AI의 이미지 인식은 인간처럼 이미지나 동영상으로부터 사물을 인식하거나 장면을 이해하는 것으로 이해할 수 있다. 이러한 이미지 인식은 이미지 내 특정 사물을 분류하기, 여러 사물을 동시에 검출하기, 사물들을 픽셀 단위로 식별하여 분할하기의 방식으로 이루어진다.
본 수업에서는 인공지능 원리의 기계학습 중 이미지 기반의 지도학습과 비지도 학습을 티처블머신과 오렌지3를 이용하여 군집화된 데이터의 분류를 통해 기계학습의 효능성을 알아보고, 내가 만든 이미지를 이용한 SW 개발과정을 익혀 순차적으로 문제 해결 과정을 익히는 절차적 사고를 바탕으로 학생들의 흥미를 유발할 수 있는 게임 디자인을 해 보는 체험을 해 보고자 한다.
학습 목표
- AI가 이미지를 인식하는 방법을 알 수 있다.
- SW 개발과정을 이해하여 나만의 게임을 디자인할 수 있다.
AI 교과
내용 기준
AI와 사회
AI와
에이전트
데이터
인식
분류 탐색 추론
기계학습과 딥러닝
AI 영향력
AI 윤리
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관련 교과
정보, 창체(AI교육)
주요 활동
[활동 1] AI가 이미지 데이터를 기계 학습하는 방법 이해하기
[활동 2] 마이크로비트 알아보기
[활동 3] 내가 그린 주인공으로 게임 디자인하기
교과 관련
성취 기준
[9정02-02] 인터넷, 응용 소프트웨어 등을 활용하여 문제 해결을 위한 자료를 수집하고 관리한다.
[9정04-02] 다양한 형태의 자료를 입력받아 처리하고 출력하기 위한 프로그램을 작성한다.
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