (sometimes at the rate of one cantata per week!), Bach was a humble man who attributed his success to divine inspiration and a strict work ethic. He lived to see only a handful of his works published, but more than 1,000 that survived in manuscript form are now published and performed all over the world.

Bach's reputation soared following the 19th century "Bach revival," as the music world gained new appreciation for his innovative use of four-part harmony, modulations of key, and mastery of counterpoint and fugue. Perhaps the best measure of his legacy is his impact on other artists, ranging from classical to contemporary over the centuries.

Musicians weren't the only ones affected by Bach's music, however. After the Voyager 2 deep space probe launched, scientist and author Lewis Thomas suggested that the human race broadcast his music to the outermost reaches of the solar system. "I would vote for Bach, all of Bach," he wrote. "We would be bragging, of course."

Here's to Bach!
Explore the life and legacy of Johann Sebastian Bach by visiting Google Arts & Culture.
Engineering Lead | Jacob Howcroft

Art Lead | Pedro Vergani

UX Design | Leon Hong

Producer | Colin Duffy

Engineering Support | Ben McMahan, José Montes, Brian Murray, Rebecca Thomas, Jordan Thompson

Marketing & Partnerships Lead | Perla Campos

Business Affairs Lead | Madeline Belliveau

Salamander piano samples | Alexander Holm

Writing support | Elena Skopetos

Doodle Team Leads | Jessica Yu, Brian Kaas, Ryan Germick

Volunteer Engineering Support | Raven Black, Luca Chiarandini, Stephanie Tung

Art Support | Mattias Breitholtz

QA | Sailaja Adapala, Soni Kumari, Sahithi Mullamuri

Program Manager | Lauren Hannah-Murphy

ML Research | Anna Huang, Curtis Hawthorne, Adam Roberts

TensorFlow.js Engineering | James Wexler, Ann Yuan, Daniel Smilkov, Nikhil Thorat

ML Serving Engineering | Haiming Bao, Christer Leusner, Alejandro Lince, Vinu Rajashekhar, Steven Ross, Sean Sechrist, Christina Sorokin

TPU Engineering | Todd Wang

Product Manager | Chris Han

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Go behind-the-scenes of today's Doodle below! Today we celebrate world renowned German composer and musician Johann Sebastian Bach with our first ever AI-powered Doodle! Made in partnership with the Google Magenta and Google PAIR teams, the Doodle is an interactive experience encouraging players to compose a two measure melody of their choice.

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소개: 유튜브에서 만든 AI 모델로, 랜덤으로 주어진 곡에 맞추어 얼마나 립싱크를 잘 하는지 판단합니다. 그리고 별점 5개 중 점수를 부여합니다.

특징
- 카메라가 필요합니다.
- 팝송만 있습니다.

언어: 영어

기기: 노트북/데스크탑 O, 태블릿 PC O

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
Safari is recommended
on this device

Chrome is recommended
on this device

Camera not found on this browser

Check if your camera is connected
or try on another browser

Please use portrait mode

Using a mobile browser might cause some performance drops.
For the best experience, please use a desktop browser.

Your device took long time to setup, You may encounter some performance issue
For the best experience, please use desktop browser

Ready to see how well you can LipSync?

Your LipSync accuracy score is

Creating your scorecard...

Turn the sound up and LipSync to 'Dance Monkey' by Tones and I

# data[].attributes.attachment_link.description
Safari is recommendedon this device Chrome is recommendedon this device Camera not found on this browser Check if your camera is connectedor try on another browser Please use portrait mode Using a mobile browser might cause some performance drops. For the best experience, please use a desktop browser.

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소개: 유튜브에서 만든 AI 모델로, 랜덤으로 주어진 곡에 맞추어 얼마나 립싱크를 잘 하는지 판단합니다. 그리고 별점 5개 중 점수를 부여합니다.

특징
- 카메라가 필요합니다.
- 팝송만 있습니다.

언어: 영어

기기: 노트북/데스크탑 O, 태블릿 PC O

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소개: 12간지로 그림자 놀이를 할 수 있는 AI 모델입니다. 자신의 생일이나 띠를 입력하면 그에 맞는 동물부터 시작합니다.

특징
- 카메라가 필요합니다.
- 배경이 깨끗해야 합니다.

언어: 한국어(페이지 오른쪽 하단에서 설정 가능)

기기: 노트북/데스크탑 O, 태블릿 PC O

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소개: 12간지로 그림자 놀이를 할 수 있는 AI 모델입니다. 자신의 생일이나 띠를 입력하면 그에 맞는 동물부터 시작합니다.

특징
- 카메라가 필요합니다.
- 배경이 깨끗해야 합니다.

언어: 한국어(페이지 오른쪽 하단에서 설정 가능)

기기: 노트북/데스크탑 O, 태블릿 PC O

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소개: 사진 또는 그림을 올리거나 스트리트뷰를 선택하면 그 사진 속 장면에서 날 만한 소리를 들려줍니다.

특징
- 카메라가 필요합니다.
- 그림을 넣어도 작동합니다.

언어: 영어

기기: 노트북/데스크탑 O, 태블릿 PC O

예시
[3학년 과학] 귀를 쫑긋, 사운드 디자이너! daily.gegdaegu.org/3/0114#h.y5lxpkl7j879

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소개: 사진 또는 그림을 올리거나 스트리트뷰를 선택하면 그 사진 속 장면에서 날 만한 소리를 들려줍니다.

특징
- 카메라가 필요합니다.
- 그림을 넣어도 작동합니다.

언어: 영어

기기: 노트북/데스크탑 O, 태블릿 PC O

예시
[3학년 과학] 귀를 쫑긋, 사운드 디자이너! daily.gegdaegu.org/3/0114#h.y5lxpkl7j879

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구글 아트 앤 컬쳐(Google Art & Culture)에는 전세계 1500여 개의 문화 예술 기관의 작품을 볼 수 있습니다.

AI 기술과 저장된 그 작품들을 활용한 재미있는 프로젝트들을 먼저 소개하겠습니다.

아래의 링크로 들어가면, AI 기술을 활용한 것 이외에도 재미있는 다양한 프로젝트들을 볼 수 있습니다.

# data[].attributes.attachment_link.description
Google Arts & Culture features content from over 2000 leading museums and archives who have partnered with the Google Cultural Institute to bring the world's treasures online.

# data[].attributes.body
소개: 사용자가 업로드한 이미지에서 추출된 또는 사용자가 직접 선택한 5개의 색상으로 사용자의 팔레트를 구성합니다. 사용자의 팔레트와 같은 팔레트를 가진 예술 작품을 찾아 제시하는 인공지능 활용 검색 엔진입니다.

특징
- FROM AN IMAGE 버튼을 눌러 풍경 사진을 업로드하거나 그림을 업로드할 수도 있습니다.
- 사진을 업로드하지 않고 색을 직접 선택할 수 있습니다.
- SURPRISE ME 버튼을 눌러 임의의 색상 5가지를 선택할 수 있습니다.
- 예술 작품은 그림에 국한되지 않고, 조형물이나 사진 등도 포함됩니다.
-하단에 나타난 각각의 예술 작품을 누르면 예술작품에 대한 자세한 설명을 볼 수 있습니다.

언어: 영어
- 각각의 작품에 대한 설명의 경우, 하단의 'Google 번역' 버튼을 눌러 한국어로 볼 수 있습니다.
- 태블릿에서는 자동으로 뜨는 하단의 구글 번역에서 '한국어'를 누르면 한국어로 볼 수 있습니다.

기기: 노트북/데스크탑 O, 태블릿 PC O

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
When you take a photo with this feature, a color palette from your photo is sent to Google to find artworks that contain similar colors.

Google won't use data from your photo for any other purpose and will only store the colors from your photo for the time it takes to search for matches.

# data[].attributes.attachment_link.title
Google Art & Culture Experiments - Art Palette

# data[].attributes.attachment_link.description
When you take a photo with this feature, a color palette from your photo is sent to Google to find artworks that contain similar colors. Google won't use data from your photo for any other purpose and will only store the colors from your photo for the time it takes to search for matches.

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소개: 사용자가 업로드한 이미지에서 추출된 또는 사용자가 직접 선택한 5개의 색상으로 사용자의 팔레트를 구성합니다. 사용자의 팔레트와 같은 팔레트를 가진 예술 작품을 찾아 제시하는 인공지능 활용 검색 엔진입니다.

특징
- FROM AN IMAGE 버튼을 눌러 풍경 사진을 업로드하거나 그림을 업로드할 수도 있습니다.
- 사진을 업로드하지 않고 색을 직접 선택할 수 있습니다.
- SURPRISE ME 버튼을 눌러 임의의 색상 5가지를 선택할 수 있습니다.
- 예술 작품은 그림에 국한되지 않고, 조형물이나 사진 등도 포함됩니다.
-하단에 나타난 각각의 예술 작품을 누르면 예술작품에 대한 자세한 설명을 볼 수 있습니다.

언어: 영어
- 각각의 작품에 대한 설명의 경우, 하단의 'Google 번역' 버튼을 눌러 한국어로 볼 수 있습니다.
- 태블릿에서는 자동으로 뜨는 하단의 구글 번역에서 '한국어'를 누르면 한국어로 볼 수 있습니다.

기기: 노트북/데스크탑 O, 태블릿 PC O

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When you take a photo with this feature, a color palette from your photo is sent to Google to find artworks that contain similar colors.

Google won't use data from your photo for any other purpose and will only store the colors from your photo for the time it takes to search for matches.

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Google Art & Culture Experiments - Art Palette

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When you take a photo with this feature, a color palette from your photo is sent to Google to find artworks that contain similar colors. Google won't use data from your photo for any other purpose and will only store the colors from your photo for the time it takes to search for matches.

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소개: 위에서 소개한 아트 팔레트의 패션 버전입니다. 다섯 가지 색을 선택하면,  그 색을 주요 색상으로 하여 만든 옷을 볼 수 있습니다. 3800여 개의 쇼에서 소개된 14만여 개의 옷을 기반으로 찾습니다.

특징
- 오른쪽 상단의 카메라 버튼을 클릭하면 사진을 업로드하고, 그 사진에서 주요 색상을 추출할 수 있습니다.

언어: 영어

기기: 노트북/데스크탑 O, 태블릿 PC O (오른쪽 탐색은 뜨지 않지만, 왼쪽 기능은 사용할 수 있습니다.)

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소개: 위에서 소개한 아트 팔레트의 패션 버전입니다. 다섯 가지 색을 선택하면,  그 색을 주요 색상으로 하여 만든 옷을 볼 수 있습니다. 3800여 개의 쇼에서 소개된 14만여 개의 옷을 기반으로 찾습니다.

특징
- 오른쪽 상단의 카메라 버튼을 클릭하면 사진을 업로드하고, 그 사진에서 주요 색상을 추출할 수 있습니다.

언어: 영어

기기: 노트북/데스크탑 O, 태블릿 PC O (오른쪽 탐색은 뜨지 않지만, 왼쪽 기능은 사용할 수 있습니다.)

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