3일도 아니고, 4일도 아니고...그동안, 내가 공부해오면서 AIDE2급 하루 벼락치기, 63점을 넘길 수 있었던 방법 요약본을 담아낸다.

여러분께 정리본을 알려드릴테니 시험 막판에 꼭 공부하길 바란다. 그리고 노트에 한번씩 써보길 권장하는 바임을 증명한다. 리얼 60점 간당하게 붙은 팁을 알려드린다!

ㅁAIDE 2급 시험 후기

• 4차 산업과 인공지능
• 4차산업과인공지능
• 인공지능서비스개요
• 인공지능발달과현시점

1.4차산업혁명시대

21세기 초반 인공지능 빅데이터 초연결 지능화릉 통해 4차 산업 혁명 시대화를 진압하고 있다.


2. 인공지능 서비스 개요

1) 실시간 서비스 (API개념)*
2)모델 생성-반복
3)데이터 가공(전처리)*
4)데이터 획득*

3. 데이터 라벨링이란

인공지능 AI가 학습할 수 있는 형태

4. MzM (머신 투 머신)
시간 영상 텍스트 보고서

5. 1차:AI 개념 확립
-앨런 튜링:인공지능의 아버지

6.전문가 시스템-정해진 규칙을 만듦

7.머신러닝/딥러닝/많은 양의 빅 테이터 필요

8.딥 러닝)인공지능 문제 해결 방식/ 가장 작은 단위 기계가 자동으로 학습 데이터에서 특징하고 추출하는 기능

* 4차 산업혁명은 지능 AI와 정보 빅 데이터의 발전을 통한 산업혁명을 의미한다.
*인공지능 서비스는 데이터 획득 데이터 가공 (전처리) 모델 생성 실시간 서비스 (API)의 총 4단계로 구성된다
*인공지능의 발달은 1단계 AI 개념 2단계 (전문가 시스템 3단계 머신러닝 딥러닝으로 발전하고 있다.

초기 퍼셉트론 구조 프랑크 로젠블라트 고안
*인공 신경망 (ANN)
입력층(input) 은닉층(hiddien) 출력층(output)

*머신러닝 사람이 직접 분석 판단
-머신러닝의 학습 방법은 지도학습 비 지도 학습 강화학습을 사용한다 문제의 답을 알려주고 학습 하는 방법을 이야기 한다.


*강화학습은 보상을 통해 학습하며, 지도 학습은 문제와 답을 알려주고 학습한다(예측 분류),지도 학습은 비지도학습하고 단순하고 일반적이며 레이블이 지정된 데이터 라벨링을 사용한다 (분류, 희귀, 예측)이 있다. 비지도 학습은 답을 가르쳐주지 않고 학습한다. (연관 규칙 군집)

*퍼셉트론이란 사람의 뉴천 구조를 컴퓨터 알고리즘으로 만들어 놓은 것을 말한다. 신경망의 기원이 되는 것을 말한다.

데이터 라벨링 영어 용어 함께 정리

• singleobject 하나의 객체
• multi obcect 여러 객체
• classicicationtLpcalization 1개의 객체만 검출
• CNN 알고리즘 사진 영상
• RNN 순환 신경망 음성 계층
• GAN 생성적 대신경망 이미지 생성 복원 신경망 합성곱 신경망
• Segmentation instance 포토샵에서 원하는 물체를 뜯어내는 것처럼 처리하는 방식 객체인식에서 이미지 내의 의미있는 단위로 분활하는 방법
• structured 정형 데이터
• veracity 정확성
• value 가치
• volume 규모
• Variety 다양성
• polygon 객체 검출 (object detion) 객체를 다각형으로 표기
• data annotation 미가공 데이터로 의미 있는 단위로 구분하고 속성 정보를 입력
• point 점을 찍어 표기
• polyline 폴리라인 많은 점으로 선
• cuboid 큐보이드 정육면체
• singleobject 검출하고자 하는 객체가 하나
• classificatiom 분류 학습을 통해 1개의 오브젝트를 찾음
• localization 영역표시 분류를 통하여 검출한 객체의 정보가 있는 위치를 보기 쉽게 box 형태로 지정하는 것

-빅데이터의 3V는 규모 속도 다양성의 특징을 가지고 있다.
-빅데이터의 특징 중 다양성 (variety)는 정형데이터 반정형데이터 비정형데이터로 분류된다
-인공지능 학습에 필요한 데이터는 라벨링 작업을 통하여 원천데이터와 함께 데이터 셋 형태로 제공된다
-데이터 획득 IOT mobile mzm을 통한 이미지 영상 텍스트 수집과정 *
-딥러닝의 학습을 위한 데이터는 훈련 데이터 train 과 평가 데이터 test로 분류하여 사용
-훈련 fit 반복학습 epochs를 통해 손실 loss를 줄이고 정확도 (accurary)를 높인다.
-예측 (predict):시험넷 (test)데이터를 이용하여 학습이 잘 되어 있는지 결과를 예측한다.

이론 정리가 더 있을 예정이지만...^^;

아무래도 첫, 공부의 시작은 겁 먹지 말고 걍 시험 접수부터 고고링하는 것이 나을 듯 싶다. 내가 깡이 있어서 접수를 했지만.. 똥줄 엄청 탔다.

다른 사람들 후기 보니까 다들 너무 높은 점수로 합격하더라 실력자인가?

한 가지 정말 힘들었던 점은 영어가 정말 막막했다.

컴퓨터와 관련된 영어가 뭐 지지리도 많이 나오냐 영어 단어 책을 아예들고 다녀야 할 판국이니 울며 겨자 똥먹기로 하루 붙잡고 공부했다.

시간이 남아 도는 분들은 안전하게 일단 영어 단어부터 마스터 하시는 것을 추천한다.

교수가 설명하는 퀴즈를 반복적으로 보는 것을 적극적으로 추천하는 바이다. 어차피 합격하는 것이 중요하다고 생각한다 점수는 중요하다고 느끼지 않는다.

중간에 중요하다고 하는 것은 꼭 노트에 별표 표시꽝꽝하기!!

빽빽이 여러번 영어는 써보기ㅎㅎㅎㅠㅠ

패션 부분도 터틀넥, 점푸슈트는 헷갈려서....
실기 부분은 심지어 용어 몰라서 나 같은 경우 개발 그림으로 이해했고 틀리면 ...운에 맡기지 머~ 이랬다.

내가 정리한 것보다는 본인이 정리하는 편이 훨씬 좋다는 것을 알 수 있다. 그리고 다른 사람들의 후기 요약본도 꼭 참고하길 바란다!:) AIDE2급은 진짜 복불복이기 때문이다.

그저 쉬운 문제가 나오길 기대하는 수 밖에 없다. 7만원 버리지 않기를 바란다.