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머신러닝을 공부하고 딥러닝도 공부했지만 이해하기 어려웠다. 더욱이 업무나 생활에 적용하긴 더 어려운 것 같다. 아두이노를 활용해 IoT는 구현해 봤지만 딥러닝을 구현한다니 어떤 내용일지 궁금했다. 이전에 서민우 저자가 출간한 아두이노 관련 도서를 읽어 봤는데 쉽고 이해 가능하게 잘 구성되어 있어 좋았다.
인공지능을 그림을 이용해 쉬게 설명해 준다. 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습까지 인공지능의 기초를 배우기 좋은 도서이다.
다소 어려운 수식들과 그래프들이 나오지만 읽어보고 아두이노에 구현해 보면서 차근차근 배워나갈 수 있게 구성되어 있다. 딥러닝을 체계적으로 배우고 실습도 진행해 보나면 한 발짝 다가갈 수 있는 좋은 기회가 될 것이다. |
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요즘 들어 부쩍 더 많아진 다양한 인공지능(AI) 교육들에 참여하며 인공지능이 정말 대세이긴 하구나 하는 생각이 들었어요. 인공지능에 대해 접하면 접할 수록 더 궁금해지기도 했지요. 수업에는 어떻게 반영하면 좋을까 고민도 많이 하며, 소프트웨어 교육 선도학교에서 진행하는 코딩 수업 속에 인공지능(AI) 교육을 조금씩 추가하기도 했었답니다.
그러던 중 아두이노를 참 좋아하는 저에게 아두이노로 코딩하며 딥러닝을 배울 수 있는 책을 만나는 기회가 주어졌습니다. 아두이노로 구현해보면서 알기 쉽게 인공지능의 딥러닝 원리를 이해할 수 있다니.. 요즘 간혹 인공지능 수업을 진행하면 할 수록 생기는 지적 갈증을 해결해줄 수 있는 책이 되지 않을까 하는 생각도 들었답니다. 앤써북만의 매리트~ 이 책 역시 Reader Support Center(독자 지원 센터)를 운영하고 있습니다. [도서별 독자 지원 센터]-[아두이노로 코딩하며 배우는 딥러닝] 게시판을 통해 궁금한 내용을 질문하고, 저자님께 답변을 받을 수도 있지요. 개인적으로 이거 정말 대단하다고 생각해요. 무슨 문제든 해결해주시겠다는 거잖아요. ^^ 그리고 Book source/data download(책 소스/자료 다운로드)에서는이 책을 보는데 필요한 책 소스 파일, 프로젝트 파일을 앤써북 카페를 통해 받아볼 수 있답니다. 이 책의 실습 준비물에 대한 내용도 확인할 수 있고, 판매처도 안내되어 있어서 쉽게 시작할 수 있어요. 목차는 [인공 지능의 딥러닝 이해], [인공 지능의 딥러닝 알고리즘 기초], [인공 지능의 딥러닝 알고리즘 심화], [인공지능의 딥러닝 라이브러리 구현과 활용]로 이루어져 있어요.
첫 번째 챕터에서는 인공지능의 딥러닝을 이해해봅니다. 딥러닝의 핵심인 인공 신경망을 알아보고, 딥러닝에 대한 기본 예제를 수행해보면서 접해볼 수 있어요. 기본적인 함수를 인공 신경망으로 구현해보며 딥러닝의 인공 신경망과 함수의 관계를 이해해보고, 마지막으로 실제 활용되는 딥러닝을 살펴봅니다. 어렵다고 느낄 수 있는 인공 신경망에 대해 우리에게 익숙한 내용들로 쉽게 설명을 시작하고, 각각의 이미지도 첨부되어 있어서 조금 꼼꼼하게 읽으니 이해가 되더라고요. 그래도 몇 번은 더 읽어야 내 것이 될 것 같습니다. ^^;; 실제 활용되는 딥러닝에서 MNIST라고 하는 손글씨 숫자 데이터를 입력 받아 학습을 수행하는 예제를 보면서 전에 교육 들을 때 해봤던 실습이라 너무 반갑더라고요. 예제를 따라하며 다시 한 번 해보니 더 좋았어요. 패션 MNIST 데이터셋을 사용해서 인공 신경망 학습을 해보는 것도 너무 신기했어요. 정확도를 개선해보는 과정도 재미있었고요. 두 번째 챕터에서는 아두이노를 이용하여 기초적인 딥러닝 알고리즘을 살펴보고 구현해볼 수 있어요. 딥러닝의 단일 인공 신경 알고리즘을 살펴보고 구현해봐요. 이 과정에서 순전파, 오차함수, 경사 하강법, 최적화 함수, 예측값, 가중치, 편향, 오차 역전파, 딥러닝의 인공 신경 학습 등에 대한 용어를 이해하고 구현에 적용해봅니다. 그리고 딥러닝의 단일 출력 3층 인공 신경망 알고리즘을 살펴보고 구현해볼 수 있어요.
인공 신경 알고리즘을 아두이노 상에서 구현해보기 위해 아두이노 개발 환경을 구성하는 부분부터 아두이노 우노 보드를 컴퓨터와 연결하는 부분까지 기초적인 부분이 잘 정리되어 있더라고요. 차근차근 시작해볼 수 있을 듯 싶어요. 그리고 예제를 따라하다보면 쉽게 프로그래밍을 해볼 수 있답니다. 각 줄에 설명이 되어 있어서 코드가 의미하는 바가 무엇인지 쉽게 찾아볼 수 있어요. 예제파일을 제공하기도 하지만 직접 타이핑 하는 것이 큰 도움이 되더라고요. ^^ 세 번째 챕터에서는 아두이노를 이용하여 심화된 딥러닝 알고리즘을 살펴보고 구현해요. 딥러닝의 다중 출력 3층 인공 신경망 알고리즘을 살펴보고 구현해보고, 딥러닝의 활성화 함수 알고리즘을 살펴보고 구현해보는 챕터에요. 노드에 대해서는 도식화가 되어 있어서 쉽지 않지만 그래도 이해해볼 수 있어요.ㅋ 프로그래밍에 따른 출력 결과도 제시해주어서 내가 제대로 프로그래밍 한 건지 확인할 수 있기도 하고요. 이 책을 보며 차근차근 따라하다보면, 한 번 읽고 두 번 읽고 하다보면, 우리도 능력자가 될 수 있습니다! ^^
네 번째 챕터에서는 아두이노 프로젝트에 활용할 수 있는 딥러닝 라이브러리를 구현하고 활용하는 방법에 대해 소개되어 있어요. 디버깅을 용이하기 위해 printf 함수를 사용할 수 있게 환경을 구성해요. 배열, 함수, 포인터를 이용해 딥러닝의 인공 신경망 라이브러리를 구현하고, 딥러닝의 인공 신경망 라이브러리 활용한 예제를 소개합니다. 딥러닝의 인공 신경망 라이브러리를 활용한 예제로는 초음파 센서의 입력값에 따라 자동차의 방향을 결정하는 딥러닝의 인공 신경망을 구성하고 학습시키는 과정을 소개하여 아두이노를 활용한 AI 프로젝트를 수행할 수 있는 아이디어를 제공해요. RC카에 장착된 초음파 센서로부터 물체와의 거리를 입력받아 RC카의 모터를 제어하여 출력을 내도록 인공 신경망을 구성하고 학습시켜볼 수 있어요. 예제를 따라하다보면 7 세그먼트 비트열로 매카넘 바퀴 제어하기, 초음파 센서 입력값으로 RC카 방향 예측하기 등을 프로그래밍 해 볼 수 있어요.
RC카를 조립하고, 인공 신경망을 학습시켜 초음파 센서 입력에 따라 자율주행을 수행을 할 수 있는, 초음파 센서 입력에 따라 방향을 예측하는 아두이노 AI RC카 프로젝트에 대한 소개도 이루어져 있어요. 이 프로젝트에 대한 자세한 내용은 코코랩스에서 '아두이노_AI_RC카.PDF'로 제공하고 있어요. 코코랩스에서는 아두이노 AI RC카 말고도 활용할 수 있는 다양한 교구들을 제공하고 있어요. 직접 드론을 조립하고 프로그래밍 할 수 있는 NODE MCU(ESP32) 드론 키트, 라즈베리파이 파이썬을 활용한 RC카 교구인 라즈베리파이 4WD 인공지능 자동차, Arm mbed 환경을 학습할 수 있는 RC카 교구인 Cortex M3/M4 4WD 자율주행 자동차 등.. 처음 책을 만나서 후루룩 넘겼을 때는 살짝 어렵게 느껴지도 했었는데, 천천히 프로그래밍도 해보고, 좀 더 꼼꼼하게 읽어보고 이해해보고 하다보니 점차 나아지더라고요. 뭐 아무리 그래도 한 번 정독으로는 부족하겠지만요. ^^ 그래도 포기하지 않고 끝까지 도전해보려고요. 딥러닝을 유창하게 수업할 수 있게 될 그 날까지.. ^^ |
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동키카를 접한 이후로 머신러닝을 메이킹에 접목하는 방법을 계속 고민하여 왔다. 저렴하면서도 머신러닝의 개념을 이해할 수 있는 것들이 없을까 생각하고 있으나, 아무래도 라즈베리파이, 젯슨나노등은 가격대가 있다보니 접근성이 어려웠다. 아두이노는 메이킹에 적합하나, 머신러닝에 접목하기에는 성능이 부족하다고 생각하던 터였다.
그러다가 '아두이노로 코딩하며 배우는 딥러닝' 출간 소식을 보았는데, 그 목차에 나를 사로 잡는 단원이 있었다. 목차 Chapter 01 인공 지능의 딥러닝 이해 01 _ 인공 신경망의 이해 02 _ 딥러닝 맛보기 03 _ 인공 신경망과 근사 함수 04 _ 딥러닝 활용 맛보기 Chapter 02 인공 지능의 딥러닝 알고리즘 기초 01 _ 단일 인공 신경 알고리즘 02 _ 단일 출력 3층 인공 신경망 알고리즘 Chapter 03 인공 지능의 딥러닝 알고리즘 심화 01 _ 다중 출력 3층 인공 신경망 알고리즘 02 _ 활성화 함수 알고리즘 Chapter 04 인공지능의 딥러닝 라이브러리 구현과 활용 01 _ 아두이노에 printf 함수 추가하기 02 _ 인공 신경망 라이브러리 구현하기 03 _ 인공 신경망 라이브러리 활용하기 .. 03-2 7 세그먼트 비트열로 매카넘 바퀴 제어하기 03-3 초음파 센서 자율주행 인공 신경망 ... 03-8 초음파 센서 입력값으로 RC카 방향 예측하기 03-9 초음파 센서 아두이노 AI RC카 프로젝트 소개
그것은 바로 '초음파 센서 아두이노 AI RC카' 였다. 아두이노로 머신러닝 자동차 구현이라니... 내가 찾던 바로 그 project였다.
처음에는 책을 다 보아야겠다는 생각이 없었다. 마지막 단원의 소스를 그냥 가져다가 지금 가지고 있는 RC카에 올려봐야겠다는 생각으로 책을 입수 했다.
하지만, 책에 있는 RC카는 매카넘 바퀴를 가진 자동차였다.
소스를 수정하려면 소스코드를 이해해야 했다. 그러면 이책의 딥러닝 알고리즙을 이해해야한다. 초심으로 돌아 가서 처음부터 정독하기로 했다.
예전에 저자이신 '서민우'님의 '아두이노 드론 만들고 직접 코딩하기'책을 읽은 적이 있는데, 처음 부터 차근차근 코딩을 따라하다보면 코딩과 함께 드론의 원리를 익히게 되어 있었다.
이책도 딥러닝을 예제를 따라 코딩하다보면 딥러닝을 배우게 된다. 2단원 부터는 아두이노 우노 프로그래밍을 직접하면서 딥러닝 개념을 익힐 수 있게 되어 있다.
이렇게 단일 신경 망에서 부터 코딩을 시작해서
순전파, 역전파, 활성화 함수 등의 딥러닝 원리를 코딩을 통해 한단계씩 익히게 된다.
그러다 마지막에는 매카넘 바퀴를 센서 값에 의해서 출력하는 단계에 닿게 되는 것이다.
이제 나도 이책을 통해서 어설프게 익혔던 딥러닝 개념을 정확하게 파악하고 나만의 딥러닝 라이브러리를 만들어 AI RC카를 만들때 까지 지금부터 정독 및 정 코딩에 들어 보아야겠다. 마지막에 초음파센서 입력 값에따라 RC카 방향을 예측하는 예제로 마무리된다. 이 예제에서는 초음파센서 입력값을 직접 받지는 않는다. 실제 소스는 부록을 통해 소개 된다고 한다. |
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["아두이노로 코딩하며 배우는 딥러닝"을 읽고]
02_딥러닝 맛보기 03_인공 신경망과 근사함수 04_딥러닝 활용 맛보기 -.인공 신경망(Artificial neural network)의 개념과 할 수 있는 일들을 정리하고 구조, 학습방법, 딥러닝 맛보기, 머신러닝의 개념, 구글 개발환경 구성, 함수 사용, 근사함수, 인공신경망 소스, 딥러닝 활용, 연습문제 등으로 구성되여 있다.
02_인공지능의 딥러닝 알고리즘 심화 -.이 챕터는 아두이노 C/C++ 로 단일 인공 신경을 직접 구현하고 인공 신경의 동작을 이해하고 응용할 수 있도록 하며 중요 용어, 순전파, 오차함수, 경사 하강법, 역전파, 최적화 함수와 같은 용어들을 아두이노에서 구현을 통해 이해 할 수 있게 구성되여 있다.
-.이 단원은 출력이 2개인 3층 인공 신경망을 구현하고 인공 신경망의 동작을 이해하고 응용할 수 있도록 한다. 02_활성화 함수 알고리즘 -.이 단원은 은닉 신경과 출력 신경에 할성화 함수를 추가하도록 한다.
-.이 단원에서는 printf 함수를 지원하지 않으며 C/C++ 언어에서 디버깅을 위해 사용한다. 출력이 2개인 3층 인공 신경망을 구현하고 인공 신경망의 동작을 이해C/C++하고 응용할 수 있도록 한다. 02_인공 신경망 라이브러리 구현하기 -.이 단원에서는 인공 신경망을 확장 할 수 있도록 라이브러리를 구현 한다. 03_인공 신경망 라이브러리 활용하기 -.이 단원에서는 인공 신경망 라이브러리를 활용해서 인공 신경망을 학장해 본다. ＜결론적으로 이 책을 읽고 인공 지능에 대한 전반적인 용어와 활용법을 익히고 이걸 아두이노로 확인하는 밥법을 통해서 더욱 이해가 깊어지는 것을 느꼈다. 전문 개발자가 아니라도 쉬운 아두이노를 활용하여 인공 지능에 대한 전반적인 것을 이해 할 수 있어서 너무 좋았다.＞ 끝. |
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이렇게 자세한 설명을 내가 중요시 여기는 이유는 나는 늘 이해가 느린 사람이었기 때문에 공부의 의지가 있어도, 불친절한 설명으로 개발환경 설정이나 검색하다가 지쳐버린 경험을 꽤 많이 했기 때문이다. 솔직히 말해서는 매우 친절한 책이지만, 인공지능이나 딥러닝 초심자가 읽고 공부하기엔 쉽지 않을 수 있겠다는 생각이 들었다. (그래디언트나 시그모이드 함수 등 별 거 아니지만 이 부분에 대해서 학습이 되지 않은 상태에선 접근하기 어려울 수 있기 때문) 하지만 아두이노로 많은 예제를 통해서 익힐 수 있다는 부분에서 좋은 책이라는 것은 분명하다. |
