코스
4학년 AI: 데이터 탐정
데이터를 모으고, 예시에 라벨을 붙이고, 간단한 분류기를 학습시키고, 테스트해요.
레슨을 차례대로 해요. 끝나면 데이터는 우리가 모은 사실이라고 말하고, 표에서 행과 열을 읽을 수 있어요. 특징의 이름을 말하고, 각 예시에 맞는 라벨을 붙이고, 틀린 라벨을 고칠 수 있어요. 두 묶음이나 세 묶음으로 모델을 학습시키고, 아직 본 적 없는 그림 예시로 테스트하고, 예측이 몇 개 맞는지 세고, 실패한 예측 하나를 설명할 수 있어요. 데이터 모음에서 빠진 묶음을 찾고, 데이터 모음의 균형을 맞추고, 재활용 선별기가 맞힌 것과 틀린 것을 보고할 수 있어요.
이 레슨을 쓰는 방법
- 이것을 해요라고 표시된 레슨에서 시작해요. 제목 아래 줄을 혼자 할 수 있으면 다음으로 가요.
- 먼저 게임을 해요. 그다음 퀴즈를 해요. 10개 중 8개 정답이면 통과. 학습지는 종이예요. 정답은 아래에 있어요.
- 짧게 해도 충분해요. 레슨이 어려우면 바로 앞 레슨을 다시 해요.
- 데이터 공책을 적어요. 선별기에는 집에서 깨끗한 종이, 플라스틱, 금속을 써요. AI 도구는 선생님이나 보호자와만 써요. 허락 없이 사람 사진을 찍지 않아요.
각 수업에는 게임, 퀴즈, 학습지가 있습니다.
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데이터가 뭐예요?
- 1데이터가 뭐예요데이터는 우리가 모은 사실이라고 말해요.
- 날씨 보도와 스포츠 점수에서 데이터를 찾아요.
- 누가 모으는지, 왜 모으는지 말해요.
- 내 하루에 대한 사실 세 가지를 모아요.
- 2데이터의 종류데이터를 숫자, 말, 그림, 소리의 종류로 나눠요.
- 데이터 열 개를 네 묶음으로 나눠요.
- 카메라가 모으는 종류를 말해요.
- 온도계가 모으는 종류를 말해요.
- 3표표에서 행과 열을 읽어요.
- 각 행은 예시 하나라고 말해요.
- 각 열은 특징 하나라고 말해요.
- 표에서 값 하나를 찾아요.
- 4데이터 모음 만들기반려동물에 대한 작은 표로 데이터 모음을 만들어요.
- 세 열을 골라요. 이름, 종류, 다리.
- 행을 열 개 넣어요.
- 칸이 모두 채워졌는지 확인해요.
- 5데이터로 하는 질문표로 데이터의 질문에 답해요.
- “어떤 반려동물이 가장 많은가요?”라고 물어요.
- 세어서 답을 찾아요.
- 그것의 막대그래프를 만들어요.
데이터를 모으고 라벨 붙이기
- 6특징색깔과 크기처럼, 물건의 특징 이름을 말해요.
- 나뭇잎의 특징을 적어요.
- 잴 수 있는 특징을 말해요.
- 잎 두 장을 구분하는 특징을 골라요.
- 7라벨각 예시에 맞는 라벨을 붙여요.
- 라벨은 AI가 배우길 바라는 답이라고 말해요.
- 그림 스무 장에 라벨을 붙여요.
- 친구의 라벨을 확인해요.
- 8좋은 데이터분명하고 맞는 예시가 왜 좋은 데이터가 되는지 말해요.
- 선명한 사진과 흐린 사진을 비교해요.
- 맞는 라벨과 틀린 라벨을 비교해요.
- 어느 모음이 AI를 더 잘 가르치는지 말해요.
- 9지저분한 데이터지저분한 데이터에서 틀린 라벨을 찾아 고쳐요.
- 빈칸, 잘못 쓴 글자, 틀린 라벨을 찾아요.
- 문제마다 고쳐요.
- 고치지 않으면 AI가 무엇을 배울지 말해요.
- 10특징 모으기물건 열 개의 특징을 재고 적어서 모아요.
- 길이와 무게를 재요.
- 색깔과 모양을 적어요.
- 각 행에 라벨을 넣어요.
AI가 배우는 방법
- 11예시로 학습하기모델은 라벨이 붙은 예시에서 학습한다고 말해요.
- 모델이 무엇인지 말해요.
- 학습시킨다는 것은 예시를 보여주는 것이라고 말해요.
- 좋은 학습 예시를 골라요.
- 12분류기가 일하는 방법분류기가 어떻게 라벨을 고르는지 말해요.
- 분류기는 물건을 묶음에 넣는다고 말해요.
- 새 그림을 자기 예시와 비교하는 것을 봐요.
- 어느 묶음에 가장 가까운지 말해요.
- 13첫 모델 학습시키기두 묶음이나 세 묶음으로 모델을 학습시켜요.
- 두 묶음이나 세 묶음을 골라요.
- 각 묶음에 예시를 적어도 열 개 넣어요.
- 학습을 누르고 배우는 것을 봐요.
- 14새 예시 테스트하기아직 본 적 없는 그림 예시로 모델을 테스트해요.
- 모델에게 새 그림을 보여 줘요.
- 예측마다 적어요.
- 각각 맞는지 틀린지 표시해요.
- 15학습 실험실학습 실험실에서 모델을 학습시키고, 테스트하고, 더 좋게 해요.
- 내 묶음으로 모델을 학습시켜요.
- 테스트해서 실수를 찾아요.
- 예시를 넣고 다시 테스트해요.
예측하기
- 16학습과 테스트왜 새 예시로 테스트하는지 말해요.
- 옛 그림으로 한 테스트와 새 그림으로 한 테스트를 비교해요.
- 옛 그림 테스트가 왜 공평하지 않은지 말해요.
- 테스트 모음은 따로 둬요.
- 17맞음과 틀림예측이 몇 개 맞는지 세요.
- 맞은 예측과 틀린 예측을 세요.
- 점수를 10개 중 8개로 적어요.
- 점수로 모델 두 개를 비교해요.
- 18얼마나 확신하는지모델이 얼마나 확신하는지 읽어요.
- 확신 막대를 읽어요.
- 모델이 확신하지 않는 예측을 찾아요.
- 사람이 확인해야 할 때를 말해요.
- 19왜 실패했는지실패한 예측 하나를 설명해요.
- 모델이 틀린 그림을 봐요.
- 학습 예시와 비교해요.
- 무엇이 달랐는지 말해요.
- 20모델 더 좋게 하기예시를 더해 모델을 더 좋게 하고 다시 테스트해요.
- 놓친 것과 비슷한 예시를 넣어요.
- 다시 학습시켜요.
- 새 점수와 예전 점수를 비교해요.
공평과 치우침
- 21누가 빠졌나요데이터 모음에서 빠진 묶음을 찾아요.
- 작은 개가 없는 개 데이터 모음을 봐요.
- 모델이 무엇을 틀릴지 말해요.
- 다른 데이터 모음에서 빠진 묶음을 찾아요.
- 22균형 잡힌 데이터각 묶음의 수가 같아서 데이터가 균형 잡혔는지 말해요.
- 각 묶음의 예시를 세요.
- 센 수의 막대그래프를 만들어요.
- 데이터 모음이 균형 잡혔는지 말해요.
- 23불공평한 결과빠진 데이터가 어떻게 불공평한 결과를 만드는지 말해요.
- 한 묶음에는 잘하고 다른 묶음에는 못하는 모델을 봐요.
- 문제를 데이터와 연결해요.
- 누가 다칠 수 있는지 말해요.
- 24데이터 모음 고치기예시를 더해 데이터 모음을 고치고 균형을 맞춰요.
- 어떤 예시를 넣을지 계획해요.
- 넣고 다시 학습시켜요.
- 각 묶음의 점수가 더 좋아졌는지 확인해요.
- 25모두에게 공평모두에게 공평하지 않은 AI 때문에 누가 다칠 수 있는지 말해요.
- 불공평한 AI에 대한 짧은 이야기를 읽어요.
- 누가 빠졌는지 말해요.
- 공평하게 만드는 규칙 하나를 써요.
AI 과학 실험실
- 26질문하기AI 선별기가 답할 수 있는 질문을 해요.
- 나누는 일을 골라요. 재활용처럼요.
- 질문을 써요. “이것은 종이, 플라스틱, 금속 중 무엇인가요?”
- 선별기가 어떻게 도움이 되는지 말해요.
- 27데이터 계획하기어떤 예시를 모을지 데이터를 계획해요.
- 묶음을 적어요.
- 각 묶음에 예시를 몇 개 할지 계획해요.
- 테스트용으로 남겨 둘 예시를 계획해요.
- 28선별기 만들기종이, 플라스틱, 금속으로 재활용 선별기를 만들어 학습시켜요.
- 깨끗한 재활용품 사진을 찍어요.
- 사진에 라벨을 붙여요.
- 선별기를 학습시켜요.
- 29어려운 경우 테스트하기어려운 경우로 선별기를 테스트해요.
- 구긴 종이와 반짝이는 플라스틱을 테스트해요.
- 결과를 적어요.
- 가장 자주 틀리는 물건을 찾아요.
- 30재활용 선별기 보고재활용 선별기가 맞힌 것과 틀린 것을 보고해요.
- 내 점수를 보여 줘요.
- 실수 하나를 보여 주고 설명해요.
- 어떻게 더 좋게 할지 말해요.