ai_basics_for_designers

디자이너를 위한 AI 기본 프로젝트

• 가장 기본적으로 인공지능 돌려보기

인공지능의 기본 of 기본

project1 초, 중, 고등학생을 구분하는 AI 만들기!

• [Task] : classification
• [Dataset] : 학생건강검사 결과분석 rawdata_서울_2015
• [특징] : classification 기본
• [Compile] : optimizer="adam", metrics=["accuracy"],loss="sparse_categorical_crossentropy"

project2 꽃을 구분하는 AI 만들기!

• [Task] : classification
• [Dataset] : iris 데이터셋
• [특징] : Dropout 기법 사용
• [Compile] : optimizer='adam',metrics=['accuracy'],loss='sparse_categorical_crossentropy'

project3 체중을 추론하는 AI 만들기!

• [Task] : Regression
• [Dataset] : 육군신체측정정보 데이터셋
• [특징] : Regression 기본
• [Compile] : optimizer='adam',metrics=['mae'],loss='mse'

project4 사물을 구분하는 AI 만들기!

• [Task] : classification
• [Dataset] : mnist 데이터셋
• [특징] : keras.layers.Flatten 사용
• [Compile] : optimizer='adam',metrics=['accuracy'],loss='sparse_categorical_crossentropy'

CNN 기본

project5 사물을 구분하는 CNN AI 만들기!

• [Task] : classification
• [Dataset] : cifar10 데이터셋
• [특징] : FNN으로 이미지 데이터셋 분류하기
• [Compile] :optimizer='adam', metrics=['accuracy'],loss='sparse_categorical_crossentropy'

project6 사물을 구분하는 CNN AI 만들기!

• [Task] : classification
• [Dataset] : cifar10 데이터셋
• [특징] : Conv2D, BatchNormalization,MaxPooling2D 사용
• [Compile] :optimizer='adam', metrics=['accuracy'],loss='sparse_categorical_crossentropy'

project7 말과 인간을 구분하는 AI 만들기!

• [Task] : classification
• [Dataset] : 자체 데이터셋
• [특징] :
• [Compile] :optimizer='adam', metrics=['accuracy'],loss='binary_crossentropy'

project8 가위바위보를 하는 AI 만들기!

CNN 활용

project9 화가의 화풍을 따라그리는 AI 만들기!

project10 창의적인 그림을 그리는 AI 만들기!

project11 현실 세계의 물체를 인식하는 AI 만들기!

project12 개와 고양이만 찾아 색칠하는 AI 만들기!

Natural Language Processing

project13 FNN을 활용한 자연어 처리 AI 제작

project14 LSTM AI로 같은 문제에 도전한다면?

데이터 예측

project15 일기예보 AI 만들기!

project16 주가예측 AI 만들기!