[KT 에이블스쿨 4기 DX트랙] 언어&시각지능 후기

 

# 언어지능 & 시각지능 이란?

 

 

특징	언어지능	시각지능
정의	텍스트 및 언어 데이터를 처리하고 이해하는 데 사용되는 인공 지능 분야.	이미지 및 비디오 데이터를 처리하고 이해하는 데 사용되는 인공 지능 분야.
데이터 유형	텍스트, 문장, 문서, 대화 데이터	이미지, 비디오, 그래픽 데이터
주요 작업	텍스트 생성, 번역, 자연어 이해, 대화 시스템	이미지 인식, 객체 감지, 패턴 인식, 비디오 분석
주요 기술	자연어 처리 (NLP), 기계 번역, 대화형 AI	컴퓨터 비전, 딥러닝, 이미지 분석
응용 분야	자동번역, 대화형 가상 비서, 텍스트 분석, 감정 분석	얼굴 인식, 자율 주행 자동차, 보안 감시, 의료 진단
기술 발전 정도	NLP 모델 (BERT, GPT), 대화형 AI (Siri, Alexa)	딥러닝 CNN 및 RNN, 객체 인식 (YOLO), 컴퓨터 비전 라이브러리 (OpenCV)
주요 도구 및 라이브러리	Transformers, spaCy, NLTK,  Hugging Face Transformers	TensorFlow, PyTorch, OpenCV, Keras

 

 

# 학습 내용

 

* 언어지능 주요 개념과 내용

개념	설명
RNN (Recurrent Neural Network)	시퀀스 데이터와 시간 의존성을 처리하기 위한 신경망 구조. 이전 단계의 출력을 현재 단계의 입력으로 사용.
LSTM (Long Short-Term Memory)	RNN의 변형으로, 장기 의존성 문제를 해결하고 정보를 선택적으로 기억하는 데 특화된 구조.
Embedding (단어 임베딩)	텍스트 데이터의 단어를 벡터로 매핑하여 단어 간 의미 관계를 보존하고 수치형 표현으로 변환하는 기술.
Transformer	RNN과 LSTM 없이 시퀀스 데이터를 처리하는 모델 구조. Attention 메커니즘 중심으로 병렬로 시퀀스 데이터 간의 관계를 학습.
텍스트 전처리 (Text Preprocessing)	텍스트 데이터를 모델이 이해하고 처리할 수 있는 형태로 변환하는 과정. 이에는 토큰화, 불용어 제거, 단어 임베딩, 패딩, 정수 인코딩 등이 포함됨.

* 시각지능 주요 개념과 내용

개념	설명
객체 탐지(Object Detection)	Classification + Localization 이미지에 있는 객체의 위치를 탐지하고 그것의 종류를 분류하는 기술
Segmentation	이미지를 픽셀 단위로 분할하여 각 영역이 어떤 객체 또는 배경에 속하는지 구분하는 작업
Class Classification	객체나 영역이 어떤 클래스 또는 카테고리에 속하는지 결정하는 작업
Confidence Score	Object가 진짜로 Bounding Box 안에 있는지 확신의 정도
IoU (Intersection over Union)	객체 탐에서 예측된 바운딩 박스와 실제 바운딩 박스 간의 겹치는 영역의 비율을 계산하는 지표로, 정확도 측정에 사용( 0 ~ 1 사이의 값으로, 값이 클수록 좋은 예측)
NMS (Non-Maximum Suppression)	겹치는 바운딩 박스 중에서 가장 확률이 높은 것을 선택하고 나머지를 제거하는 알고리즘으로, 중복 검출을 방지
Precision	모델이 Object 라 예측한 것 중 실제 Object 의 비율
Recall	실제 Object 중 모델이 예측하여 맞춘 Object 의 비율
Annotation	학습 데이터셋에 대해 이미지나 비디오 내의 객체, 바운딩 박스, 클래스 라벨 등을 사람이 직접 마킹 또는 레이블링하는 과정

 

 

# 학습 소감

 

언어지능 소감

 

언어지능 내용 자체도 이해하기 힘들었는데 코드가 한기영 강사님께서 배운 코드랑 좀 달라서 헷갈렸어요...ㅎㅎ 😂

핑이라는 방식 통해 수강생들이 느끼는 난이도를 중간중간에 평가하기도 했는데 다들 어려워하더라구요...ㅎ

 

언어지능 강사님께서 말씀하신 것 중에 인상 깊었던 게 있는데, 딥러닝은 완제품이다 라는 내용이예요.

딥러닝 내부 동작 메커니즘을 완벽히 이해하지 않더라도 모델을 조작하고 활용하는 방법을 알면된다 말씀하셨어요.

 

제가 요새 교육을 수강하면서 내용이 점점 더 어려워지고 따라잡지 못하고 있는 것 같아서 울적한 기분이 들었었는데요

어느 데이터 분석가 님께서 강사님게서 말씀하신 내용과 비슷하게, 이론 내용을 완벽히 이해하지 않아도 된다, 실전에서 직접 데이터를 처리하면서 점진적으로 다가가는 게 중요하다고 말씀하셨었어요.

그걸 보고 모든 내용을 이해하고 넘어가자는 마음을 버리니 한결 마음이 편안해지고 공부할 때도 압박감이 많이 줄어들더라구요

결국에는 실전에서 그 때 제가 해결해야할 문제에 맞게 다시 공부하고 처리하면 되니깐요!ㅎㅎ

 

시각지능 소감

시각지능도 이해하기 어려운 개념이였는데 강사님께서 정말 이해하기 쉽게 깔끔하게 설명해주셔서 감사했습니다.

시각지능을 본격적으로 시작하기 전에 딥러닝 부분도 한번 더 짚고 넘어가주셨는데 다시 한번 정리해주셔서 너무 좋았어요.

그리고 실습 시간에 강사님께서 직접 본인의 얼굴을 촬영하셔서 이미지랑 영상 데이터 작업에 활용해주셨는데 덕분에 머리로는 내용을 이해하기는 쉽지 않았지만 마음으로는 쉽게 다가갈 수 있었던 것 같습니다 ㅎㅎ

강사님의 수업이 2일밖에 안된다는 게 아쉬울 정도였어요 ㅠㅎㅎ

 

언어지능과 시각지능 수업 이해하기에는 어려웠지만 그래도 그동안 궁금했던 이 분야에 대해서 배울 수 있어서 좋았습니다 :D