지식샘터

✅ 머신러닝포키즈는 인공지능의 원리를 스크래치 코딩을 통해 배우는 학습도구입니다. 

✅ 머신러닝포키즈를 활용하여 머신러닝 모델 훈련 방법을 이해하고 인공지능 교실, 인공지능 카멜레온 만드는 실습을 진행합니다.

✅ 머신러닝포키즈(Machine Learning for Kids)는 인공지능(AI) 활용 교육이 낯선 선생님, 학생들을 위한 대상으로 이미지, 텍스트, 음성, 숫자 인식의 성능이 뛰어난 IBM 왓슨 인공지능 API를 활용하여 쉽게 적용할 수 있는 교육 소스를 제공합니다. 

✅ [머신러닝포키즈]는 구글 아이디만 있으면 학생 또는 교사 누구든 사용 가능합니다. 

✅ [머신러닝포키즈]는 아이디가 없더라도 회원가입이 없이 비회원으로 간단하게 사용할 수 있습니다.

✅ [머신러닝포키즈]는 코딩을 하지 못하더라도 자체 제공하는 템플릿을 통해 코딩과 AI 데이터 입력과 모델학습의 원리를 쉽게 적용할 수 있습니다.

✅ [머신러닝포키즈]는 자체 제공하는 33개의 수업과정안을 통해 교사 누구나 그것을 보고 수업에 쉽게 적용할 수 있습니다.

✅ [머신러닝포키즈]는 상중하 수준별로 과정이 나눠져있어 학생들에게 수준별 수업이 가능합니다.

✅ 강의 목차는 다음과 같습니다.

1. 준비하기

2. 교사용
지도서  파악하기

3. 수업하기

3. 생각열기

4. 문제해결
방법 탐색 및 코딩하기

요즘 데이터가 중요하고 인공지능은 데이터를 가지고 학습 한다는데 데이터가 무엇인지 궁금하신가요?

데이터 과학, 데이터 활용이라는 말이 심심치 않게 들리는데 명확하게 정리되지 않아 혼란스러우신가요?

본 연수에서는 초등학교에서 바로 적용할 수 있는 데이터 분석 수업 사례에 대해 알아봅니다.

초등학교 3~4학년에서도 적용할 수 있는 쉬운 내용부터 영재학급에서 적용할 수 있는 조금 어려운 내용까지 다양한 내용으로 구성하였습니다.

1차시에서는 네이버 데이터랩을 이용하여  쇼핑 검색어, 검색어 트렌드 등을 알아보고 비교해보는 활동을 하고 결과가 나온 이유에 대해 서로 이야기해보는 시간을 가지며 3~4학년에서 적용할 수 있는 데이터 분석 수업 사례를 알아봅니다. 그 다음 인공지능이 무엇인지에 대해 알아보고 엔트리의 선형회귀를 이용한 기초 실습을 합니다. 

2차시에서는 엔트리 공공데이터를 활용하여 소비자 물가지수를 알아보고 2100년에는 자장면의 가격이 어떻게 될지 예측해보는 활동을 하고 기온 데이터와 냉면 검색 데이터를 이용하여 기온에 따른 냉면 판매량을 예측해보는 시간을 가집니다.

엔트리를 집중적으로 연구하여 어떤 연수보다 더 쉽고 수업에 바로 적용할 수 있는 소프트웨어 연수를 준비했습니다.

오래전부터 콘텐츠가 개발되었던 지도학습 ' 분류' 프로그램 이외에도 지도학습 [KNN]에 대한 콘텐츠 개발 수요가 선생님들 사이에 굉장히 많았습니다. 이러한 선생님들의 의견을 수렴하여 엔트리를 활용하여 지도학습[KNN] 콘텐츠를 개발하게 되었습니다.

이번 연수에서는 두 가지 목적을 지니고 있습니다.

1. 엔트리를 활용하여 인공지능 KNN[지도학습]에 대해 쉽게 이해하기

2. KNN[지도학습] 모델을 활용하여 엔트리 프로그램을 함께 만들어보기

 KNN[지도학습] 프로그램을 만들기 위해서는 엔트리 데이터테이블 기능 또한 함께 다뤄지게 됩니다. 데이터 테이블을 활용하지만 엔트리 초보 선생님들께서도 코드를 짜실 수 있게 쉬운 프로그램을 준비했습니다. ^^

초등 심화부터 중등까지 응용이 가능한 데이터테이블x지도학습[KNN] 프로그램

새롭게 공개하는 프로그램이다보니 함께 만들어보며 성장하는 시간을 가졌으면 합니다. 

[엔트리, AI 지도학습[KNN]과 데이터테이블을 활용한 프로그램 만들기]

- AI 지도학습 KNN에 대해 간략하게 알아보기 (1차시)

- KNN 인공지능 모델을 활용하여 [꽃잎, 꽃받침 길이에 따라 붓꽃 품종 분별] 프로그램 만들기 (1차시) 

- KNN 인공지능 모델을 활용하여 [팽귄 종류 분별]프로그램 만들기 (2차시)

엔트리를 집중적으로 연구하여 어떤 연수보다 더 쉽고 수업에 바로 적용할 수 있는 소프트웨어 연수를 준비했습니다.

오래전부터 콘텐츠가 개발되었던 지도학습 ' 분류' 프로그램 이외에도 비지도학습에 대한 콘텐츠 개발 수요가 선생님들 사이에 굉장히 많았습니다. 이러한 선생님들의 의견을 수렴하여 엔트리를 활용하여 비지도학습[군집] 콘텐츠를 개발하게 되었습니다.

이번 연수에서는 

머신러닝 비지도학습 중 하나인 군집 K-means에 대해 간략하게 알아보고 K-means 인공지능 모델을 활용하여 엔트리 프로그램을 함께 만들어보는 시간을 가질 예정입니다. 비지도학습 프로그램을 만들기 위해서는 엔트리 데이터테이블 기능 또한 함께 다뤄지게 됩니다. 그리하여 이번 연수는 제 엔트리 연수를 기수강하신 분들 또는 엔트리로 프로그램을 만들어 본 적 있으신 선생님에게 추천드립니다.

초등 심화부터 중등까지 응용이 가능한 데이터테이블x비지도학습[군집] 프로그램

새롭게 공개하는 프로그램이다보니 함께 만들어보며 성장하는 시간을 가졌으면 합니다. 

[엔트리, AI 비지도학습과 데이터테이블을 활용한 프로그램 만들기]

- AI 비지도학습 군집 K-MEANS에 대해 간략하게 알아보기

- 군집 인공지능 모델을 활용하여 [최적의 방범등 설치 프로그램(1)] 만들기

- 군집 인공지능 모델을 활용하여 [최적의 방범등 설치 프로그램(2)] 만들기