최근 AI 관련 자료들이 많아지고 있습니다. 블록형 코딩으로 잘 알려진 스크래치에서도 AI 블럭들을 내어 놓았고, 엔트리에서도 AI 를 접목할 수 있게 관련기능들을 추가하고 있습니다.
국내에서 잘 알려진 엔트리의 AI 교육방법을 간단히 소개합니다.
- 네이버 “소프트웨어야 놀자”를 검색해서 관련 자료를 다운 받습니다.
- 영상을 시청합니다.
- 교재에 나온 내용들을 따라합니다
이게 끝입니다.
교재들이 자세하게는 아니지만 다뤄야 할 내용들을 담고 있고, 지나치게 프로그래밍적인 접근을 하지 않고 아이들이 서로 논의하며 “데이터”에 대해 접근할 수 있도록 하고 있습니다.
사실 인공지능은 빅데이터를 기반으로 합니다. 빅데이터는 사용할 수 있는 것과 그래서는 안되는 것이 있습니다. 즉, 아무곳에서나 아무 사람이나 사진을 찍어대서는 안된다는 것입니다. 친구들간에 얼굴인식을 위해 사진을 찍을 때 미리 양해를 구하고 그렇게 모여진 사진을 이용해서 자신들만의 엔진을 만들어보는 것은 단순한 기능을 구현만이 아닌 사회적 합의와 디지털 리터러시에 대한 교육이 함께 수반됩니다.
교재 중 07번, “얼굴만 보면 알 수 있어” 에 나오는 엔트리의 기능은 어렵지 않습니다.
엔트리 실행 후[AI 블록 불러오기] 에서 [비디오 감지] 를 가져옵니다.
그림 1 – 엔트리
그림2 – AI 블록 불러오기
나머지는 위에서 새롭게 가져온 블록을 사용해서 교재 순서에 따라 진행하면 됩니다. 참고로 노트북이나 데스크탑에서는 반드시 카메라가 있어야하고, 카메라를 엔트리에서 사용하도록 허가를 용청할 때 승인해 주어야 합니다.
모델학습하기를 해보려면 그림1 에서 [모델 학습하기]를 클릭한 후 나오는 화면에서 이미지를 선택합니다.
나오는 이미지 모델 학습하기페이지에서 모델의 이름, 클래스의 이름들을 정해주고, 필요하면 클래스를 추가한 후 이미지를 넣고, 학습을 진행합니다.
참고로 공개된 이미지 데이터셋은 sifar 10 을 다운받아 사용해 보았습니다. 링크는 [ https://www.kaggle.com/swaroopkml/cifar10-pngs-in-folders/data# ] 으로 케글에 공개된 이미지데이터입니다.
학습 진행 후 테스트 해 보았습니다. 가끔 이상한 경우가 나옵니다. 테스트 데이터로 100장씩만 넣었기 때문에 인식률이 아주 뛰어나지는 않습니다. 고양이와 비행기의 특징이 비슷한 부분이 있었나보네요. 고양이 사진을 넣었는데, 비행기일 확률이 44% 나 나왔습니다. 그 다음이 고양이 33% 군요.
데이터가 적고, 엔트리에서 진행하는 학습의 정도는 낮은 단계여서 그렇습니다. 더 좋은 학습을 원한다면 엔트리에서 벗어나 더 깊은 공부를 해야겠군요.
자동차, 비행기, 개, 고양이의 사진을 인터넷에서 바로 넣어봤습니다. 앞 3개는 잘 인식되지만 고양이 사진은 잘 안되는군요. ^^