지식샘터

인공지능 선도학교, 인공지능 동아리에서 어떤 프로그램을 운영해야할지 고민되시나요?

엔트리에 인공지능 블록은 많은데 어떻게 사용하면 좋을지 고민인가요?

본 강좌는 엔트리의 인공지능 블록을 알아보고 실제 수업에서의 활용 사례를 중심으로 실습을 해보는 연수입니다.

1차시에서는 엔트리의 인공지능 블록 중 번역, 비디오 감지, 오디오 감지, 음성 인식 블록을 사용하여 다양한 프로그램을 제작합니다.

2차시에서는 엔트리의 이미지 모델학습을 사용하여 다양한 교과에서 융합이 가능한 주제를 중심으로 연수합니다.

따라만 하면 완성되는 재밌는 인공지능 프로그램을 만들어보고 내일 바로 수업에 적용해 볼 수 있습니다.

 최근 chatgpt 인공지능 기술의 확대로 그야말로 인공지능 춘추전국시대가 열린 분위기이다. 인공지능 기술을 이용하여 이미지 제작툴은 크게 3가지로 압축이 된다. 어도비사의 파이어플라이, 마이크로소프트사의 디자이너 ai, 그리고 캔바가 있다. 지난 3월 24일 캔바에서 대대적인  'brand new era'행사가 진행되었다. 이 행사의 주요 업데이트 내용은 인공지능과 관련된 기능들이 접목되어 자료검색, 번역, 이미지 생성, 동영상 비트 씽크 등 이미지와 동영상, 그리고 프레젠테이션 제작과 관련된 내용들이었다.

 

 이번 '인공지능과 결합된 캔바 심화연수'는 기존 '캔바 하나로 스마트한 교실 수업 운영 끝!'의 버전 2에 해당된다. 기존의 캔바 강의는 교실수업에서 LMS기능에 초점을 맞추었다면 이번 '인공지능과 결합된 캔바 심화연수'는 인공지능 기술을 사용하여 프레젠테이션 작성 및 실시간 워크시트, 그리고 이미지, 동영상 편집기능에 중점을 두어 강좌를 운영할 계획입니다.

 캔바 인공지능 기술을 적용하여 각 교과의 특성에 맞는 학습자료를 제작할 수 있도록 실기형 연수를 준비했습니다. 수강생들과 실시간 상호작용을 통해 캔바의 기초기능뿐만 아니라 좀 더 세부적이고 구체적인 수업자료를 활용하거나 이용할 수 있도록 강좌가 준비되었습니다.

이번엔 데이터 분석이다! 복잡한 코드 없이 클릭 몇 번으로 데이터 분석의 과정을 자세하게 확인할 수 있는 2차시 강좌입니다.

[1차시]

- 수많은 주제 중 데이터분석을 주제로 선정한 이유

- 데이터 분석이란? 데이터 분석을 쉽게 설명하고, 데이터분석의 과정 간단히 알아보기

- 데이터분석과 관련한 진로, 진학 정보 나눔

- 엔트리를 활용해 프로그램을 설치하지 않고 데이터분석 해보기

[2차시]

- 엔트리를 활용해 Logistic Regression, K-Means 등 데이터 분석 모델 활용해 분석하기

- Orange 3 간단 소개 및 카테고리, 위젯 안내

- Orange 3 사용법 안내, 내장된 데이터셋으로 데이터분석 과정 설계하기

- Add-ons를 통해 사진 인식, 지도 불러오기 등 기능 수행하기

* 컴퓨터(Windows, MacOS)가 필요합니다. 강좌 수강 전 아래 링크의 Orange 3를 설치해주시면 더욱 많이 얻어가실겁니다.

https://orangedatamining.com/download/#windows

아래 .exe 파일로 다운받으셔서 설치하시면 됩니다!

이 강좌를 듣고 나면 아래와 같이 얻는 것이 많아요!

- 어디 가서 데이터 분석 한번 해봤다고 말할 수 있어요.

- 프로그램을 설치하지 않고 웹사이트에서 데이터분석을 할 수 있어요.

- 여러 교과에서 데이터 분석을 어떻게 활용할지 인사이트를 얻을 수 있어요.

- 엔트리 웹사이트에서 인공지능 카테고리를 활용해 K-means, Logistic Regression 등 데이터 분석 모델을 사용해요.

- Orange 3 프로그램 설치, 실행하여 데이터 불러오기, 모델 연결하기, 시각화해서 결과 보기 등 데이터분석 과정을 차근차근 따라갈 수 있어요.

- 데이터 분석의 의미와 분석 과정을 살펴보고 공공 데이터 활용 사례, 구글 트랜드 등 실생활에서 데이터 분석의 사례를 찾아봐요.

강좌의 수준과 난이도는 어떻게 되나요?

- 데이터 분석을 처음 알아보는 분부터 데이터 분석에 관심을 갖고 가르칠 방법을 찾는 분들까지 두루두루 수강 가능합니다.

1. 강좌 내용
파이썬 기본 문법: 변수, 데이터 타입, 조건문, 반복문, 등의 핵심 개념 소개
ChatGPT와 파이썬: ChatGPT를 활용한 파이썬 코드 작성, 디버깅, 문제 해결 전략 소개
참고자료 안내: 파이썬 공부할 때 필요한 사이트, 자료 안내
2. 강좌 수준
초급자를 대상으로 합니다. 프로그래밍 경험이 전혀 없는 선생님들도 자신 있게 참여하실 수 있습니다.

3. 타강좌와의 차별성

이론보다는 실제 사용할 수 있는 스킬 중심으로 내용을 구성했습니다.

대부분의 파이썬 교육과 달리, 이 강좌에서는 ChatGPT를 활용한 학습법을 소개합니다.