[융복합 프로젝트] IOT / 빅데이터 / AI 기본 개념

IOT(Internet Of Things)

• IOT의 유무선 통신기술
• IOT의 센서 기술
• IOT엣지 디바이스
  • 아두이노(Uno, 나노, 미니, 릴리패드)
  • 라즈베리파이
• 대표적인 IOT플랫폼
  • AWS
  • 마이크로 소프트 애저
  • 구글 클라우드
  • IBM
• MQTT특징
  • publish/subscribe
  • 토픽
  • QoS(Quality of Service)
    • 0: 메세지는 한번만 전달하며, 전달여부를 확인하지 않는다. 
    • 1: 메시지는 반드시 한번 이상 전달된다. 하지만 메시지의 핸드셰이킹 과정을 엄밀하게 추적하지 않기 때문에, 중복전송될 수 있다.
    • 2: 메시지는 한번만 전달된다. 메시지의 핸드 셰이킹 과정을 추적한다. 높은 품질을 보장하지만 성능의 희생이 따른다.
• IOT프로젝트 소개
  • 스마트 쇼핑 카트
    • 카트에 패드와 카메라 장착 -> 구매한 물건들이 매장에 어디있는가, 이력, 가격, 무게/바코드 인식
  • 스마트 미러
    • 거울에 캘린더 날씨 얼굴인식 본인의 스케쥴(반은 반사시키고 반은 투과시킨다)
  • 스마트 홈
    • 지진(진동센서), 불(불꽃센서), 음성제어, 웹서버제어
  • 반려동물 프로젝트
    • 배변 자동으로 갈아줌, 사료 자동으로 줌, 물 자동 공급

    ** 음석익식, 안면인식 => 라이브러리 사용

 

AI

• 머신러닝
  • AI를 구현하기 위한 하나의 방법
  • 데이터를 이용하여 데이터의 특성과 패턴을 학습
  • 그 결과를 바탕으로 미지의 데이터에 대한 추정치를 계산하는 프로그래밍 기법
• 데이터 마이닝 VS 머신러닝
  • 데이터마이닝 : 데이터를 다양한 관점에서 북석하고 그 결과를 유용한 정보로 조합하는 일
  • 머신러닝과 데이터 마이닝은 데이터의 패턴을 발견하는 핵심 알고리즘이 동일
  • 머신러닝 : 데이터 쌓음
  • 데이터마이닝 : 한번 분석하고 끝
• 딥러닝
  • 머신러닝의 일부분
  • 이미 망한 전력이 2번이나 있는 NEWRAL NETWORK이다.
  • REBRANDING을 한 것이 우리가 알고있는 DEEP NETWORK소위 DEEP LEANING이다.
• 정리
  • AI를 구현하기 위한 방법 중 하나로 머신러닝이 사용되고
  • 이 머신러닝의 여러가지 방법 중 신경망의 구조를 사용해 학습하는 주요 방법들이 딥러닝
• 무엇을 배웠나요?
  • 데이터 전처리 : 데이터를 가다듬는것, 데이터 정제화
  • 머신러닝 기법
  • 딥러닝 기법(RNN, CNN)
  • 프로젝트 구현내용 : 공모전
• Data쪽을 해야하나요?
  • 요즘 거의 대부분의 산업들이 DATA를 이용, 응용하는 쪽으로 변하고 있다.
  • 전통적인 산업들도 모두 생산성을 높이기 위해 데이터 분석 및 머신러닝 기법을 활용
• 어떤 언어를 해야 하나요? 어떤 순서로 학습을 해야하나요?
  • 기본프로그래밍 언어 - python 
  • 머신러닝 알고리즘, TENSORFLOW, PYTORCH
  • 공모전 
  • 수학 지식이 많이 필요한가요? - 기본적인거, 많이는 필요 없음

 

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