국립중앙과학관, 2021년 인공지능 탐구프로그램 운영

국립중앙과학관, 2021년 인공지능 탐구프로그램 운영

 

작성일 2021-01-24 부서 국립중앙과학관 2021-01-24

 

국립중앙과학관, ’21년 인공지능 탐구프로그램 운영
- 자율탐구프로그램에 초･중등생 100명 선정하여 8개월간 자문서비스 등 지원
-인공지능 관련 학교 동아리 30개 선정하여 찾아가는 특강 등 연중 지원
□국립중앙과학관(관장 유국희)은 초･중등학생 대상으로 인공지능에 대한 관심과 탐구분위기 확산을 위한 ’21년 인공지능 탐구프로그램을 운영한다.
□❶(자율탐구 프로그램)첫째, 100명의 초･중･고등학생이 과학관이 제시한 인공지능 탐구과제(붙임1 참조) 중 한 개를 선택하여 금년 10월까지 자율탐구를 한다. 국립중앙과학관 인공지능 자문단*은 다양한 자문 서비스를 제공하여 학생들의 탐구활동을 지원할 계획이다.
*한국과학기술정보연구원 등 정부출연(연) 연구원 13명, KAIST 석･박사 과정 학생 12명 등 총 31명으로 구성
ㅇ(정기자문)우선, 매월 1회 원격으로 정기 자문이 지원된다. 참여 학생들은 화상회의 플랫폼을 활용하여 각자 거주지(집)에서 탐구 중 발생한 궁금한 내용에 대해 질의하고 인공지능 자문단은 실시간 답변과 탐구방향에 대한 자문 서비스를 제공한다.
ㅇ(수시자문 및 대면교육)정기 자문 외에 수시 자문도 제공한다. 참여 학생들이 온라인 커뮤니티 게시판을 활용하여 수시로 도움을 요청하면 인공지능 자문단의 전문가들이 댓글로 필요한 자문을 할 예정이다.아울러, 참여 학생들은 과학관을 방문하여 전문가들로부터 1:1 대면 자문과 교육도 받을 수 있다.
ㅇ(성과대회)10월 중에는 학생들의 탐구성과를 종합 평가하여 우수 학생에게는 과학기술정보통신부장관상 등을 수여･격려할 예정이다.
□❷(인공지능 동아리 지원 프로그램)둘째로 인공지능 관련 초･중･고등학교 동아리(30개)를 대상으로 맞춤형 체험교육과 찾아가는 자문 서비스 등을 12월까지 제공할 예정이다. 우수 동아리 지도교사에게는 과학기술정보통신부장관 표창도 수여한다.
ㅇ(맞춤형 체험 프로그램)과학관은 체험 동영상과 재료를 각 동아리에게 제공할 계획이다. 동아리는 초급(블록으로 인공지능 스피커 만들기), 중급(파이썬으로 인공지능 스피커 만들기), 고급(딥러닝 이해하기) 등 3개 과정 중 1개 과정을 선택하여 자체적으로 탐구활동을 하게 된다.
ㅇ(찾아가는 자문･특강)또한 인공지능 관련 자문･특강을 희망하는 동아리를 위해 전문가가 직접 학교에 방문하는 찾아가는 서비스도 제공된다. 1개 동아리는 연 2회의 범위 내에서 신청할 수 있다.
ㅇ(심화탐구)아울러 심화 및 응용탐구를 원하는 동아리 학생들은 과학관을 방문하여 인공지능과 연계된 로봇･드론 등을 주제로 한 체험교육 서비스도 받을 수 있다.
□국립중앙과학관이 지난해부터 시작하여 올 해 두 번째로 시행하는 인공지능 자율탐구에 참여를 희망하는 학생은 1.25(월)부터 2.19(금)까지, 동아리 지원 프로그램에 참여를 희망하는 지도교사는 2.1(월)부터 3. 5(금)까지 각각 국립중앙과학관 누리집(http://www.science.go.kr) 공지사항을 통해 신청할 수 있다.
□ 국립중앙과학관 유국희 관장은 “중앙과학관이 제공하는 자율탐구 프로그램과 동아리 지원 프로그램을 통해 청소년과 학교현장을 중심으로 4차 산업혁명의 핵심 기술인 인공지능에 대한 관심과 탐구분위기가 확산되기를 희망한다”고 말했다.
붙임 1. 인공지능 자율탐구 프로그램 참여학생 모집 안내
붙임 2. 인공지능 동아리 지원 프로그램 안내

붙임 1 인공지능 자율탐구 프로그램 참여학생 모집 안내
국립중앙과학관은“인공지능 자율탐구 프로그램”에 참여하고자 하는 초･중･고등학생을 아래와 같이 모집합니다.
ㅇ(목 적)초･중등학생 중심으로 인공지능에 대한 관심과 탐구 분위기 확산
ㅇ(모집정원)인공지능에 관심 있는 초(4학년 이상)･중･고등학생 100명 내외
※5개 탐구과제별 20명씩 총 100명 선정
ㅇ(프로그램 안내)본 프로그램은 참여 학생 스스로 일정기간 자율탐구하고, 과학관은 자문 서비스를 제공하여 탐구활동을 지원하는 과정임
주 요 내 용 운영기간 모집대상 정원
▸(개요)참여학생은 과학관이 제시한 5개 탐구과제<첨부1> 중 1개를 최종 선택하여 자율탐구(약 8개월) 2021.3. 초･중･고등학생 100명
▸(지원)①정기 자문(매월 마지막 토요일/비대면) ～
②수시 자문(온라인 커뮤니티 게시판 활용) 2021.10.
③대면 자문(총 3회 내외/국립중앙과학관 과학교육관)
④필수 소요재료 제공(1, 3번 탐구과제만 해당)
▸(혜택)①수료증 발급(성과보고서 제출 등 과제완료 학생)
②과학기술정보통신부장관상 등 수여(우수 탐구학생)
③인공지능 캠프(1～2일, 10월 예정) 참여(참가학생 전원)
※자문 서비스는 정부출연(연) 연구원, KAIST 학생 등으로 구성된 『국립중앙과학관 인공지능 자문단』이 제공
※수료증에는 소속학교, 성명, 탐구기간만 명기(탐구시간은 미 표시)
ㅇ(신청기한)2021.1.25.(월)～2.19.(금)
ㅇ(신청방법)국립중앙과학관 누리집 공지사항 참조(온라인 신청)
ㅇ(선정방법)별도의 선정위원들이 참여 신청서 내용을 검토*하여 선정하되, 신청자가 정원에 미달 시 원칙적으로 모두 선정
*(검토기준)1)해당 내용을 빠짐없이 성의 있게 작성하였는가? 2)인공지능 분야에 대한 신청자의 관심과 탐구 의지가 제시되었는가? 3)인공지능 분야에 대한 신청자의 활동경험(독서, 동아리활동 등)이 있는가?
ㅇ(선정알림)선정자에게 개별 문자 안내 및 과학관누리집 공지(2021.2.26.예정)
*최종 선정자 대상으로 세부 운영방안 설명회 개최 예정(2021.3.13.(토), 비대면)
<첨부 1>수준별 인공지능 탐구과제 현황(총 5개)
첨부1 수준별 인공지능 탐구과제 현황
엔트리로 나만의 인공지능 만들기
탐구 목표 ⦁엔트리(Entry) 블록 코딩을 이용하여 인공지능을 탐구하고 나만의 인공지능 프로그램을 제작한다.
난이도 수준 ⦁프로그래밍에 기초가 없어도 참여 가능함.(초등학교 4학년 이상 권장)
(권장)
준비물 ⦁엔트리(Entry) 소프트웨어(무료 오픈소스 프로그램)
- 다운로드 또는 웹에서 실행(웹 권장)
- 버전 2.0.30(2020.11.26.) 이상 권장이나 자주 업데이트 되므로 최신버전 권장
- https://playentry.org/ 에서 회원가입 후 실행
⦁아두이노(Arduino) 하드웨어
- IDE 환경설치 : https://www.arduino.cc/ → Software → Download
→ Arduino IDE 1.8.13 이상, 자신의 환경에 맞게 다운로드.
- 하드웨어 구입처 : 메카솔루션 → 58종 아두이노 키트 (Z키트)
http://mechasolution.com/shop/goods/goods_view.php?goodsno=582896&category=145015008
⦁USB 웹캠(웹캠이 있는 노트북은 제외, 오픈마켓에서 ‘USB 웹캠’ 검색 후 구입)
탐구과정
STEP 1 ⦁인공지능의 개념, 역사, 활용 분야 등을 탐구하고 무엇을 제작할지 계획한다.
⦁https://playentry.org/ 접속, 회원가입 후 엔트리 프로그램 작동을 확인한다.
⦁엔트리 학습하기, 교과서 학습하기, 교육 자료, 오픈 강의 등 엔트리에서 제공하는
내용을 차근차근 학습한다.
STEP 2 ⦁블록 → 모델 학습하기를 이용하여 텍스트 분류기 모델을 만든다.
⦁학습된 모델을 적용하여 대답을 분류하여 출력하는 엔트리봇을 제작한다.
(예시 : 과일, 동물 종류를 인식하는 텍스트 분류기)
⦁네이버 포스트 - 엔트리 인공지능 데이터과학에 접속하여 엔트리 인공지능 기능을
다양하게 탐구한다.
STEP 3 ⦁엔트리에 아두이노를 연결하고 텍스트 분류기에 따라 LED를 제어한다.
(예시 : 과일일 때 Red Led 켜기, 동물일 때 Blue Led 켜기)
⦁개와 고양이 이미지를 다운로드, 엔트리에 업로드하고 학습하여 모델을 만든다.
⦁학습된 모델로 엔트리 블록을 구성하고 캠으로 개와 고양이를 인식시킨다.
STEP 4 ⦁데이터 활용, 만들어진 인공지능 활용, 직접 모델 구성 등 엔트리에서 제공되는
인공지능 기능을 탐구한다.
⦁아두이노 기능, 센서를 학습하고 엔트리와 연결하여 모델을 풍부하게 만든다.
⦁학습된 내용을 토대로 제작할 자율탐구 프로그램을 구상한다.
STEP 5 ⦁자신이 무엇을 학습하였고, 어떤 의미인지 파악하고 학습한 내용을 정리한다.
⦁인공지능 개념을 이용하여 해결하고 싶은 문제를 선정하고 해결 과정 및 결과를
정리한다.
⦁정리한 내용을 바탕으로 보고서를 작성한다. 보고서는 누구나 쉽게 읽고 활용할 수 있도록 친절하게 설명하고 그림, 표, 그래프 등을 적극적으로 활용한다.
예측하는 인공지능 만들기
탐구 목표 ⦁기초 인공지능을 학습하고 예측모델을 만든 후 일상에서의 문제를 해결한다.
난이도 수준 ⦁프로그래밍 기초가 없어도 참여 가능(파이썬 초급(함수), 중학교 1학년 수학 이상 권장)
(권장)
준비물 ⦁구글(www.google.co.kr) 계정
⦁구글 코랩(Google Colab) → 웹상에서 사용, 무료로 사용 가능
⦁파이썬 및 관련 라이브러리(텐서플로우 등) – 구글 코랩에 설치되어 있음.
탐구과정
STEP 1 ⦁인공지능의 개념, 역사, 활용 분야 등을 탐구하고 무엇을 제작할지 계획한다.
⦁구글 계정생성 및 로그인, 구글 코랩(https://colab.research.google.com/) 접속 후 텐서플로우 라이브러리 로드하여 잘 작동되는지 확인
⦁위키독스(https://wikidocs.net/), 유튜브 ‘모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌(1 또는 2)’ 등의 자료를 참고하여 파이썬과 텐서플로우를 학습한다.
STEP 2 ⦁제시된 자료에 따라 기초적인 예측 모델을 구글 코랩에서 작성한다.
⦁제시된 자료를 변경해 보고 예측 결과를 확인한다.
⦁코드의 개념과 의미를 스스로 학습한다.
STEP 3 ⦁키에 따른 몸무게를 예측할 수 있는 프로그램을 작성한다.
⦁이산화탄소(CO2)농도에 따른 우리나라 온도 예측 프로그램을 작성한다.
⦁소비자 물가지수 데이터를 이용하여 연도별 물가상승률을 예측하는 프로그램을
작성 후 2030년의 품목별 물가를 예측한다.
STEP 4 ⦁공공데이터포털(www.data.go.kr)에서 시도, 시군구별 교통사고 통계 csv 파일을 다운로드하고 구글 코랩에 업로드 한 뒤 자신의 시도별 사고 건수에 따른 사망자 수 예측 모델을 만든다.
⦁캐글(www.kaggle.com)에서 주택 예측 csv 파일을 다운로드 하고 구글 코랩에 업로드 한 뒤 요소에 따른 주택 가격을 그래프화 한다. 은닉층을 추가하여 주택 가격 예측 모델을 만든다.
⦁공식 텐서플로우 사이트(https://www.tensorflow.org/), 튜토리얼에서 ‘자동차 연비 예측하기’를 안내에 따라 직접 학습하고 모델을 만든다.
STEP 5 ⦁자신이 무엇을 학습하였고, 어떤 의미인지 파악하고 학습한 내용을 정리한다.
⦁인공지능 개념을 이용하여 해결하고 싶은 문제를 선정하고 해결 과정 및 결과를
정리한다.
⦁정리한 내용을 바탕으로 보고서를 작성한다. 보고서는 누구나 쉽게 읽고 활용할 수 있도록 친절하게 설명하고 그림, 표, 그래프 등을 적극적으로 활용한다.
시각장애인을 위한 영상객체 인식
탐구 목표 ⦁이미지 분류 기술을 활용하여 시각장애인들이 생활 속에서 겪는 사물 인식의 어려움을 지원할 수 있는 시스템을 개발한다.
난이도 수준 ⦁프로그래밍 기초 능력 필요
(권장)
준비물 ⦁인터넷 접속이 가능한 PC 또는 노트북
⦁라즈베리파이 4 스타트 키트( https://www.eleparts.co.kr/goods/view?no=8486579 )
⦁라즈베리파이 카메라모듈 V2 (RPI 8MP CAMERA BOARD)
탐구과정
STEP 1 ⦁시각지능의 개념과 활용 분야 이해
-인간의 시각적 인식 능력을 인공지능을 활용하여 모사하는 기술 학습
⦁인공지능 개발을 위한 프로그래밍 환경 준비
- Google Colab (https://colab.research.google.com/)에 대한 이해와 사용법 습득
⦁인공지능 프로그래밍 기초 능력 배양
- 파이썬(Python)과 케라스(Keras)를 통한 딥러닝 프로그래밍 기초 실습
STEP 2 ⦁시각지능의 기초인 이미지 분류 개념 이해
- 딥러닝을 통해 이미지를 지도 학습하는 과정 학습
⦁숫자 이미지 데이터셋(MNIST)를 활용한 이미지 분류 기술 이해
- FCNN(Fully-connected Neural Network)를 통해 모델 훈련과 예측 수행
⦁카메라를 활용한 이미지 데이터 취득 방법 실습
- 카메라를 통해 입력받은 이미지에 대해 예측 수행
STEP 3 ⦁컨벌루션 뉴럴 네트워크 (CNN) 모델 이해
- 시각지능 구성을 위해 필수적인 이미지 특징 추출 기반 모델 이해
⦁CNN 모델 구성 및 훈련 실험
- MNIST를 활용하여 CNN의 모델 활용법을 습득
⦁케글(Kaggle)로부터 공개 데이터셋 취득, 모델 훈련 실습
- 보다 다양한 영상에 대해 이미지 분류를 실습하기 위해 케글 데이터 활용
STEP 4 ⦁시각지능의 기본인 이미지 분류 기술을 응용하는 시스템 설계 및 구현
- 시각장애인을 위한 시각지능 구성 등 아이디어 도출 및 시스템 개발
⦁응용 시나리오 구체화 및 시스템 구성
- 시각지능을 활용하기 위해 입력영상부터 결과출력까지의 과정 설계 및 구현
⦁독창적 아이디어 도출, 개발 중의 문제점 해결
- 시각지능 모델 개선, 시스템 사용성 개선, 적용 분야 확대 등
STEP 5 ⦁학습 과정 및 내용에 대한 체계적 정리
- 과제 수행 중에 습득한 지식 및 경험에 대한 보고서 작성
⦁자신의 독창적 아이디어 도출 및 구현 방안 정리
- 본인이 독창적으로 제안한 내용과 실현 노력에 대해 설명
⦁자신의 성과 정리 및 효과적인 전달 자료 작성
- 과제 결과물로 얻은 성과를 잘 설명할 수 있는 자료 작성
도로 교통 영상기반 교통량 분석
탐구 목표 ⦁영상객체 탐지 기술을 활용하여 교통 CCTV 영상 데이터로부터 교통 상황을 모니터링할 수 있는 시스템을 개발한다.
난이도 수준 ⦁Python 프로그래밍 경험 필요, 딥러닝 기초 지식 필요
(권장)
준비물 ⦁인터넷 접속이 가능한 PC 또는 노트북
탐구과정
STEP 1 ⦁시각지능의 개념과 활용 분야 이해
-인간의 시각적 인식 능력을 인공지능을 활용하여 모사하는 기술 학습
⦁인공지능 개발을 위한 프로그래밍 환경 준비
- Google Colab (https://colab.research.google.com/)에 대한 이해와 사용법 습득
⦁인공지능 프로그래밍 기초 능력 배양
- 파이썬(Python)과 케라스(Keras)를 통한 딥러닝 프로그래밍 기초 실습
STEP 2 ⦁컨벌루션 뉴럴 네트워크 (CNN) 모델 이해
- 시각지능 구성을 위해 필수적인 이미지 특징 추출 기반 모델 이해
⦁CNN 모델 구성 및 훈련 실험
- MNIST를 활용하여 CNN의 모델 활용법을 습득
⦁케글(Kaggle)로부터 공개 데이터셋 취득, 모델 훈련 실습
- 보다 다양한 영상에 대해 이미지 분류를 실습하기 위해 케글 데이터 활용
STEP 3 ⦁영상객체 탐지 기술 이해
- 한 장의 이미지에서 다중 객체를 동시에 탐지하기 위한 모델 이해
⦁YOLO 모델 이해 및 실습
- 대표적인 영상객체 탐지모델인 YOLO의 설치 및 활용 실습
⦁영상객체 탐지 시스템 구성
- 이미지 및 카메라 영상을 활용한 YOLO 모델 응용 시스템 구성
STEP 4 ⦁영상객체 탐지 기술을 응용하는 시스템 설계 및 구현
- 공개 교통 CCTV 영상데이터 기반 교통 상황 분석 시스템 등 아이디어 도출
⦁응용 시나리오 구체화 및 시스템 구성
- 객체탐지 모델 적용 및 탐지 결과를 활용하는 시스템 설계 및 구성
⦁독창적 아이디어 도출, 개발 중의 문제점 해결
- 시각지능 모델 개선, 시스템 사용성 개선, 적용 분야 확대 등
STEP 5 ⦁학습 과정 및 내용에 대한 체계적 정리
- 과제 수행 중에 습득한 지식 및 경험에 대한 보고서 작성
⦁자신의 독창적 아이디어 도출 및 구현 방안 정리
- 본인이 독창적으로 제안한 내용과 실현 노력에 대해 설명
⦁자신의 성과 정리 및 효과적인 전달 자료 작성
- 과제 결과물로 얻은 성과를 잘 설명할 수 있는 자료 작성
기초 강화학습을 이용한 게임 플레이
탐구 목표 ⦁강화학습의 기초 알고리즘을 사용하여 간단한 게임을 인공지능이 플레이 하는 프로그램을 제작한다.
난이도 수준 ⦁프로그래밍 기초 능력 필요, 확률을 이용한 수식 이해 능력 필요
(권장)
준비물 ⦁인터넷 접속이 가능한 PC 또는 노트북
탐구과정
STEP 1 ⦁프로그래밍 환경 구축
- 파이썬(Python) 및 아나콘다 프로그램 설치
⦁프로그래밍 기초 학습
- 파이썬 문법 및 기초 코드 원리 공부

STEP 2 ⦁기초 강화학습 알고리즘 학습
- 강화학습의 개념 및 전반적인 개요 이해
- 다이나믹 프로그래밍에 해당되는 정책 반복, 가치 반복 알고리즘 이해
⦁온라인 공유 코드 탐색 방법 익히기
- Github를 활용한 코드 검색 및 코드 공유 방법 숙달
STEP 3 ⦁기초 강화학습 예시 코드 실행 및 코드 분석
- 예시 코드 다운로드 및 실행
- 기초 강화학습의 진행 과정 및 원리 이해
- 코드 분석을 통한 기초 강화학습 알고리즘의 구현 방법 이해
STEP 4 ⦁예시 코드 변경 및 응용
- 이해한 코드 내용을 바탕으로 다양한 환경의 게임 구성 및 강화학습 진행
⦁강화학습 알고리즘 심화 공부
- SARSA, Q-러닝 등 다양한 강화학습 알고리즘 학습 및 구현 시도
⦁나만의 게임 제작 및 강화학습 알고리즘 적용
- 강화학습을 적용시킬 수 있는 게임 구조 확인 (OpenAI Gym 참조)
STEP 5 ⦁학습 내용 정리
- 새로 배운 내용 및 본인이 시도해 본 내용들을 전반적으로 정리
- 프로그램을 진행하면서 어려웠던 점 기술
⦁탐구 내용 보고서 작성
- 강화학습의 기초 개념, 본인의 아이디어 등을 종합적으로 정리
- 그림, 그래프 등을 활용한 가독성 높은 보고서 작성법 학습
붙임 2 인공지능 동아리 지원 프로그램 안내
국립중앙과학관은“학교 인공지능 동아리 지원 프로그램”에 참여하고자 하는 동아리를 아래와 같이 모집합니다.
ㅇ(목적)초･중등학생 중심으로 인공지능에 대한 관심과 탐구 분위기 확산
ㅇ(모집정원)인공지능* 관련 초･중･고등학교 (과학)동아리** 30개 내외
*예:파이썬을 포함한 각종 프로그래밍 언어, 아두이노･라즈베리파이 등 오픈소스 HW 활용, 머신러닝 또는 코딩프로그램과 연계된 로봇, 드론, 자동차 키트 탐구 등
**3월 중 신규로 구성계획(예정)인 동아리도 신청 가능
ㅇ(신청기한)2021.2.1.(월)～3.5.(금)
ㅇ(신청방법)신청서와 개인정보 제공 동의서 작성 하여 e-mail(kalkuri2@korea.kr)로 송신
ㅇ(선정방법)참여 신청서 내용을 검토*하여 선정하되, 신청동아리가 정원에 미달 시 원칙적으로 모두 선정
*(검토기준)1)해당 내용을 빠짐없이 성의 있게 작성하였는가? 2)동아리 운영에 대한 계획이 구체적이고 능동적으로 제시되었는가? 3)인공지능 분야에 대한 신청자(지도교사)의 관심∙경력은 적정한가?
ㅇ(선정알림)선정자(지도교사)에게 개별 문자 안내 및 과학관누리집 공지(2020.3.12.예정)
*최종 선정자(지도교사) 대상으로 세부 운영방안 설명회 개최 예정(2020.3.19.(금), 국립중앙과학관 또는 비대면)
ㅇ(지원사항)선정된 동아리 대상으로 인공지능 관련 맞춤형 체험 프로그램, 찾아가는 자문･특강 등을 제공하고 우수 지도교사 표창 수여
?(맞춤형 체험 프로그램)“인공지능 기초” 등 총 3개 과정별 6차시 운영에 필요한 동영상 및 소요재료 제공(1개 과정만 선택 가능)
과 정 체험 프로그램 내용 비고
❶인공지능 기초 블록으로 인공지능 스피커 만들기 6차시
❷인공지능 활용 파이썬으로 인공지능 스피커 만들기 6차시
❸인공지능 심화 딥러닝 이해하기 6차시
※프로그램별 개요는 <첨부1> 참조
?(찾아가는 자문･특강)인공지능 관련 특강･자문을 희망할 경우 1개 동아리 당 연 2회의 범위에서 전문가*가 직접 학교에 방문하여 특강 또는 자문 서비스 제공
*정부출연(연) 연구원, KAIST 학생 등으로 구성된 『국립중앙과학관 인공지능 자문단』
?(심화탐구 지원)동아리의 자체 심화 탐구활동을 지원하기 위해 3D프린터 등 과학관이 보유한 시설 활용 교육 또는 로봇･드론 등을 주제로 한 체험교육 서비스 제공(2회/1개 동아리)
?(기 간)2021.4.7.(수)～12.10.(금)/수･목･금 13:30～15:30
?(장 소)국립중앙과학관 과학교육관 4층(과학공방)
?(인 원)최대 10명까지 참여가능(1동아리 1회 기준)
※동아리별 세부 방문 일정은 국립중앙과학관 담당자와 별도 협의하여 확정
?(우수활동 동아리 지도교사 표창) 상기 제공 서비스 활용 동아리를 대상으로 참여 신청서(활동계획)에 따른 연중 활동성과를 평가하여 과학기술정보통신부장관 및 국립중앙과학관장 표창 수여(12월)

<첨부 1>인공지능 동아리 맞춤형 체험 프로그램 개요



첨부 1 인공지능 동아리 맞춤형 체험 프로그램 개요

과 정 차시 내 용
1 블록으로 인공지능 스피커 만들기 1 – KT AI Kit 조립 및 환경 설정
인공지능 기초 2 블록으로 인공지능 스피커 만들기 2 – 인공지능 비서, 핵심어 검출
3 블록으로 인공지능 스피커 만들기 3 – 음성 인식 및 합성
4 블록으로 인공지능 스피커 만들기 4 – 머신러닝의 이해(지도학습)
5 블록으로 인공지능 스피커 만들기 5 – API의 이해(공공데이터)
6 블록으로 인공지능 스피커 만들기 6 – 데이터 세트
1 파이썬으로 인공지능 스피커 만들기 1 – 인공지능 스피커 조립 및 라즈비안 프로그램 설치
인공지능 활용 2 파이썬으로 인공지능 스피커 만들기 2 – 음성인식 RC카 조립하기 및 블록 익히기
3 파이썬으로 인공지능 스피커 만들기 3 – 인공지능 스피커로 음성인식 RC카 프로그래밍
4 파이썬으로 인공지능 스피커 만들기 4 – 기본명령어 알기
5 파이썬으로 인공지능 스피커 만들기 5 – 대화하기, GPIO제어하기
6 파이썬으로 인공지능 스피커 만들기 6 – 온습도 센서 제어하기, 유튜브 음악 재생하기
1 딥러닝 이해하기 1 – 머신러닝·딥러닝의 개념, 절차 / Orange3 설치
인공지능 심화 2 딥러닝 이해하기 2 – Orange3 사용법, 데이터 준비하기
3 딥러닝 이해하기 3 – 회귀(Regression)
4 딥러닝 이해하기 4 – 분류(Classification)와 군집화(Clustering)
5 딥러닝 이해하기 5 – 이미지 데이터 다루기
6 딥러닝 이해하기 6 – 텍스트 데이터 다루기