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1. 질문에 대한 답변을 댓글로 달아주세요

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1. 질문에 대한 답변을 댓글로 달아주세요

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SW와 AI를 구분짓는 분명한 차이점은 무엇이 있을까요?

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오렌지3가 다운로드 되지 않을 경우 이 파일을 다운 받아 설치해주세요.

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이다겸일반대/초등컴퓨터교육

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2022. SW·AI 기반 과학·수학·정보 융합교육 직무연수 운영 계획

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2022-08-08 사전 설문_SW·AI 기반 과학·수학·정보 융합교육 직무 연수

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안녕하십니까? 본 설문지는 이번 학기 강의를 위하여, 선생님들의 수준을 파악하고, 강의 방식을 결정하며, 결과에 따라 연구에 활용하기 위하여 제작되었습니다. 본 설문 결과를 토대로 이번 연수 내용에 반영하여 학습수준의 조정 등이 이루어질 예정입니다. 본 설문지는 세 개의 부분으로 구성되어 있습니다. 첫 번째는 선생님의 기본적 배경을 알아보고, 강의에 대한 의견을 듣고자 하는 내용입니다.

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2022-08-10 사후 설문_SW·AI 기반 과학·수학·정보 융합교육 직무 연수

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안녕하십니까? 본 설문지는 선생님들의 강의 만족도와 의견을 파악하고, 변화를 통계적으로 파악하여 추후 강의를 개선하고 반영하며, 결과에 따라 연구에 활용하기 위하여 제작되었습니다. 본 설문지는 세 개의 부분으로 구성되어 있습니다. 첫 번째는 강의에 대한 만족도와 의견을 듣고자 하는 내용입니다. 두 번째는 선생님의 AI 교육 역량의 변화를 측정하기 위한 내용입니다. 마지막은 선생님께서 지닌 융합인재소양의 변화를 알아보기 위한 내용입니다. 다소 번거로우시겠지만, 설문 내용을 잘 읽으신 후 한 문항도 빠짐없이 솔직하게…

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8/9 수업용 데이터(수정)

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8/9 수업용 데이터(수정)

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코랩파일을 수정하였습니다.

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8/10 수업용 자료 - 과학과 성취 기준

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8/10 수업용 자료 - 과학과 성취 기준

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8/10 수업용 자료 - 인공지능 기초 성취기준

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8/10 수업용 자료 - 인공지능 기초 성취기준

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4~13쪽 참고

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인공지능 기초_성취기준

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8/10 수업용 자료 - 성취 기준 검색 사이트 안내

# data[].attributes.subject
8/10 수업용 자료 - 성취 기준 검색 사이트 안내

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학생평가지원포털 - 교사회원 가입 후 사용 가능
https://stas.moe.go.kr/acvmt/acvmtStd/acvmtStdList:s3

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KICE 학생평가지원포털

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1) 발표 자료
발표순서_팀명_성명1_성명2_성명3.pptx
2) 소스코드
발표순서_ 팀명_성명1_성명2_성명3.ent (중)
발표순서_ 팀명_성명1_성명2_성명3.ows (고)

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*발표에 포함되어야 할 내용
•주제, 주제 선정 이유, 관련 성취기준, 역할 분담

•수업 개발 내용(도입, 전개, 정리)

•기타 추가 내용
•소감, 느낀점, 어려웠던 점, 좋았던 점 등

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고등학교 공유 드라이브

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고등학교 공유 드라이브

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Output

The Tone Analyzer Service analyzes text at the document level and the sentence level. Use the document level analysis to get a sense of the overall tone of the document, and use the sentence level analysis to identify specific areas of your content where tones are the strongest.

To understand how to interpret your tone score, see Understand your Tone Score .

Document-level

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Sentence-level

Identify sentences with stronger tones in context or sorted by score. Highlighted sentences indicate the likelihood of a tone present. If more than one tone is present, the stronger one is shown. Click on a sentence to see a breakdown of all tones.

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The Tone Analyzer Service analyzes text at the document level and the sentence level. Use the document level analysis to get a sense of the overall tone of the document, and use the sentence level analysis to identify specific areas of your content where tones are the strongest.

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3. 감정 단어 수집하기(잼보드)

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3. 감정 단어 수집하기(잼보드)

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소프트웨어를 통해 미래를 꿈꾸고 함께 성장합니다.

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5. 텍스트 분류 모델 실습 링크

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5. 텍스트 분류 모델 실습 링크

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작품 - (실습)기분스피커 : 엔트리

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소프트웨어를 통해 미래를 꿈꾸고 함께 성장합니다.

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용량관계상 고등학교용 구글드라이브에 첨부해두었습니다.

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ESG 기업가 프로젝트

# data[].attributes.attachment_link.readable_text

import math
primes=[]
for n in range(2,100):
    is_prime=True
    for i in range(2, int(math.sqrt(n))+1):
        if n%i==0:
            is_prime=False
            break
    if is_prime:
        primes.append(n)
print(primes)

import pandas
from sklearn import tree
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

df = list(range(2,100))
df1=list(range(2,100))
d = {'primes': 1, 'list(range(2,100))-primes': 0}
df1= df1.map(d)
#문제!!리스트를 구성하는 숫자를 1, 0의 숫자로 못바꿈

X = df()
y = df1()

print(X)
print(y)

print(dtree.predict([201]))
print("[1] means 'prime'")
print("[0] means 'no'")

# data[].attributes.attachment_link.readable_text
# -*- coding: utf-8 -*-
"""소수리스트.ipynb

Automatically generated by Colaboratory.

Original file is located at
    https://colab.research.google.com/drive/1pFnl8-YwKZRfJ9e5Nlia6EWq-rLlim_I
"""

import math
primes=[]
for n in range(2,100):
    is_prime=True
    for i in range(2, int(math.sqrt(n))+1):
        if n%i==0:
            is_prime=False
            break
    if is_prime:
        primes.append(n)
print(primes)

def is_prime(n:int)->bool:
    if n < 2:
        return False
    for i in range(2, n-1):
        if n % i == 0:
            return False
    return True

is_prime(3)

import pandas as pd
from sklearn import tree
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier

X_list = range(1,100)
y_list = []
for n in X_list:
    if is_prime(n):
      y_list.append(1)
    else:
      y_list.append(0)
      
p_list = pd.DataFrame({"X":X_list, "Y":y_list})
p_list

# 디시젼 트리 예시 데이터 로드
iris = load_iris()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(iris.data, iris.target, test_size=0.2, random_state=11)

# 모델 학습
model = DecisionTreeClassifier(random_state=42)
model.fit(X_train, y_train)

y = []
for n in range(99):
  if primes

d = {'primes': 1, 'list(range(2,100))-primes': 0}
df1= df1.map(d)
#문제!!리스트를 구성하는 숫자를 1, 0의 숫자로 못바꿈

X = df()
y = df1()

print(X)
print(y)

print(dtree.predict([201]))
print("[1] means 'prime'")
print("[0] means 'no'")

# data[].attributes.attachment_link.title
청주지역 연평균 기온 변화 예측11

# data[].attributes.headline
[참고]인공지능 체험 사이트

# data[].attributes.subject
[참고]인공지능 체험 사이트

# data[].attributes.body
낙서 인식 모델(퀵드로우) : http://quickdraw.withgoogle.com
그림 인식 https://noni.cmiscm.com/
인공지능 스무고개 게임(아키네이터): http://en.akinator.com/
딥페이크 찾기: http://detectfakes.media.mit.edu/
실시간 얼굴 생성기 : http://generated.photos/face-generator
어울리는 화음 만들기 http://experiments.withgoogle.com/ai/ai-duet/view/

# data[].attributes.body
"NANO"Build you dreams,build you Nano!!!

Our team members Farrux,Saidjamol,Bobur,Mohigul,Jamshid