• 제목/요약/키워드: Artificial Intelligence Programming

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이미지 분류를 위한 대화형 인공지능 블록 개발 (The Development of Interactive Artificial Intelligence Blocks for Image Classification)

  • 박영기;신유현
    • 정보교육학회논문지
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    • 제25권6호
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    • pp.1015-1024
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    • 2021
  • 엔트리, Machine Learning for Kids, Teachable Machine과 같이 블록 기반 프로그래밍 언어에서 활용할 수 있도록 인공지능을 간단히 학습시킬 수 있는 다양한 플랫폼들이 존재한다. 그러나 이와 같은 플랫폼들은 별도의 메뉴를 통해 인공지능 학습을 진행한 다음, 학습된 모델을 코드 에디터에서 활용하는 방식을 따르고 있다. 이와 같은 방식은 학습되는 과정을 학생들이 더 직관적으로 살펴볼 수 있다는 장점이 있지만, 학습 메뉴와 코드 에디터를 모두 활용해야 한다는 단점도 존재한다. 본 논문에서는 코드 에디터에서 인공지능 학습과 코딩을 모두 진행할 수 있는 인공지능 블록을 개발한다. 본 인공지능 블록은 스크래치 블록으로 제시되지만 실제 학습 과정은 파이썬 서버를 통해 수행된다. 파란색 펜과 빨간색 펜을 분류하는 모델, 덴탈 마스크와 KF94 마스크를 분류하는 모델을 학습하는 과정을 통해 본 블록에 대해 상세히 기술한다. 또, 학습 성능 면에서 Teachable Machine와 큰 차이가 없음을 실험적으로 나타내었다.

공업계 특성화고등학교 컴퓨터 전공 학생들을 위한 라즈베리파이 활용 인공지능 프로그래밍 교육 방안 (Education Plan of Artificial Intelligence Programming using Raspberry Pi for Computer Major Students of Industrial Specialized High Schools)

  • 김세민
    • 실천공학교육논문지
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    • 제15권2호
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    • pp.365-371
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    • 2023
  • 본 연구에서는 공업계 특성화고등학교 컴퓨터 계열 학과 학생들에게 라즈베리파이를 활용하여 인공지능 프로그래밍에 대한 내용을 교육할 수 있는 방안을 제시하였다. 교육 프로그램을 만들기 위하여 학교 현장과 산업 현장에 종사하는 전문가들에게 조언을 받아서, 기존 연구와 요구사항에 대하여 분석하고 주차별 학습 계획을 설계하였고, 교재를 개발한 후 수업을 진행하였다. 연구 대상의 수가 많지 않은 이유로, 학생들을 대상으로 인터뷰를 진행하였고, 교사 관찰일지를 정리한 결과도 함께 제시하여 질적 연구결과를 도출하였다. 주요 인터뷰 결과로는 수업을 통하여 인공지능 분야에 대한 관심이 높아진 것은 사실이지만, 여전히 학습 내용은 어렵다는 반응이 많았다. 교사 관찰일지에서는 정보/컴퓨터 교사는 산업 현장의 최신 경향을 놓치지 않아야 한다는 내용이 주를 이루었다. 본 연구를 통하여 공업계 특성화고등학교에서 인공지능 프로그래밍에 대한 비중을 높임으로써, 산업계의 요구에 부응할 수 있는 계기가 마련되었으면 한다.

Applications of artificial intelligence and data mining techniques in soil modeling

  • Javadi, A.A.;Rezania, M.
    • Geomechanics and Engineering
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    • 제1권1호
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    • pp.53-74
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    • 2009
  • In recent years, several computer-aided pattern recognition and data mining techniques have been developed for modeling of soil behavior. The main idea behind a pattern recognition system is that it learns adaptively from experience and is able to provide predictions for new cases. Artificial neural networks are the most widely used pattern recognition methods that have been utilized to model soil behavior. Recently, the authors have pioneered the application of genetic programming (GP) and evolutionary polynomial regression (EPR) techniques for modeling of soils and a number of other geotechnical applications. The paper reviews applications of pattern recognition and data mining systems in geotechnical engineering with particular reference to constitutive modeling of soils. It covers applications of artificial neural network, genetic programming and evolutionary programming approaches for soil modeling. It is suggested that these systems could be developed as efficient tools for modeling of soils and analysis of geotechnical engineering problems, especially for cases where the behavior is too complex and conventional models are unable to effectively describe various aspects of the behavior. It is also recognized that these techniques are complementary to conventional soil models rather than a substitute to them.

Theoretical And Technological Aspects Of Intelligent Systems: Problems Of Artificial Intelligence

  • Frolov, Denys;Radziewicz, Wojciech;Saienko, Volodymyr;Kuchuk, Nina;Mozhaiev, Mykhailo;Gnusov, Yurii;Onishchenko, Yurii
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제21권5호
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    • pp.35-38
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    • 2021
  • The article discusses approaches to the definition and understanding of artificial intelligence, research directions in the field of artificial intelligence; artificial intelligence in the anthropological dimension; the importance of the systems approach as a methodological basis for the design of intelligent systems; structural and functional components of intelligent systems; intelligent systems in the technological aspect; problems and prospects of relations in the system "man - intellectual system".

Framework for evaluating code generation ability of large language models

  • Sangyeop Yeo;Yu-Seung Ma;Sang Cheol Kim;Hyungkook Jun;Taeho Kim
    • ETRI Journal
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    • 제46권1호
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    • pp.106-117
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    • 2024
  • Large language models (LLMs) have revolutionized various applications in natural language processing and exhibited proficiency in generating programming code. We propose a framework for evaluating the code generation ability of LLMs and introduce a new metric, pass-ratio@n, which captures the granularity of accuracy according to the pass rate of test cases. The framework is intended to be fully automatic to handle the repetitive work involved in generating prompts, conducting inferences, and executing the generated codes. A preliminary evaluation focusing on the prompt detail, problem publication date, and difficulty level demonstrates the successful integration of our framework with the LeetCode coding platform and highlights the applicability of the pass-ratio@n metric.

A Systematic Mapping Study on Artificial Intelligence Tools Used in Video Editing

  • Bieda, Igor;Panchenko, Taras
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제22권3호
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    • pp.312-318
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    • 2022
  • From the past two eras, artificial intelligence has gained the attention of researchers of all research areas. Video editing is a task in the list that starts leveraging the blessing of Artificial Intelligence (AI). Since AI promises to make technology better use of human life although video editing technology is not new yet it is adopting new technologies like AI to become more powerful and sophisticated for video editors as well as users. Like other technologies, video editing will also be facilitated by the majestic power of AI in near future. There has been a lot of research that uses AI in video editing, yet there is no comprehensive literature review that systematically finds all of this work on one page so that new researchers can find research gaps in that area. In this research we conducted a statically approach called, systematic mapping study, to find answers to pre-proposed research questions. The aim and objective of this research are to find research gaps in our topic under discussion.

인공지능 교육을 위한 멀티 플랫폼 오목 프로그램 설계 (Design of a Multi-Platform Omok Program for Artificial Intelligence Education)

  • 차주형;우영운
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.530-532
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    • 2021
  • 본 논문은 프로그래밍의 기초 교육을 이수한 개발자가 빅데이터와 인공지능을 학습하기 위해, C/C++ 언어로 프로그래밍을 할 수 있는 인공지능 교육서비스에 대해 다룬다. 또한 개발 환경에 따른 맞춤형 개발 환경 구성 시스템과 사용자가 인공지능 구현하여 테스트하는 방법에 대해 설명한다. 이 외에도 다양한 내부 파라미터 조작을 통해 인공지능에 미치는 영향을 확인할 수 있는 기능을 갖추고 있다. 향후 네트워크 통하여 언어의 제약이 없는 인공지능 교육 서비스 개발이 가능할 것으로 예상한다.

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초등 환경교육에서 인공지능 프로그래밍 활용 방법 (Methods to Use AI Programing in Environmental Education for Elementary School Curriculum)

  • 이용배
    • 정보교육학회논문지
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    • 제26권5호
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    • pp.407-416
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    • 2022
  • 세계적인 기상이변과 재해로 환경교육에 대한 관심은 높아지고 있지만 아직까지 초등과정에서는 독립 교과가 아니고 여러 교과에서 관련 주제를 다루고 있지만 시간과 내용이 부족한 것이 현실이다. 본 연구에서는 초등학교에서 환경교육과 소프트웨어교육을 융합하는 방법을 개발하였다. 환경교육에서는 분리배출에 대한 주제를 중심으로 인공지능 프로그래밍을 활용하여 학습하고 개발된 인공지능의 도움으로 분리배출을 실천하는 내용을 포함한다. 학습과정에서는 새롭게 개발한 문제인식→기계학습↔인공지능활용→협력활동의 교수-학습 모형을 적용하였으며 학습 후 학생들은 융합학습의 흥미도, 환경교육에의 이해도, 인공지능에 대한 이해도와 향후 인공지능 프로그래밍의 학습 희망에 약 80%이상 긍정적인 답변을 하였다.

Proposal Model for Programming Numerical Control Lathe Basis on the Concept by Features

  • N.Ben Yahia;Lee, Woo-Young;B. Hadj Sassi
    • International Journal of Precision Engineering and Manufacturing
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    • 제2권3호
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    • pp.27-33
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    • 2001
  • The aim of the present work is to propose a model for Computer Aided programming of numerical Control lathe. This model is based on the concept by features. It has been developed in an Artificial Intelligence environment, that offers a rapidity as well as a precision for NC code elaboration. In this study a pre-processor has been elaborated to study the geometry of turning workpiece. This pre-processor is a hybrid system which combine a module of design by features and a module of features recognition for a piece provided from an other CAD software. Then, we have conceived a processor that is the heart of the CAD/CAM software. The main functions are to study the fixture of the workpiece, to choose automatically manufacturing cycles, to choose automatically cutting tools (the most relevant), to simulate tool path of manufacturing and calculate cutting conditions, end to elaborate a typical manufacturing process. Finally, the system generates the NC program from information delivered by the processor.

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Bitcoin Algorithm Trading using Genetic Programming

  • Monira Essa Aloud
    • International Journal of Computer Science & Network Security
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    • 제23권7호
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    • pp.210-218
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    • 2023
  • The author presents a simple data-driven intraday technical indicator trading approach based on Genetic Programming (GP) for return forecasting in the Bitcoin market. We use five trend-following technical indicators as input to GP for developing trading rules. Using data on daily Bitcoin historical prices from January 2017 to February 2020, our principal results show that the combination of technical analysis indicators and Artificial Intelligence (AI) techniques, primarily GP, is a potential forecasting tool for Bitcoin prices, even outperforming the buy-and-hold strategy. Sensitivity analysis is employed to adjust the number and values of variables, activation functions, and fitness functions of the GP-based system to verify our approach's robustness.