라즈베리파이 피코 에서 코딩으로 인공지능을 할수 있다는 책이 있어서 살펴보았습니다.

하드웨어를 좋아하는 저로써는 파이썬을 수업하면서 하드웨어를 제어하고 다룬다는 것이 흥미로웠어요.

책의 내용은 전체적으로 4가지 파트로 구성되어 있어요

1. 인공지능의 딥러닝 이해하기

2. 파이썬 인공지능 키트 살펴보기

3. 파이썬을 이용하여 기초적인 딥러닝 알고리즘 살펴보기

4. Numpy 라이브러리를 이용하여 행렬 기반으로 DNN 알고리즘 구현하고 활용하기

저는 라즈베리파이 피코실습이 책의 전반적인 부분에서 다루고 있는 줄 알았는데.. 일부분에서 다루었네요.. 그래서 살짝 Chapter 1을 뛰어넘고 Chapter 2를 먼저 살펴 보았어요

라즈베리파이 피코에 있는 LED와 함께 제공되고 있는 AI Kit를 통해 네오픽셀, 부저, LCD들을 테스트 해보았습니다. 

코드만 따라하고 끝나는것이 아니라 코드에 대한 설명들이 자세히 나와있어서 따라하면서도 이해하기 쉽게 설명되어있어요. 

수포자인 저로썬 인공지능 딥러닝 분야는 쉽지는 않은 부분이지만 간단한 예제로 따라하기에 무리가 없었던것 같아요.. 

라즈베리파이로는 가볍게 많은 것을 할 수 있지만 그래도 여전히 학생들한테는 부담스러워 선뜻 사용할 수가 없었는데, 피코가 나왔다.

피코를 즉시 활용할 수 있는 책도 나왔다고 하니 안 볼 수가 없지.

엔써북에서 나온 ＜인공지능 딥러닝 직접 코딩하기 with 라즈베리파이 피코＞

책은 결코 가볍지 않다. 1장. 인공 지능 딥러닝의 이해 모두 이해하려고 하면 머리가 아플 수 있기 때문에 "아, 이런 게 있구나. 이렇게 동작하는 구나"하는 감만 잡은 다음에 우리 모두가 좋아하는 피지컬 활동으로 넘어가도 좋겠다. 

2장 파이썬 인공지능 키트 시작하기에서 LED, 부저, 푸시버튼, 빛 센서, 온도 센서, RGB LED, RGB LCD를 가지고 이런 저런 동작을 하다가 얘를 좀 더 똑똑하게 만들어 보고 싶다는 욕구가 솟아 오를 때 3장 인공 지능의 딥러닝 알고리즘 동작 원리 이해와 구현을 통해서 인공지능에 대한 이해를 넓혀갈 수 있다. 

4장에서는 Numpy에 대한 얘기가 나온다. Numpy DNN 여기에서부턴 쉽지 않다. 하지만 끝이 보이니 조금 더 힘을 내보자.

4딸라~(라고 말하지만 실제로 사려면 체감은 그보다 더 하지만)짜리 라즈베리파이 피코는 초등학생, 중학생도 사용할 수 있지 않을까? 하고 생각하고 있었기에 이 책도 아이들을 가르치는데 참고해야지 했는데 내용은 쉽지 않다. 우선은 파이썬의 기본 문법은 알고 있어야 시작할 수 있다. 고등학생, 성인들이 공부를 시작할 때 참고하기 좋은 책인 것 같다. 그런데 책의 내용에 비해 가격이 너무 착한 거 아닌가...? ^^

장점:

1. 인공지능(딥러닝)의 개요부터 설명해 준다.

2. 라즈베리파이 피코 자체만으로도 코딩이 가능하고 LED나 센서 등을 다뤄볼 수 있어서 이론공부가 머리아플 때 간단한 토이프로젝트를 해볼 수도 있다.

3. 그림설명이 잘 되어 있다.

단점:

1. 내 눈이 어두워졌나 왠지 글씨가 좀 흐리게 보인다.ㅜㅜ

인공지능은 이미 오래전부터 SF영화로 익숙하시죠?

이걸 단순히 0과 1로 작동하는 기계로 생각할 수 없습니다.

세세한 산술적인 계산과 함께 진정한 #인공지능 이면 경험치도 포함되어야겠지요.

결국 #인공신경망이 함수와 얼마나 잘 융합되서 근사치에 가까운 결과로 행동하느냐가 관건이겠네요.

#인공지능 딥러닝 직접 코딩하기 는 #라즈베리파이 피코 키트와 함께 책으로 파이썬 언어를 공부하고 활용하면서

인공지능 딥러닝 #알고리즘 을 구현해 제어하는 학습과정을 담고 있습니다.

우선 #인공지능 #딥러닝에 대한 이해를 하고 파이썬 언어로 (따로 구매)인공지능 A.I AI(#인공지능) 키트로 조작해봅니다.

다음으로는 인공지능의 딥러닝 알고리즘 동작 원를 이해하고 구현하며

NumPy DNN 구현과 활용으로 마무리하며

부록으로 편미분과 연쇄법칙을 통한 연전파 수식 유도도 배우게 됩니다.

#인공신경 이라는건 결국 생물학적인 신경을 구조를 알아야 합니다.

#딥러닝 #Deep Learning 을 시작하기 위해서 구글 코랩 개발 환경을 구성해야 합니다. 

기존 방식의 함수 정의와 #머신러닝 방식의 신경망 함수 생성에 대한 이해가 필요하겠죠.

라즈베리파이 피코, 라즈베리파이 피코 인공지능 키트, 80 ×160 RGB LCD,

그리고 micro b USB 케이블까지 4개의 구성으로 라즈베리파이 피코 with 인공지능 키트가 구성되어 있습니다.

가장 큰 면적의 부품은 라즈베리파이 피크 인공지능 키트로

라즈베리파이 피코와 RGB LCD 패널을 꽂을 수 있게끔 설계되어 있습니다.

파이썬 인공지능 개발 환경 구성을 위해서는 먼저 마이크로 파이썬 이미를 설치해야 합니다.

그에 앞써서 Thonny IDE 를 설치해 주세요.

기본적인 함수 중에 _print 와 LED 켜고 끄기를 해봤고 뿐만 아니라 RGB LCD 제어를 해봤는데요.

ST7735 라이브러리 설치도 설치지만 sysfont 도 꼭 저장하세요. 이걸 놓치면 계속 명령어에서 에러 뜹니다.

먼저 키트 구성에 대한 부분에 지적했듯이

인공지능 딥러닝 직접 코딩하기 라즈베리파이 키코 키트 구성에 있는 RGB LCD패널을 보면 외곽 픽셀들이 깨져있습니다.

불량품으로 생각되는데 실제 키트를 구입하는 분들은 꼭 테스트해서 미리 확인할 필요가 있어 보이네요.

하지만 구입한 라즈베리파이 피크 키트로 직접 코딩하면서 구현되는 모습을 보면 재미납니다.

마지막 챕터의 NumPy DNN 인공 신경망 구현을 통해 다양한 입력방식에 따란 계산식을 정리해보게 됩니다.

NumPy 라이브러리를 이용하면 행렬기반으로 DNN 알고리즘을 구혐하고 활용할 수 있어요.

전체적으로 인공지능 딥러닝 직접 코딩하기 라즈베리파이 피크 책은 

무겁지 않게 학습진도를 나가지만 사실 처음 접하는 사람은 어려울 수 밖에 없습니다.

#파이썬 언어를 이미 익힌 분들이 아니라면 쉽지 않을텐데요.

앞서 언급한대로 키트로 직접 제어되는 모습을 보면 흥미로울겁니다.