2022 인공지능 기말과제 목록.hwp [81 KB]
| 인공지능 (합반) 기말과제 조 편성 및 주제 | |||
| 조 | 조원 | 주제명 | 기타 |
| 1 | 김경환 | 교통 법규 위반 사항 검출 딥러닝 모델 | 난이도: 중중 (적당) 난이도는 적당하나 제안 계획이 미비함 학습 데이터 확보부터 해야 함 (https://aihub.or.kr/ 에서 찾아볼 것) 다양한 모델을 실행해서 성능 비교 필요 |
| 2 | 문기호 | 딥러닝 얼굴인식 위조 판별 | 난이도: 중상 (적당) 위조판별 방법을 잘 고안해야 함 (딥러닝 방법, 알고리즘 방법 모두 검토) 구글에서 관련 논문이나 자료 수집 후 진행하고 가능하면 구현까지 하되 구현이 매우 어려운 경우 실현 가능성을 보여줄 것 |
| 3 | 박현규, 윤지원 | 딥러닝 개 감정 및 종 분류 | 난이도: 중중 (적당) 학습 데이터 확보부터 해야 함 (https://aihub.or.kr/ 에서 찾아볼 것) 데이터 레이블이 없는 경우 직접 레이블링 할 것 |
| 4 | 송찬우 | 인공지능 작명 | 난이도: 중중 (적당) 2016년 기말과제 참고하여 진행 2016년 기말과제를 이용하는 경우 추가 작업을 해야함 어떤 것을 추가할지 잘 검토하여 진행 |
| 5 | 이민호 | 인공지능 스팸메일 분류 | 난이도: 중상 (적당) 학습 데이터 확보부터 해야 함 (https://aihub.or.kr/ 에서 찾아볼 것) 딥러닝 모델을 잘 선택해야 함 |
| 6 | 임홍일 | 딥러닝 과일 종류 및 상태 분류 | 난이도: 중하 (약간 쉬움) 학습 데이터 확보부터 해야 함 (https://aihub.or.kr/ 에서 찾아볼 것) 인터넷에 학습 데이터가 없으면 직접 학습 데이터 이미지를 확보하고 레이블을 해야 함 |
| 7 | 장영욱 | 딥러닝 자동차 파손 분류 | 난이도: 중중 (적당) 학습 데이터 확보부터 해야 함 (https://aihub.or.kr/ 에서 찾아볼 것) 파손 종류를 다양하게 해서 분류 |
| 8 | 하헌도 | 딥러닝 인종 구분 | 난이도: 중하 (약간 쉬움) 학습 데이터 확보부터 해야 함 (https://aihub.or.kr/ 에서 찾아볼 것) 인종을 세분화하면 난이도 높아질 수 있음 |
| 9 | 오승민 | 이미지로 날씨를 예측 (강우 확률도 출력) | 난이도: 중중 재미있는 주제이나 학습 데이터가 많지 않으면 정확도가 높지 않을 것임 학습 데이터 확보에 노력해야함 (https://aihub.or.kr/ 에서 찾아볼 것) |
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| 미발표자: 노재현, 류경진 미 발표자는 발표자료를 만들어 나의 이메일로 보낼 것!!! | ||
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