교육/AI-X 제품 및 서비스 개발 교육
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[심화] 19. 지속적 개선 목표 및 필요기술교육/AI-X 제품 및 서비스 개발 교육 2022. 12. 21. 14:25
지속적 개선이란? AIoT를 적용한 제품과 서비스의 성능을 지속적으로 개선하기 위한 단계 지속적 개선 목표 AIoT프로세스와 지속적 개선 성능평가 바로 다음에 위치하며 성능평가에서 나온 성능 평가 보고서를 기반으로 사물지능 제품 및 서비스를 개선하는 단계 지속적 개선을 해야하는 이유 제품 혹은 서비스가 완벽하다는 보장이 없기 때문 성능 평가를 통해서 결점이 발견된다면 이를 개선해서 고객 혹은 우리의 요구사항에 맞는 제품 및 서비스를 만듦 고객의 니즈가 빠르게 변하기 때문에 이러한 변화에 발맞추기 위해서는 제품을 다시 생성하는 것이 아니라 결점을 찾아서 이를 보완하고 재배포하는 방식으로 진행되어야 함 지속적 개선 목표와 ITO 지속적 개선 필요기술 PDCA 및 PDSA 사이클 프로세스의 변경사항이나 문제해..
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[심화] 18. 성능 평가 케이스 스터디교육/AI-X 제품 및 서비스 개발 교육 2022. 12. 21. 14:01
성능 평가는 왜 해야할까? 실제로 제품 개발을 마치고 나서 다시 그 기준에 부합하는지 혹은 미달이거나 초과하는 지를 확인해서 보완 혹은 프로세스 개선에 사용해야함 성능 평가 프로세스 케이스 스터디 미리보기 솔루션 검증 결점이 있는 솔루션 결과물 조사 개발된 솔루션에 대해 요구사항을 중심으로 결점 등의 조사 결점 및 이슈 평가 솔루션에서 조사된 결점의 중요도 등에 대하여 평가 성능 평가 솔루션에 의해 산출되는 가치 이해 솔루션에서 인공지능 기반 얼굴 인식 작동은 필수 기능 얼굴 인식률이 70%이상은 향후 성장동력의 기반으로서 인공지능 활용성을 높일 수 있음 엣지에서의 인공지능 작동은 향후 시장성 확보에 매우 중요 솔루션 측정 기준 검증 생략 솔루션 성능 평가 결과 생략 성능 평가 프로세스 결과 성능 평가 ..
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[심화] 17. 성능 평가 목표 및 필요기술교육/AI-X 제품 및 서비스 개발 교육 2022. 12. 21. 13:54
성능평가란? 이해관계자가 AIoT 제품 및 서비스에 탑재된 인공지능을 포함한 솔루션의 성능을 평가하는 단계 성능 평가 목표 AIoT프로세스와 성능 평가 앞서 배포한 사물지능의 성능을 평가하는 단계 성능평가를 해야하는 이유 제품작으로서 혹은 테스트작으로서 그 의미를 확실하게 하기 위해서 성능평가 목표와 ITO 성능평가필요기술 솔루션 검증 솔루션이 비즈니스 요구를 충족하는지 검증하고 식별된 결함들에 대해 가장 적절한 대응을 결정하는 것 솔루션이 지속적으로 비즈니스 요구를 충족하도록 하는데 필수적 이를 통해 식별된 문제는 프로젝트 팀이 가장 적절한 조치를 취할 수 있도록 지원 결점이 있는 솔루션 결과물 조사 솔루션 결과물이 수용가능한 수준의 품질이 범위 내에 있는 지를 조사하는 것 솔루션이나 솔루션 컴포넌트 ..
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[심화] 16. 사물지능 배포 케이스 스터디교육/AI-X 제품 및 서비스 개발 교육 2022. 12. 20. 15:33
사물지능 배포는 왜 해야할까? 개발했던 인공지능 모델을 제품이나 서비스로 만들기 위해서 사물에 지능을 탑재해 배포 아무리 좋은 인공지능을 만들어도 사물에 탑재해서 사용하지 않는다면 서비스/제품이 될 수 없으며 성능평가나 지속적 개선또한 이뤄질 수 없음 사물지능 배포 프로세스 케이스 스터디 미리보기 배포 생략 인공지능 탑재 생략 모니터링 모델 정확도 확인 및 개선 얼굴인식 검출 속도 확인 및 개선 사물지능 배포 프로세스 결과 배포된 사물지능 프로세스 결과 다시보기
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[심화] 15. 사물지능 배포 목표 및 필요기술교육/AI-X 제품 및 서비스 개발 교육 2022. 12. 20. 15:22
사물지능 배포란? 사물에 탑재할 수 있는 지능을 배포하는 것 사물지능 배포 목표 AIoT프로세스와 사물지능 배포 제작한 인공지능 모델을 제품이나 서비스로 만들기 위해 사물에 탑재할 수 있는 지능을 배포하는 단계 해당 단계에서 사물지능을 배포해야 나중에 모델 성능 평가, 지속적인 개선 가능 사물지능 배포를 해야하는 이유 개발했던 인공지능 모델을 제품이나 서비스로 만들기 위해 사물지능 배포 목표와 ITO 사물지능 배포 필요기술 배포 빌드(build)가 완성된 실행가능한 파일을 사용자가 접근할 수 있는 환경에 배치시키는 일 AIoT에서는 실행 가능한 파일이 아닌, 인공지능이 탑재되어 있으며 사용 가능한 "사물"을 사용자가 접근할 수 있는 환경에 배치시키는 일 배포주기 : 개발이 끝나면 테스트를 통해 특정한 날..
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[심화] 14. 인공지능 생성 케이스 스터디교육/AI-X 제품 및 서비스 개발 교육 2022. 12. 20. 15:05
인공지능 생성은 왜 해야할까? 데이터 처리영역에서 생성한 데이터셋을 학습하여 사물에 탑재될 인공지능을 생성하는 단계 인공지능 생성 프로세스 케이스 스터디 미리보기 학습환경 선택 목적 : 인공지능 모델 학습환경 선정 구글 코랩 사용 인공지능 프레임워크 선택 Darknet C와 CUDA로 작성된 오픈소스 신경망 프레임워크 모델 선택 YOLO You Only Look Once의 약자로 이미지를 한번 보는 것만으로 Object의 종류와 위치르 ㄹ추측하는 딥러닝 기반의 물체인식 알고리즘 이미지 전체를 한 번만 보는 것->빠른속도 통합된 모델->기존모델보다 더 간단 실시간으로 객체를 탐지하고 검출가능 모델 개발 모델 검증 인공지능 생성 프로세스 결과 생성된 인공지능 프로세스 결과 다시 보기
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[심화] 13. 인공지능 생성 목표 및 필요기술교육/AI-X 제품 및 서비스 개발 교육 2022. 12. 20. 14:46
인공지능 생성이란? 문제를 해결하는 알고리즘을 개발 또는 선택하는 것 인공지능 생성 목표 AIoT프로세스와 인공지능 생성 데이터 전처리 바로 다음에 위치 앞서 전처리한 데이터 셋을 기반으로 인공지능을 만드는 단계 인공지능 생성을 해야하는 이유 데이터 처리 영역에서 생성한 데이터셋을 학습시켜 사물에 탑재될 인공지능을 생성하는 단계 인공지능 모델 개발 및 선택, 모델 학습, 모델 검증으로 구성 인공지능 생성 목표와 ITO 인공지능 생성 필요기술 학습환경 선택 로컬 개발환경 : 모델을 생성할 때 자신의 컴퓨터를 이용해서 학습환경을 구성하고 모델을 학습하는 것 클라우드 컴퓨팅 사용법을 숙지하지 않아도 되며 개인 컴퓨터를 가지고 있다면 추가적인 비용이 발생하지 않음 컴퓨터의 성능이 좋지 않으면 학습 속도가 느림 ..