분류과정은 AI의 응용에 빈번하게 적용되는 사례입니다.
AI는 패턴을 기반으로 하여 데이터를 분류하기 때문입니다. 이 패턴을 만들어주기 위해 이름표를 붙이는 것을 우리는 '지도 학습'이라고 하는데요. 이전에 제가 올려드렸던 code.org에 대한 교육에서도 이것을 활용하였습니다.
2021.05.27 - [AI교육] - 바다를 위한 AI 학습을 교실에서 직접 해보자! Code.org의 생태교육 적용
바다를 위한 AI 학습을 교실에서 직접 해보자! Code.org의 생태교육 적용
4차 산업혁명이다, 뭐다 이젠 귀에 딱지가 앉을 정도입니다. 컴퓨터의 언어를 배워서 컴퓨터와 대화하는 것을 가르쳐야 한다고들 말합니다. 코딩이 정규 교육과정이 들어오면서 현장에서 AI 교
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본격적으로 아이들에게 code.org를 소개하여 AI를 작동시켜보기 전에, 자신만의 분류 모델을 만들어보는 것도 매우 중요하다는 생각이 듭니다. 😊 그래서 우리 C.I.A. 인공지능 연구회에서는 다음과 같은 활동을 준비해 보았습니다.
1. 물고기와 쓰레기 카드를 오려서 분류해보기
위의 https://code.org/oceans에 접속하면 나오는 카드들이 있는데요. 저희 연구회 선생님이 일일이 다 캡처를 해서 인쇄할 수 있게 해 주셨어요. 덕분에 아이들이 실물로 물고기 사진과 쓰레기를 만져 보면서 AI의 원리를 익힐 수 있었습니다.
AI for Oceans #CSforGood
Learn about AI, machine learning, training data, and bias, while exploring ethical issues and how AI can be used to address world problems. Computer science is about so much more than coding! Enjoy Code.org's first step in a new journey to teach more about
code.org
정말 기특하게도, 이전 활동이었던 '의사결정 나무'가 잘 기억이 났나 봅니다. 나름대로 의사결정 나무의 모델처럼 구현한 친구들이 많았습니다. 👍
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2. 분류의 기준을 명확하게 하기
분류해본 다음에는 이 분류의 기준이 무엇인지, 다시 한번 써보게 했습니다. 분류 기준을 수정하여 새로운 모델이 만들어지기도 합니다. 학생들의 다양한 모델을 살펴보는 것도 흥미롭습니다. 😊😊
학생들은 일련의 훈련 데이터들이 어떤 범주에 포함되는지 AI가 되어 직접 검사해보고, 분류 기준을 만들어 모델을 만들었습니다. 이러한 경험은 이후에 새로운 데이터로 모델을 검사하고, 예측의 정확도를 높이는 데 기여할 것으로 보입니다.
아이들이 AI에 관심을 갖고, 데이터를 잘 활용할 수 있도록 이러한 unflugged AI 수업 아이디어를 더 발전시켜 나갈 예정입니다!!
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