Machine Learning , AI, Arduino Coding

붓꽃 데이터세트 붓꽃은 setosa, versicolor, virginica 3 종류가 있으며 이들은 서로 다른 꽃받침(sepal) 크기와 꽃잎(petal) 크기를 특징(feature) 파라메터로 가진다. Cost 함수가 사용되지 않는 퍼셉트론 학습은 epoch 별로 출력 값을 체크하여 정답에 도달하지 못했을 경우에 정답과 오답과의 차이 값에 대해서 작은 크기의 학습률을 곱해 업데이트하여 다음 epoch를 연산한다. 제어 공학에서 오차에 이득(gain)을 곱하여 피드백 해주는 기법과 유사하다. ※ 머신러닝에서 한 싸이클에 해당하는 학습을 생물 진화론에서 1세대에 해당하는 epoch 란 용어를 관행적으로 사용함에 유의하자. 붓꽃 분류문제는 농업 바이오 통계학 분야의 토대를 만들었고 다윈의 후계자로도 유명한..

특허청 주관 2023년도 캠퍼스 특허 유니버시아드 경진대회 참가를 앞둔 6개 기계공학과 출전팀 학생들을 대상으로 대회 개요에 관한 오환섭 교수님의 특강이 이루어졌다. 각 출전팀은 지도교수와 학생들로 팀이 구성되어 전문성이 요구되는 기계공학 부문 특허 전략 수립에 도전하게 된다. 학생들 자체 능력을 바탕으로 진행이 되지만 고비마다 지도교수님의 핵심 컨설팅이 필요하리라 예상된다. 하지만 최종 결과는 팀 학생들에 의해서 최종적인 특허전략안이 도출 되어야 할 것이다.

2022년 발대삭 이후 신산업분야 지식재산 인재양성 사업 출범 이후로 개최된 가장 중요한 사업인 지식재산 창출을 위한 아이디어 경진대회가 2023년 5월 24일 경희대 유전생명공학과 1층 대강당에서 개최되었다. 전공에 무관하게 전체 학과에서 당초 예상밖으로 많은 31개의 공모가 있었으며 오후 5시부터 9시까지 열띤 발표가 이루어졌다. 참여학과로는 일본어, 미디어, 경영학, 유전생명공학, 사회기반시스템공학, 전자공학, 식품생명공학, 국제학과를 포함한다. 아이디어 경진대회 31개팀 발표 리스트 시간표 후반 발표 사례 31번 마지막 사례 발표 사업단장 부성회 교수님 최종 강평과 아울러 특별 장학제도에 관한 소개가 이루어졌다.

날짜 : 2023.9.11 ~ 22 장소 : 공학관 2층 244호 컴퓨터실 석식 무료 제공, 아두이노 RC카 부품세트 3만원 상당 무료 제공 등록인원 : 30명 이내, 수료 예상 : 27명 이상 주제 : 지식재산기반 인공지능 교육 워크숍 ⓵ 특허 전략 개론 ⓶ 아두이노 무선조종 RC카 제작 및 경진대회 지도: 참여교수 이응재 개최사: 공학 전공자를 대상으로 특허 전반에 대한 인식을 고취하고자 하는 본 워크숍의 목적과 아울러 참여자의 과학적 흥미를 바탕으로 스마트폰 블루투스 무선조종이 가능한 아두이노 RC 카 제작을 통해 C 코드 작성과 앱인벤터 코딩을 짧은 학습시간 내에 속성 마스터함으로서 빠르게 인공지능화 되어가는 사회 추세에 적응할 수 있는 계기를 마련하고자 한다. 경희대학교 기계공학과 주최 교육일정..

2022년 10월 14일 금 경희대 국제캠처스 도서관 316호(피스홀)에서 공식적인 사업단 발대식 이후 2023년 4월 10일 월 사업단 사무실을 개소하였음. 연락처 : 우정원 111B호실 경기도 용인시 기흥구 덕영대로 1732 사무실 TEL) 031- 201-5360 기계공학과 대학원 email : ipcenter1@khu.ac.kr 유전생명공학과 email : ipcenter2@khu.ac.kr ※ 지식재산권 관련 연구회 활동 및 지원 사항에 관해서 언제든지 전화나 이메일로 문의하시기 바랍니다. 경희대 신산업분야 지적재산 융합인재 양성 사업단 홈페이지 https://sites.google.com/view/khuipcampaign/%ED%99%88 경희대학교 경희대학교 학내 연락처: : 경기도 용인시 ..

seq2seq RNN 모델에서 인코더 알고리듬을 개량해 보자. 앞서 기술된 인코더 구조에서는 마지막 LSTM 셀로부터 출력되는 은닉층 정보 h 가 디코더의 LSTM 첫 번째 셀에 전달하는 단순한 구조를 보여주었다. 개선 이전의 인코더에서는 문장 전체를 쪼개서 각각의 LSTM 셀에 입력하여 은닉층 연산 후 펼쳐진 마지막 LSTM 셀에서 출력되는 은닉층 정보 h 를 디코더에 입력했었다. 개선 후에는 인코더 각각의 LSTM 셀로부터 출력되는 은닉층 정보를 모은 h 를 디코더에 입력하는 방법이다. 이렇게 하면 인코더 sequence 의 ‘고정길이’라는 제약을 벗어날 수 있다. 즉 마지막 LSTM 하나의 셀에서 결과를 넘기는 것에 비해 입력데이터 수에 해당하는 만큼의 은닉층 정보 전체를 전달하므로 고정된 길이의 ..

이 블로그는 한빛 출판사에서 출간된 사이토 고키 저 "Deep Learning from Scaratch ⓶ 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 2편" 의 7장 2절 seq.seq 의 세부 해설이다. 자연어 처리에 관심이 있는 국내 독자라면 그 내용의 뛰어남에 필독을 권해 본다. 하지만 제목에서 '밑바닥부터...'가 암시하듯 이 책은 철저하게 바텀업 방식으로 씌어졌으며 논리상 아무런 문제가 없다고 볼 수 있다. 하지만 개개인의 자연어 처리에 대한 이해도가 낮을 경우 다음과 같은 문제가 발생함을 지적해 둔다. 책 후반인 7장에서 seq2seq 를 읽고 코드를 실행시키다 보면 바닥에서의 기본적인 알고리듬들이 잘 보이지도 않고 이해가 제대로 되지 않는 경험을 할 수도 있다. 즉 7장의 내용은 그 앞까지 전개해 온 내용을..

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https://stackoverflow.com/questions/66202005/importerror-dll-load-failed-while-importing-qtwebenginewidgets-when-running-sp