PYTHON/딥러닝5 [PYTHON] 수어 인식 및 번역 모델 개발 개발 배경 청각장애 학생들은 일반 교육 환경에서 여러 어려움에 직면합니다. 국립국어원의 2020년 보고서에 따르면, 전체 청각장애 학생 중 50.4%가 '수어 없는 수업의 내용을 이해하지 못한다'고 응답했습니다. 또한, 2023년 특수교육통계에 따르면 농학생 중 80.3%가 일반학교에 재학 중입니다. 이는 수어 교육의 부재와 함께 수업 참여의 어려움을 야기합니다. 이러한 문제를 해결하고자, 우리는 AI 기반 수어 인식 모델을 개발했습니다. 이 프로젝트의 주요 목적은 다음과 같습니다 일반학교에서 구어로 진행되는 수업에 대한 이해도 증진수업 내용 중 놓친 부분의 재학습 지원수업 중 자유로운 질문과 토론 참여 촉진조기 수어 교육 환경 조성 기술적 접근 우리의 수어 인식 시스템은 다음과 같은 기술을 사용합니다T.. 2024. 7. 25. [PYTHON] ChatGPT API ChatGPT API는 OpenAI가 제공하는 자연어 처리 API 중 하나로, GPT 모델을 기반으로한 자연어 이해 및 생성 서비스를 제공합니다. ChatGPT API는 다음과 같은 기능과 특징을 갖고 있습니다:자연어 이해(Natural Language Understanding): ChatGPT API는 사용자가 제공한 텍스트를 이해하고 분석하는 데 사용됩니다. 문장의 의도를 파악하고 정보 추출, 감정 분석, 토픽 분류 등과 같은 자연어 처리 작업을 수행할 수 있습니다.자연어 생성(Natural Language Generation): ChatGPT API는 텍스트 생성 작업에도 사용됩니다. 주어진 입력에 대해 자연스러운 문장을 생성하거나 답변을 생성하여 대화형 인터페이스를 구축하는 데 활용될 수 있습니다.. 2024. 4. 28. [PYTHON] 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network, CNN) 합성곱 신경망(Convolutional Neural Network, CNN)은 이미지 처리에 주로 사용되는 딥러닝 알고리즘입니다. 주로 이미지 인식, 객체 감지, 얼굴 인식 등과 같은 컴퓨터 비전 작업에 적용됩니다. CNN은 입력 데이터의 공간적 구조를 이해하고 그에 따라 가중치를 학습하여 이미지 내의 패턴을 탐지하는 데 특히 유용합니다. 알고리즘 동작 방식:합성곱 층(Convolutional Layer): 입력 이미지와 여러 개의 필터(커널)를 합성곱 연산하여 특징 맵(feature map)을 생성합니다. 이 과정은 입력 이미지의 특정 패턴이나 특징을 감지하는 역할을 합니다.활성화 함수 적용: 각 합성곱 연산 결과에 비선형 활성화 함수(주로 ReLU)를 적용하여 비선형성을 도입합니다.풀링 층(Pool.. 2024. 4. 28. [PYTHON] 딥러닝 분류 모델 (Classifier Model) 딥러닝 분류는 딥러닝(신경망)을 사용하여 데이터를 여러 범주(Class)로 분류하는 기술입니다. 주어진 입력 데이터가 어떤 범주에 속하는지를 예측하는 문제를 해결합니다. 딥러닝 분류는 이미지, 텍스트, 음성 등 다양한 유형의 데이터에 적용될 수 있습니다. 이를 통해 이미지 분류, 텍스트 감성 분석, 음성 인식 등 다양한 응용 분야에서 활용됩니다. 알고리즘 동작 방식:인공 신경망 구성: 딥러닝 분류는 여러 층으로 구성된 인공 신경망을 사용합니다. 이 신경망은 입력층, 은닉층(하나 이상), 출력층으로 구성되며, 각 층은 뉴런(노드)으로 구성됩니다.순전파(Forward Propagation): 입력 데이터가 인공 신경망의 입력층으로 전달되고, 각 층의 가중치와 편향을 고려하여 계산된 출력이 순차적으로 전달됩.. 2024. 4. 28. 이전 1 2 다음
