김만수의 블로그, 딥러닝 기술을 이용한 영상에서 실시간 객체 탐지 기술 소개

AI 개념을 이해하는 것은 쉽지가 않다. 많은 수학 용어와 더불어 알고리즘들, 이해한다고 해도 수 많은 학습 데이터 확보가 쉽지가 않다. 같이 스터디하고 있는 인공지능을 전공한 임도형님이 초보자들, 특히 수학을 모르는 분들을 위해 아주 쉽게 AI를 소개한 자료를 소개한다. 이 자료를 읽으면 어떻게 기계가 학습을 할 수 있는지를 알 수 있다. 수학 공식이 한 두개 나오지만 이해하는데 절대 어려움이 없다. AI 그까이거 - 임도형 그리고 Python과 TensorFlow을 이용한 머신러닝 예제들은 다음을 참고한다. 상세한 내용은 'AI 그까이거' 내용을 참고한다. TensorFlow을 이용한 필기체 숫자 인식 TensorFlow을 이용한 아이리스 꽃잎 인식 그리고 다양한 데이터를 이용한 머신러닝에 도전하고 싶다면 kaggle.com 에서 주제를 선택해 도전하면 된다. 이 사이트에서는 다양한 데이터들을 제공하고 있기 때문에, 데이터 수집 없이 머신러닝에 집중할 수 있다. https://www.kaggle.com/competitions

Google Brain Team이 기계 학습 연구를 가속화하고 모든 사람에게 더 나은 기술을 제공하기 위해 TensorFlow를 오픈 소스화하여 https://www.tensorflow.org/ 에 소개했다. TensorFlow™ 는 데이터 흐름 그래프를 사용한 수치 계산을 위한 오픈소스 소프트웨어 라이브러리이다. 그래프의 노드는 수학 연산을 나타내고 그래프 가장 자리는 이들 사이에서 전달되는 다차원 데이터 배열 (Tensor)을 나타낸다. 유연한 아키텍처는 단일 API를 사용하여 데스크톱, 서버 또는 모바일 장치의 하나 이상의 CPU 또는 GPU에 계산을 배포할 수 있다. 1. TensorFlow 설치 아래 URI를 클릭하면 OS 별 TensorFlow 설치 방법이 나온다. 크롬 브라우저를 사용하면 최신 번역 기능을 사용하기 때문에 번역된 한글로 읽어도 큰 무리가 없다. TensorFlow Python API는 Python 2.7 및 Python 3.3+를 지원한다. * 설치:  https://www.tensorflow.org/get_started/os_setup 2. TensorFlow 라이브러리와 Python을 이용한 TensorFlow 사용하기 TensorFlow 사이트에서는 여러가지 예제를 통해 TensorFlow 사용법을 알게 한다. TensorFlow와 Python을 설치했다면 아래 웹 페이지에서 예제를 통해 TensorFlow을 배워보기 바란다. * 자습서:  https://www.tensorflow.org/tutorials/