2018~2019 AI School 참가, 사물인식 해커톤 참가, AI 해커톤 조교 후기

 *이 글은 필자가 2018,19년에 걸쳐서 참가한 대회와 조교 참여 후기를 담은 글입니다. 

 

1. 2018 AI School | 2018.08.13~2018.08.14

고려대학교 공학교육혁신센터에서 주최한 2018 AI School에 참여하게 되었다. 아직 진로가 결정되지 않은 상태에서 계속적으로 진로를 찾아나가고 새로운 경험들을 얻기 위하여 지원해서 참여하게 되었다. 동부인재개발원에 모여서 인공지능과 빅데이터에 대해 배우게 되었습니다. 제가 컴퓨터 자체의 큰 세계에 관하여 발을 들이는 좋은 기회였습니다.

카카오에서 오신 분게서 카카오 I에 관해서 설명을 하면서 인공지능이 훗날 우리에게 얼마나 큰 영향을 끼칠지 알았다. 또한 경진대회를 통해서 AI에 관해서 사업 아이디어를 구상해보고 발표하는 시간을 가지게 되었는데 은상을 따냈다.

 

2. 2018 Intel과 함께하는 AI 해커톤(2018 공학 페스티벌 내) |  2018.11.06~2018.11.07 [행사링크]

 

위에는 인공지능 자체에 대해서 개략적인 흥미를 더해주었다면, 이 대회를 통해서 인공지능에 관해서 전체적인 인사이트를 얻게 되었다.

2018 AI School에서 상을 받은 10개의 팀을 대상으로 이번 대회에서 다시 대회를 열게 되었다.

이번 대회에는 총 2가지 project로 나뉘어서 평가를 받게 되었는데, 

Project1은 Caffe를 활용하여 물체의 Accuracy를 높게 받는 것이었고, Project2는 Intel의 Cifar10(Object Detection)의 20가지 Object를 이용하여 인공지능 관련된 아이디어이었지만, drone을 활용해야 한다는 제약이 있었다.

저희 조 DeepDrone은 불법어선을 잡기 위한 드론을 구상하여 발표하였습니다.

Project에 관한 내용들도 살짝 받아들이기 힘든 면이 있었고, 이러한 대회를 열었을 때 당시에 인공지능에 관하여 전체적인 공부가 끝나지 않았던 터라 많이 힘들었다.

 

인공지능에 관하여 tensorflow에 관해서만 배워놓은 터라 새로운 라이브러리 Caffe, 지원키트인 OpenVINO를 만지는 것에 대해서 많이 배웠고,

아무래도 Intel의 제품인 Nuc와 SSD, MobileNet을 이용해야 해서 사용법을 숙지하고,

DJI드론에 관하여 작동하는 법이나 원리 등을 짧은 시간 안에 터특하였고

앱으로 구현하면 좋다는 말을 들어서 앱을 구현하기 위해 안드로이드 스튜디오와 포토샵을 이용하고

리눅스를 만져보지 못한 상태에서 명령어들을 터득하기 위해 인터넷을 이것저것 뒤지며 알아내고,

이미지 크롤링 기법이 필요하던 터라서 파이썬을 이용하여 이미지 크롤링을 실현하는 방법을 알아내며,

SSD 등 프로그램에 관하여 응용이 필요하여 cpp파일을 수정하기 위해 C++ 코드들을 배우고 수정하였고,

Project1의 Accuracy를 높이기 위하여 batch 사이즈를 조절해가며 최고의 성적을 나타내기 위해 그에 걸맞은 크롤링도 하며,

마지막으로 팀장이라 팀원들을 이끌어나가야 하는 면에서 살짝 버거운 면이 있었지만 모두가 열심히 해서 결국에 좋은 성과를 이루어 장려상을 거머쥐었다.

2,3에서 동일한 내용으로 배운 바가 있어서 밑에 정리할께요!

 

 

3. 2018 Intel과 함께하는 AI 해커톤  질문조교 | 2019.01.21~2019.01.23

 

저번에 수상을 한 경력을 바탕으로 고려대학교 내에서 주최한 AI 해커톤에서 10개의 조 중 2개의 조(7,8조)의 질문조교로 참여했다.

데이터 과학을 진로로 결정하게 된 터라 인공지능에 관한 다양한 시각을 얻는 것이 필수적이라 생각하여 참여하였다.

일정 자체가 학습과 대회, 둘로 나뉘어서 진행이 되었는데 

 

대회 자체에 대해서 간단하게 말해본다면 Intel의 Cifar10을 활용하여 인공지능 관련된 아이디어를 바탕으로 경진대회를 열게 되었다.

대회의 참가자가 아니라서 배울 점이 없었다고 생각할 수 있겠지만, 심사위원님들의 평가를 통해서 비지니스적인 측면과 실현에 대해서 인사이트를 얻었다.

테라텍의 김성윤 연구소장(이사)님의 조언이 가장 인상 깊었는데, 대회에만 몰두하여 어떠한 것을 지각하고 인지하는 기계에 불과한 인공지능이 아닌, 인간을 뛰어넘어서 인간이 만들어 낼 수 있는 것들 그 이상을 바래야 한다는 마음을 가져야 한다는 것이었다.

인공지능을 다만 어떤 것을 인지하고 알려주는 것이 아닌 사람처럼 같이 활동한다는 면을 다시 생각하면서 우리 삶에 어떻게 더 밀접하게 연관될 지 생각할 수 있게 해주었다!!

 

4. Artificial Intelligence

인공지능 개요

1)Deep Learning 과 Machine Learning

2)Deep Learning Problem Types

Classification and Detection: 물체 자체들을 라벨링 / Semantic Segmentation: 픽셀을 통한 분리

Natural Language Object Retrieval: 객체들을 통하여 자연어 생성

Speech Recognition and Language Translation 등등

3) Neural Network

 x1, x2,.....xn의 activation function을 통한 output

> Perceptron: 간단한 활성화 기능을 가진 뉴런을 사용한 초기의 신경망 모델 >> Fully Connected Network

Convolutional Neural Network 

4)Training 을 통한 inference

+Data Science WorkFlow 간단 설명

1. Data Exploration and Preprocessing

사용 가능한 형식이 되도록 데이터를 정리하고 처리Data  Munging

2. Modeling

문제를 해결하기 위한 모델 구축

3. Validation

측정+검증

Data Science "Unicorn": 모든 분야 전문가인 데이터 과학자

 

 

 

끝으로 이러한 작은 경험들이 모여서 2018년 8월에 이어서 2019년 1월까지의 배울 점이 많은 여정을 만든 것에 관해 스티브잡스의 Connecting the dots 이 떠올랐다..

너무 소중한 경험들이었고 훗날 이러한 경험들이 이어지고 새로 만들어졌으면 하는 바램이다.

 

문의 사항은 댓글로 남겨주세요!

유익하셨다면 밑 버튼을 눌려주셔서 후원해주세요!:)

 

Buy me a Milkshake