본문 바로가기

[AI+X 역량 강화] 인공지능/3) 실전 챌린지: 스마트 트랜스폼6

인공지능을 활용한 자율비행 드론 프로그래밍 // Tello Drone 이번 주말은 인공지능을 통해 드론을 날리는 방법을 배운다. 우선 첫날은 드론을 컨트롤 하는 방법을 배웠다. 1. 드론이란 : 무인항공기를 일컫는 UAV(Unmanned aerial vehicle)로, 실제 조종사가 탑승하지 않고 원격에서 조정하거나 사전에 프로그래밍된 경로에 따라 자동 혹은 반자동으로 날아가는 비행체 오늘 사용할 드론은 Tello Drone이다. 2. Tello Drone : 중국의 DJI에서 교육용으로 제작한 드론 (무게가 80인 초소형 실내용 드론) - 자동 이륙.착륙, 배터리 보호, 페일세이프, 비전 포지셔닝 기능 지원 - 13분 비행시간 지원, 100M의 비행거리(지만 10M정도가 현실적), 720p HD 카메라 포함 단점은 작고 가볍기 때문에 발열이 심하지만, 장점은 와이파이를 .. 2023. 9. 23.
컴퓨터비전을 활용한 자율자동차 AI 프로그래밍#2 // 동키카 데이터 수집 방법 오늘은 자율주행 동키카의 두 번째 날! 새로 배운게 있다기보다는 하루종일 데이터를 수집하고, 모델을 학습시키는 것을 반복했다. 그리고 오후 5시부터는 조별로 자율주행 시합을 했다. 어제 챙겨가지 못했던 usb c타입 변환 젠더를 가져가서 조이스틱으로 운전을 해봤다 근데 나와 팀원 둘다 조이스틱을 많이 사용해 본 사람이 아니라서 오히려 핸드폰으로 하는 것이 더 편했다. 조이스틱은 두 손 모두 움직여야해서 능숙하지 않은 상태에서 조종하려니까 너무 어려웠다. 근데 조이스틱이 익숙한 다른 팀들을 보니까 운전을 더 잘하긴 하더라... 경험해 봤을 때 동키가 자율주행 학습데이터 수집 꿀팁이 있다면, 1) 조이스틱에 능숙하면 조이스틱으로 할 것 (핸드폰보다 더 자연스럽게 운전 가능) 2) 정확하게 가운데 선을 기준으.. 2023. 9. 17.
컴퓨터비전을 활용한 자율자동차 AI 프로그래밍#1 // 동키카로 데이터 수집, 처리, 저장, 학습 이번 주말은 자율주행차와 트랙을 직접 만드는 교육을 진행한다. 최종 1차 목표는 완주, 2차 목표는 가능하다면 속도를 조금이라도 빠르게 하는 것이다. 실제로 운전하고, 학습하고, 트랙도 만들고 하니까 엄청 재밌고 뿌듯한 하루였다!우리가 사용할 자율주행차는 동키카이다.[Part 1] 동키카, 자율주행차1. 동키카 (Donkey Car): RC카 기반의 본체에 라즈베리파이 보드를 통해서 카메라 기반의 이미지를 인식하여 조향장치를 조정하여 자율 주행이 가능 1) 동키카의 주행학습 사용자가 직접 운전 및 조종하는 것을 보고 학습하기에 처음부터 자율로 알아서 가는 게 아니다. - 카메라로 주행하는 데이터를 찍고, 뉴럴 네트워크를 통해서 차선이 어디인지 인식 - json과 jpg 파일로 저장, 서버에서 학습, - .. 2023. 9. 16.
데이터 분석 워크숍(orange3 활용)#3 // 군집화, 앙상블 학습, 팀프로젝트 오늘은 오전에 잠깐 진도를 나가고, 이후부터는 하루종일 팀프로젝트를 진행하였다. 주말 동안 배웠던 내용을 바탕으로 데이터 선정부터 분석, 결론 도출까지 팀원들과 함께 했다. [Part 1] 앙상블 학습과 비지도 학습 1. 지도 학습 - 앙상블 학습 : 여러 모델을 사용해서 예측값의 신뢰도를 높이는 방법 1) 복원추출 Bagging (Bootstrap Aggregation) : 학습 데이터를 여러 개 만들어서 분류기 별로 모델을 학습하고, 학습된 분류기들의 결과를 수합하여, 예측결과를 판정 2) 부스팅 (Boosting) : 분류기들이 순차적으로 학습하여, 복원추출에 비해 높은 성능 3) 투표 (Voting) : 다수의 서로 다른 분류기를 생성하여 동일한 학습 데이터에 대해서 개별로 학습 (분류나 로지스틱.. 2023. 9. 10.
데이터 분석 워크숍(orange3 활용)#2 // 분류, 알고리즘, 회귀, 예측 오늘 하루종일 배운 게 너무 많아서 두 개의 글로 나눠 쓴다. 게다가 처음 배우는 내용이고, 진도가 꽤 빨라서 엄청 열심히 들었다. 나는 배운 내용을 정리하면서 실습을 하다 보니까 더 바빴던 것 같다. 그래도 확실히 이해에는 도움이 되는 듯! 그래도 매우 열심히 해서 뿌듯하고, 아침부터 밤까지 집중해서 힘들었는데도 은근 재밌었다. [Part 1] 지도학습 - 분류(classification) 1. 분류모델의 성능 측정하기 1) 측정 기준① - 정확도(Accuracy): 전체 데이터에서 제대로 예측한 비율 - 정밀도(Precision): 실제 모든 데이터 중에서 모델이 True라고 분류한 비율 - 재현율(Recall): 실제 True인 데이터 중에서 모델이 True라고 예측한 비율 2) 측정 기준② 목표:.. 2023. 9. 9.
데이터 분석 워크숍(orange3 활용)#1 // 기술 통계, 정규화, 범주화, 숫자형 및 범주형 변환 오늘은 주말 동안에 하루종일 진행하는 오프라인 수업 중 첫날이다. 이번 주말은 orange3을 통한 데이터 분석 워크숍이 진행된다. 오늘은 orange3을 활용하는 방법을 배우고, 내일은 팀별로 프로젝트를 하여 보고서를 쓰고 발표까지 하게 된다. orange3은 개발 언어를 사용하지 않는 비주얼 프로그래밍 방식을 사용한다. 그래서 머신러닝이나 데이터 분석 단계와 기법에 대한 이해가 더 빠르게 되고, 비교적 배우기 쉽다는 장점이 있다. [Part 1] 인공지능과 머신러닝의 이해 1. 인공지능의 7단계 발전 과정 Step1) 규칙기반 시스템 : 비즈니스 등에서 일반화된 업무 규칙 등을 사용해서 간단하고, 반복적인 업무들을 자동화 (로봇청소기, 업무용 RPA 등) Step2) 상황인지와 유지 : 특정 분야의 .. 2023. 9. 9.

티스토리툴바