공학사사 2024 - github.com/yungbyun/sasa
- 환영합니다! 이 사이트는 2024년 7-8월 제주대학교 공학사사 프로젝트 "인공지능과 생성형 모델로 배우는 데이터 과학, 똑똑한 컴퓨팅" 깃허브 사이트입니다. 궁금한 사항은 제주대학교 컴퓨터공학과 변영철 교수, 혹은 담당 멘토 고지영, 허지식, 김민수 조교에게 문의바랍니다.
| 1일차 | 오후 1시 ~ 오후 6시 | ||
| 머신러닝 연구실 소개 | 교수 | ||
| 멘토 소개 | |||
| 멘토와의 협업을 통한 실습 및 구현 방법 소개 | |||
| 질의 응답 | |||
| 팀별 소개(팀원, 탐구 방향) | 팀활동 | ||
| 캐글(Kaggle) & Google Colab 가입 및 둘러보기 | 멘토 | ||
| 데이터 사이언스와 서비스(캐글 사례-기후 예측) | |||
| 팀별 탐구활동 (팀별 프로젝트 방향 및 내용) | 팀활동 | ||
| 팀별 발표 (프로젝트명, 내용 개요 및 필요성, ppt) | |||
| 2일차 | 오전 8시 30분 ~ 오후 6시 | ||
| 데이터 사이언스를 위한 AI와 머신러닝 이해하기 | 교수 | ||
| 데이터 과학과 서비스 (캐글 사례-KNN 등 패턴분류 알고리즘 소개) | 멘토 | ||
| Github Copilot 또는 GPT를 이용한 코딩 | |||
| 팀별 탐구 활동 (팀별 프로젝트 수행) | 팀활동 | ||
| 팀별 발표 (프로젝트 수행 내용, ppt) | |||
| 3일차 | 오전 8시 30분 ~ 오후 6시 | ||
| 다양한 모듈을 이용한 데이터 분석 | 멘토 | ||
| 팀별 탐구 활동 (프로젝트 수행 & 보고서 작성) | 팀활동
| ||
| 팀별 발표 (프로젝트 수행 내용, ppt) | |||
| 데이터 시각화 캐글 사례 | 멘토 | ||
| 팀별 탐구 활동 (프로젝트 수행 & 보고서 작성) 👍 | 팀활동 | ||
| 팀별 발표 (프로젝트 수행 내용, ppt) | |||
| 4일차 | 오전 8시 30분 ~ 오후 6시 | ||
| 팀별 탐구활동 (팀별 프로젝트 설계/구현 & 보고서 작성) | 팀활동 | ||
| 팀별 최종 결과 발표 (프로젝트 수행 내용, ppt) | |||
| 팀별 최종 발표 (평가 및 우수팀 선정)👍 | |||
- (예측) 식물 생장 예측하기 : https://www.kaggle.com/yungbyun/plant-diary-original2/
- (분류) 성별 알아맞히기 : https://www.kaggle.com/yungbyun/female-male-classification-original
- (예측) 집값 예측 : https://www.kaggle.com/code/yungbyun/house-price-prediction-for-tutorial
- (분류) 붓꽃(Iris) 인식 : https://www.kaggle.com/code/yungbyun/ml-from-scratch-with-iris-k
Step1. 데이터 읽고 정보 확인하기
Step2. 데이터 시각화 및 분석
Step3. 데이터 전처리
Step4. 학습용, 테스트용으로 데이터 분할
Step5. 머신러닝 모델 학습과 테스트
Step6. 결론
- 캐글(Kaggle) 소개1, https://www.youtube.com/watch?v=9GWb9yNcsvc&t=112s
- 캐글(Kaggle) 소개2, https://www.youtube.com/watch?v=VNOYpNItpdI
- 식물생장예측: https://youtu.be/RKXoSuwuX9I
- 성별예측: https://www.youtube.com/watch?v=JeYj5OHwQOw
- 실습(성별예측1): https://youtu.be/QBq2f_1gfZA
- 실습(성별예측2): https://youtu.be/4IEbdh62d2Y
- 실습(식물생장예측): https://youtu.be/DZnpkKxeB-w
- 왜 이걸하게 되었지?
- 탐구 목적은 매우 중요
- 예를 들어, 인류의 건강을 지키기 위하여, 지구 환경을 지키기 위하여, 농부에게 도움을 주기 위하여...
- 그런 목적을 달성하기 위하여 설정하는 것
- 예를 들어, 암 진단 영상인식 기술 개발과 인식률 99% 이상 달성, 산불방지 시스템 개발과 한라산 전체를 모니터링, 정확도가 높은 농산물 생산량 예측 시스템 개발과 지자체 시스템에 연결