해당 포스팅은 2020년 꿈꾸는아이 Drone Competition에 참가한 내용을 바탕으로 작성했습니다. 이번 본선 포스팅에서는 제가 맡은 파트인 1차전에 대한 내용을 위주로 설명하고, 2, 3차전의 창업 아이디어에 대해서는 디테일하게 설명해 드리지 못하는 점 양해를 부탁드립니다. 1. 본선 진행 과정 위의 그림처럼 Mobility부문의 본선은 총 3단계로 진행됩니다. 예선을 통해서 자율주행 부문(AWS)과 드론 부문(INTEL)의 팀을 4개씩 선발해서 총 8개 팀이 본선에 진출했습니다. 각 부문별로 토너먼트 방식을 통해서 전체 8개 팀 중에 1개의 팀을 뽑게 됩니다. 1차전은 예선과 동일한 방식으로, 2,3차전은 해당 기술(자율주행, 드론)을 활용한 창업 경진대회로, 준비한 창업 계획을 발표하는 방식..
프로젝트/DREAM AI Drone Competition
해당 포스팅은 2020년 꿈꾸는아이 Drone Competition에 참가한 내용을 바탕으로 작성했습니다. 1. 꿈꾸는아이 경진대회 소개 꿈꾸는아이는 AI 기술을 활용해 꿈을 꾸고 실현할 수 있는 ‘즐거운 놀이터’를 조성하고, AI 창업을 꿈꾸는 예비창업가의 꿈을 펼칠 수 있도록 도움을 주고자 개최된 경진대회입니다. 과학기술정보통신부, 광주광역시, NIPA 협력 하에 인공지능산업융합사업단이 주관하며, 지스트 인공지능연구소가 수행했습니다. 2020년을 시즌1로 하고 앞으로도 지속적으로 추진할 것으로 예상됩니다. 2020년에는 LG전자, NVIDIA, INTEL, AWS, CJ올리브네트웍스, 한국광기술원이 참여했으며, 헬스케어, 스마트 제품, 드론, 자율주행 등 다양한 분야의 문제를 가지고 경진대회를 실시했..
해당 내용은 Dream_AI Drone Competition 교육자료입니다. 해당 비디오 링크 : https://www.youtube.com/watch?v=3bUenKiJRBk&list=PLB0ppFIbaAURxxt0eFvTUf70M7W0lVs8h 1. 인공지능 딥러닝 구현순서 1) Framework와 Network 모델선정 예) Framework : Tensorflow, Caffe, Mxnet | Network : MobileNet, AlexNet 2) Dataset 준비 - 이미 학습에 사용된 Dataset(CIFAR, Mnist, ImageNet)에 추가학습(전이학습) - 직접 Dataset 구축 3) 학습&테스트 - Deep learning Framework 선택 - 학습/최적화를 통해 최적의 N..
