남궁선생

2021학년도 2학기 온라인 공동교육과정으로 인공지능수학 과목을 개설하고 수업했습니다. 처음 가르치는 과목인지라 당연히 계획한 대로 진행되지 않았습니다. 일단 수업 중 8차시 분량으로 진행했던 유사도 단원의 수업 내용에 대해 틈틈이 써볼 계획입니다. 생긴지 얼마안된 생소한 이 과목을 맡을 선생님들께 조금이나마 참고가 되길 바랍니다. 유사도 : 유클리드 거리 처음 유클리드 유사도 개념에 대한 지도 계획을 세울 때는 이에 대한 코딩을 하지 않고 https://namgungyeon.tistory.com/15 에서 만들어 놓은 엑셀 자료를 사용해서 서로의 유사도만 분석해볼 계획이었습니다. 그런데 생각보다 맥북을 이용하는 학생도 있는 등 엑셀을 사용하기 어려운 학생들이 있어 유클리드 거리를 계산하는 프로그램을 직..

앞서 설명한 코사인 유사도를 기반으로해서 실제로 학생들 개인의 선호도를 분석해보는 수업을 계획했다. 학생들이 유튜브, 넷플릭스 등의 사이트 이용에 익숙하기에 학생들이 흥미도 가질 수 있고 인공지능 알고리즘의 수학적인 원리를 실제로 탐구해 볼 수 있는 아주 좋은 주제다. 근데 코사인 유사도를 가지고 이런 개인 선호도를 분석하고 분류하는 실습 수업을 진행하기는 어렵다. 왜냐면 자료의 성분이 많아질 수록 코사인 유사도를 계산하는데에는 많은 시간이 걸리기 때문이다. 어려운것은 아니고 단지 계산해야 할 것이 너무 많고 숫자도 너무 커진다. 그래서 내가 찾아 본 모든 인공지능 수학 교과서에는 손으로 계산해 볼 수 있는 아래 정도의 문제만을 다루고 있다. 이런 단순 계산 문제만 풀고 넘어간다면 학생들이 인공지능 수학..

고등학교 인공지능 수학수업자료3 단원II 텍스트 자료의 표현과 분류 - 텍스트 자료의 분류 이 단원은 인공지능을 이용하여 텍스트를 분류하는 수학적 방법을 이해함을 학습목표로 하고 있다. 벡터화한 두 개의 데이터(단어 또는 문장 또는 기타 자료 등) 의 유사한 정도를 수치화한 것을 유사도 라고 하는데 고등학교 인공지능 수학 교과에서는 보통 유클리드 거리, 코사인 유사도, 자카드 유사도 정도 를 다루고 있다. 교과서별 차이가 있는데 예를들어 미래엔 교과서의 경우 이 세 유사도를 모두 다루고 있으나, 천재교과서의 경우 유클리드 거리만 다룬다. 다루는 개념이 적다고 천재교과서가 안 좋다는 것은 아니다. 아마 인공지능 수학이 고등학교 1학년 수학 만 다루고 배울 수 있는 교과이기에 교과서를 집필하는 교수님과 선생..

지난 수업자료1(https://namgungyeon.tistory.com/10) 에서 만든 감정분석기의 감성사전을 업그레이드 해보자. [참고자료1] KNU 함국어 감성사전 http://dilab.kunsan.ac.kr/knu/knu.htm 딥러닝을 이용해, 표준국어대사전을 구성하는 각 단어의 뜻풀이를 분석하여 긍부정어를 추출하였다고 한다. KNU 한국어 감성사전 dilab.kunsan.ac.kr [참고자료2] Kaggle Data set https://www.kaggle.com/rtatman/sentiment-lexicons-for-81-languages Sentiment Lexicons for 81 Languages Sentiment Polarity Lexicons (Positive vs. Negati..