다음 내용을 포함하여 작성하시오.

1) 인공지능 활용 분야

2) 주제 선정 이유

3) 주제를 가장 잘 나타내는 영상 자료 링크

4) 영상 내용 요약

5) 인공지능으로 인한 일상 속의 변화

6) 인공지능의 미래 상상

7) 느낀 점 및 새로 알게된 점

다음 내용을 포함하여 작성하시오

(모둠별로 1명만 작성)

1) 주제 :

2) 프로그램 내용 :

3) 제작 동기 :

4) 제작 과정에 대한 설명 :

5) 결과 설명(잘된 부분, 안된 부분, 추후 반영하고 싶은 부분)

1) 배운 점

2) 느낀 점

3) 실천할 점

(수업 내용과 관련해서 더 배우거나 탐구하고 싶은 부분)

2)주제 선정 이유: 인공지능을 이용하면 악성코드를 만들기 쉬워져 범죄가 늘어나지는 않을까 궁금했기 때문이다. 또한 내 꿈이 정보 보안 전문가인데 미래에 정보 보안이 궁금해졌기 때문이다.

4)영상 내용 요약: 해커들이 인공지능을 이용해 악성코드를 만들어 범죄에 쓰고 있다. 또한 악성코드를 만들기 쉬워져 누구나 악성코드를 만들 수 있는 시대가 왔다.

5)인공지능으로 인한 일상 속의 변화: 누구나 코드를 조심하며 정보 보안을 위해 점검하고 있다.

6)인공지능의 미래 상상: 인공지능이 생성한 악성코드를 악용하는 사람이 늘어나 많은 피해자들이 속출하고 정보 보안 전문가들은 사이버 공격을 방어하기 위한 수단을 만들 것이다.

7)느낀 점 및 새로 알게된 점: 이미 인공지능으로 악성코드를 만들어 사이버 공격을 한 사례가 있다는 것이 충격적이였다. 그리고 미래에는 더 많은 사이버 범죄가 생겨날 것이라고 생각하니 무서워졌다.

딥 러닝은 인간의 두뇌에서 영감을 얻은 방식으로 데이터를 처리하도록 컴퓨터를 가르치는 인공 지능(AI) 방식입니다. 딥 러닝 모델은 그림, 텍스트, 사운드 및 기타 데이터의 복잡한 패턴을 인식하여 정확한 인사이트와 예측을 생성할 수 있습니다. 이미지를 설명하거나 사운드 파일을 텍스트로 변환하는 등 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업을 자동화하는 데 딥 러닝 방법을 사용할 수 있습니다. 

딥 러닝이 중요한 이유는 무엇인가요?

인공 지능(AI)은 인간처럼 사고하고 학습하도록 컴퓨터를 훈련합니다. 딥 러닝 기술은 다음과 같이 일상적인 제품에 사용되는 많은 AI 애플리케이션을 구동합니다.

• 디지털 어시스턴트

• 음성 인식 TV 리모컨

• 사기 탐지

• 자동 얼굴 인식

자율 주행 자동차, 가상 현실 등과 같은 신흥 기술의 중요한 구성 요소이기도 합니다. 

딥 러닝 모델은 데이터 사이언티스트에 의해 알고리즘 또는 미리 정의된 일련의 단계를 사용하여 태스크를 수행하도록 훈련된 컴퓨터 파일입니다. 기업은 딥 러닝 모델을 사용하여 다양한 애플리케이션에서 데이터를 분석하고 예측할 수 있습니다.

딥 러닝의 용도는 무엇인가요?

딥 러닝은 자동차, 항공 우주, 제조, 전자, 의학 연구 및 기타 분야에서 여러 가지 사용 사례에 활용됩니다. 다음은 딥 러닝의 몇 가지 예입니다.

• 자율 주행 자동차는 딥 러닝 모델을 사용하여 도로 표지판과 보행자를 자동으로 감지합니다.

• 방위 시스템은 딥 러닝을 사용하여 위성 영상의 관심 영역에 자동으로 플래그를 지정합니다.

• 의료 영상 분석은 딥 러닝을 사용하여 의학적 진단에서 암세포를 자동으로 감지합니다.

• 공장에서는 딥 러닝 애플리케이션을 사용하여 사람이나 물체가 기계로부터 안전하지 않은 거리 내에 있는 경우를 자동으로 감지합니다.

딥 러닝의 다양한 사용 사례를 컴퓨터 비전, 음성 인식, 자연어 처리(NLP) 및 추천 엔진의 4가지 범주로 그룹화할 수 있습니다.

느낀 점:대충 알고는 있었지만 정확하게 알아보니 알게된점이 많았고 새로웠다.

2) 주제 선정 이유 : 금융 업계에서 인공지능이 어떻게 사용되는지 궁금해서

3) 주제를 가장 잘 나타내는 영상 자료 링크 :

4) 영상 내용 요약 : 1. 금융 업계에서 인공지능이 개인에 신용 평가를 해서 더 정확하게 평가할수 있다. 2. 프로세스에도 인공지능을 활용할수있다. 3. 사기를 탐지하는데도 인공지능을 활용할수 있다.

5) 인공지능으로 인한 일상 속의 변화 : 사람들이 많고 어려운 일을 하지 않아도 된다.

6) 인공지능의 미래 상상 : 미래에 금융업계에서는 아에 은행에 모든 사람들이 없어 지고 AI로봇으로 해서 더 정확하게 사람들에게 대출을 해주는 그런 은행이 될 것 같다.

7) 느낀 점 및 새로 알게된 점 : 금융업계에서 인공지능이 활용할 수 있다는 것이 신기 했다.

영화나 드라마 속에서만 보던 작은 기기 하나로 집 안의 가전제품들을 모니터링하고 제어시키는 것이 그리 멀지 않은 시대에 우리가 사용할 수 있는 미래가 오게 되었고 바쁜 일상살고있는 현대인들에게 반드시 필요하다고 생각되는 기술이기 때문이다

영상 내용: 스마트홈은 사람의 생활 패턴 등

세심한 것들까지 신경써서 집을 제어하는 인공지능이다

인공지능은 많은 곳에 활용되고 있다. 그중에서도 자율 주행 자동차가 가장 많이 상용화 되였다. 중국의 경우 벌써 배이징, 우한 등의 지역에서 자율 주행 택시도 운행하고 있다고 한다. 만약 우리나라에도 자율 주행 택시가 많이 상용화 된다면, 우리는 조금 더 편하게 이동수단을 사용할 수 있을 것 같다.

2) 법을 이용해 사람들에게 처벌이나 보상을 내리는 것이기 때문에 공정함이 중요해서 사람과 달리 감정 기복이 없고 기준이 명확한 AI가 판결을 내린다면 어떨지 궁금했기 때문

3) https://www.youtube.com/watch?v=0cIgEcKoQ2E

4) 현재 AI 판사에 대한 관심이 높아지고 있고다. 실제로 대만에서는 AI 판사를 적용했는데 범죄 종류에 따라 다른 AI 모델이 판결을 내린다. 일체된 양형 기준으로 재판이 공정해지고 판결 과정이 투명하게 드러나며 보편적인 평등을 이룰 수 있다는 점은 기대할 수 있지만, 개별 사안의 특수성까지는 고려하기 어렵다는 점도 우려된다.

5) AI가 판결을 내리게 되면 재판이 더 빠르게 진행되고 판결 과정이 투명하게 드러나게 될 것 같다.

6) AI 판사로 인해서 인간 판사의 부당 판결이나 부정은 막을 수 있겠지만, 오히려 인간 판사와 다르게 개별 사건의 특수성을 고려하지 못하는 일도 일어날 수 있을 것 같다. 아마 AI 판사가 적용된 미래에서는 AI 판사와 함께 재판을 참관하며 AI판사를 관리하는 새로운 직업이 생길 것 같다.

7) 인공지능이 더 많은 영역의 일을 하는 것이 가능해지면서 판사와 같은 직업까지 인공지능이 맡게 될지 모르는 상황이라는 것을 새로 알게 되었다.

우리의 일상에 잘 녹아있는 것 같고 가장 가깝게 느껴졌기 때문에 위 주제로 선정.

AI 알고리즘은 이미 일상에 자리 잡고 있다. 대표적으로 콘텐츠 사업, 전자상거래, OTT 플랫폼, 인터넷 검색 결과 등. 때로는 정확하고 때로는 부정확함. 많은 사용자들이 좋아하는 상품&콘텐츠를 추천하는 방식. 콘텐츠 기반 방식, 협업 필터링 방식이 있음. 문제점과 한계도 아직 까지는 있음.

콘텐츠 추천 AI가 일상에 스며들면서 자신이 좋아하는 분야의 영상들이 OTT 플랫폼에 뜨며, 굳이 찾지 않아도 자신이 원하는 결과들을 얻을 수 있음.

미래에는 생각하는 것 만으로도 AI가 인식해서 각자 원하는 것이 무엇인지 알려줄 것 같다.

앞으로 올 미래가 기대되며, AI 기술이 더 발전할 때마다 놀랍고 신기하다.

내가 미래에 타보고 싶어서 이다.

자율주행 자동차는 도로 인프라, 소프트웨어,

센서가 있고 센서는 초음파, 래이더, 래이다,

카메라 센서가 있고 소프트웨어는 딥러닝을

한다, 그리고 도로 인프라는 센서를 보조하는 역할이다.

자율주행 자동차가 상용화되어서 교통사고률이 낮아진다.

미래에는 더욱 발달된 차량과 도로 인프라, 센서도 더욱 발달되어 사고률이 낮아질 것이다.

느낀점: 자율주행 자동차가 생각보다 더욱 활성화거 되었다.

1) 배운 점 : 인공지능이 어떻게 사용되는지 알았다.

2) 느낀 점 : 새로운 선생님과 수업해서 조금 떨렸지만 그래도 재미있었다.

3) 실천할 점 : 창 닫기를 조심하자!!!

이 프로그램을 활용해 더 완성도 높게 만들어보고 싶다.

2)새롭고 재밌었다.

3)인공지능에 대해 더 알미아보고 내가 할 수 있는 걸 생각해봐야겠다.

2) 도, 솔, 높은 도 음 판별

3) 소리의 높낮이를 판별하기 위함

4) 티처블 머신으로 '도', '솔' '높은 도' '배경 소음'에 해당하는 데이터를 입력하고 학습시켰다.

5) 사람의 목소리도 판별할 수 있었다면 좋았을 텐데 그 생각을 못하고 피아노 소리 데이터만 학습시켜서 사람의 목소리는 배경 소음으로만 분류되었다. 이점이 아쉬웠고 추후 다시 만든다면 사람의 목소리 데이터도 학습시키면 좋을 것 같다.

2) 느낀 점: 원래부터 머신러닝에 대해 알고 있었지만 더 자세히 알게 되어 좋은 시간이였다.

3) 실천할 점: 머신러닝을 이용해 학습한 인공지능을 활용한 사례에 대해 더 알아보고 싶다.

2. 동물의 얼굴과 사람의 얼굴을 비교해 어떤 동물에 더 가까운지 판단.

3. 우리가 어떤 얼굴상인지 궁금해서 만듦.

4. 여러 동물 사진들을 가져와 데이터로 학습시킨 후 동물 별로 분류

5. 분류 결과가 배경 색에 많은 영향을 받는 것 같아서 다음부턴 배경을 지우거나 한 색으로 통일하면 좋을 것 같음.

2) 재밌다

3) 집에가서또해보고싶다

프로그램 내용: 계절 사진과 주변의 환경, 사진, 그림 등을 비교해

확인한다.

제작 동기: 팀원들과 대화 중 관련 아이디어가 나옴.

제작 과정에 관한 설명: 여러 계절의 사진들을 활용해 확인

결과 설명: 그림 인식 X

에 대해 학습하고 내용을 정리하여

모둠별로 한 개씩 맡아 업로드 하세요!

아델리 펭귄

젠투 펭귄

턱끈 펭귄

의 특징을 조사하여 업로드 해주세요!

기하학에서 코사인 법칙은 삼각형의 세 변과 한 각의 코사인 사이에 성립하는 정리이다. 이에 따르면, 삼각형의 두 변의 제곱합에서 사잇각의 코사인과 그 두 변의 곱의 2배를 빼면, 남은 변의 제곱과 같아진다. 삼각형의 두 변의 직각 삼각형에 대한 피타고라스의 정리에 대한 일반화이다.

코사인 유사도란?

내적공간의 두 벡터간 각도의 코사인값을 이용하여 측정된 벡터간의 유사한 정도를 의미한다.

내적공간의 두 벡터간 각도의 코사인값을 이용하여 측정된 벡터간의 유사한 정도를 의미한다.

내적공간의 두 백터간 각도의 코사인값을

이용하여 측정된 백터간 유사한 정도를

의미한다.