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나도 AI로봇 만들 수 있어

   
김선미 외
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미디어숲
   
18000
2020�� 12��



■ 책 소개


2020년부터 실시되는 AI 교육을 위한 쉽고 재미있는 입문서! 
인공지능 개념과 원리부터 차근차근 따라하면 완성되는 AI 로봇 만들기 

알파고의 등장이 인공지능의 출현과 그 파급력을 평범한 사람들에게까지 각인시킨 후 우리 사회의 여러 곳에서는 인공지능에 대한 관심과 배우고자 하는 열정이 피어나고 있습니다. 2020년, 코로나 19로 인해 강요된 언택트 환경은 교육을 비롯한 직업과 사회에 인간을 대신할 인공지능의 필요성과 연구 개발을 독려하고 있습니다. 인공지능의 변화 속도는 빠르고 우리 사회에 미치는 영향력은 상당할 것이라고 미래학자들은 이야기하고 있습니다. 

이러한 시기에 대학원에서 컴퓨터와 인공지능을 공부하고 현장에서 초등학생을 가르치는 교사들이 ‘미래사회를 살아갈 학생들에게 준비시킬 꼭 필요한 능력에는 어떤 것들이 있을까?’라는 질문에 대한 답을 ‘인공지능’에서 찾게 되었습니다. 인공지능이 우리 아이들이 살아갈 미래사회에 꼭 필요한 기술이라고 생각했기 때문입니다. 하지만 인공지능이 꼭 필요한 기술이라는 것은 알지만 막상 인공지능을 공부하려고 하면 어떤 것부터 시작해야 할지 막막하기만 합니다. 바로 이런 고민을 해결하기 위해 이 책이 만들어지게 되었습니다. 

초등학생들이 어떻게 쉽게 인공지능에 접근할 수 있을지 연구하며 인공지능 교육을 먼저 시작한 미국과 영국 등 다른 나라에서 개발된 인공지능 도구들을 면밀히 살펴보고, 그 중 우리나라의 현실에 맞고 초등학생들이 쉽게 접근할 수 있는 인공지능 프로그램들을 엄선해 담았습니다. 제시된 예시들도 우리 실생활에서 찾아볼 수 있는 내용으로 구성하여 흥미롭게 실습할 수 있도록 했습니다. 
 
■ 저자  
김선미
2016~2018년 서울서래초에서 SW교육 선도학교를 운영하며 소프트웨어교육, 3D프린터교육, 메이킹교육의 매력에 빠졌습니다. 더 나은 배움을 위하여 현재 서울교육대학교 대학원에서 파견교사로 근무하며 인공지능 교육을 연구하고 있습니다. 

강수현 
2011년부터 초등학교에서 학생들을 가르치고 있습니다. 4차산업혁명 시대를 살아갈 학생들에게 필요한 능력이 무엇일까 고민하던 중 인공지능의 중요성을 깨닫고 서울교육대학교 대학원에서 인공지능 도구를 활용한 초등교육을 연구하고 있습니다.

손형석 
교육대학교 재학 시절, 코딩 교육의 매력에 빠지게 되어 서울교육대학교 대학원 초등 컴퓨터 교육과에 진학하게 되었습니다. 현재는 인공지능 교육의 중요성을 깨닫고 테크-네이티브 세대 학생들이 미래 사회의 중심에 설 수 있도록 인공지능 교육을 연구하고 있습니다. 

김지희 
서울교육대학교 대학원에서 빅데이터를 활용한 초등교육을 연구하고 있습니다. 어떻게 하면 학생들이 어려운 인공지능에 쉽게 다가갈 수 있을까 고민하며 스스로 재미있게 공부할 수 있는 컴퓨터 교육교재를 연구하고 있습니다.

■ 감수 구덕회
한국교원대학교에서 박사학위를 받은 후 한국전자통신연구원, 한국교육학술정보원, 대구교육대학교 교수를 마치고 서울교육대학교에서 컴퓨터와 인공지능 교육을 강의하고 있습니다. 미래 사회 인재육성에 관심을 두고 교육과 연구를 진행하고 있습니다. 

■ 차례
Chapter 1. 궁금해! 인공지능 
1. 인공지능이란 무엇일까? 
2. 퀵드로우(Quick Draw) 
3. 오토드로우(Auto Draw) 
4. 티처블 머신(Teachable Machine) 

Chapter 2. 신기해! 머신러닝포키즈 
1. 머신러닝포키즈 알아보기 
2. 좋은 친구 되기 
3. 문 열어, 문 닫아 
4. AI 놀이동산 
5. 나와 닮은 연예인 

Chapter 3. 재밌어! 엠블록 
1. 엠블록 알아보기 
2. 얼굴 인식 도어락 
3. 참참참! 
4. 인공지능의 실수 

Chapter 4. 도전! 인공지능 만들기 
1. 스마트 하우스 만들기 
2. 동물 소리 구별하기 
3. 똑똑한 분리배출 

 


나도 AI로봇 만들 수 있어


궁금해! 인공지능

인공지능이란 무엇일까?

인공지능의 의미

* ‘인공지능’은 무슨 뜻일까?

_ 음…. 똑똑하다는 말인 것 같은데? 정확한 뜻은 잘 모르겠어.

* 인공지능은 기계가 사람처럼 생각하고 행동할 수 있는 지능을 가졌다는 뜻이야. ‘컴퓨터를 사람의 두뇌처럼 만들 수 있지 않을까?’ 하는 생각에서 인공지능에 대한 연구가 시작되었어.

_ 사람들도 그렇게 생각하고 인공지능에게 사람이 하는 일들을 가르치기 시작했어. 예를 들면 자연스럽게 대화를 하거나, 복잡한 수학 문제를 풀고, 미술 작품을 그리는 것 같은 일 말이야.

* 인공지능이 미술 작품도 그릴 수 있어?

_ 할 수 있어! 당연히 연구 초기에는 불가능했지. 하지만 20세기 중반부터 컴퓨터가 급속도로 발전하면서 인공지능에 관한 연구도 빠른 속도로 발전하기 시작했어. 지금은 인공지능이 소설도 쓰고, 음악도 작곡하며, 연극 배우처럼 공연도 해.


튜링 테스트

* 인공지능이 사람처럼 지능을 가졌다면 IQ 테스트도 할 수 있어?

_ 인공지능이 얼마나 똑똑한지 알고 싶구나? 인공지능에 대한 IQ 테스트는 없지만 ‘튜링 테스트’라는 게 있어. 영국의 수학자 앨런 튜링이 제안한 인공지능 판별법으로 이 테스트를 통과한 기계는 인공지능을 가졌다고 할 수 있대.

* 처음으로 ‘튜링 테스트’를 통과한 인공지능도 있겠네?

_ 2014년에 영국의 레딩 대학교에서 개발한 ‘유진 구스트만’이라는 슈퍼 컴퓨터가 처음으로 튜링 테스트를 통과했어.

* 유진 구스트만 슈퍼 컴퓨터에 대해 더 좀 더 알고 싶어!

_ ‘유진 구스트만’의 인물 설정은 우크라이나에 사는 13살 소년으로 만들어졌어. 30명의 사람들과 각각 5분 동안 문자로 채팅하는 방식으로 튜링 테스트를 진행했지. 30명의 사람들 중 3분의 1 이상이 유진 구스트만을 사람으로 생각했기에 튜링 테스트를 통과한 거야.

* 대답을 엄청 잘했나봐. 그런데 5분 동안 대화는 너무 짧다.

_ 맞아. 대화 시간도 짧았지만 13살의 우크라이나 소년이라고 생각했기 때문에 영어에 능숙하지 않고 다소 엉뚱한 대답을 해도 어린이니까 그럴 수 있다고 넘어간 부분이 있지.

* 그럼 완벽하게 통화한 건 아니네?

_ 그렇다고 할 수 있어. 하지만 최근에 인공지능 기술이 빠른 속도로 발전하고 있으니까 점점 대화만으로는 사람과 구별하기 어려워지고 있어. 앞으로 뉴스나 드라마를 보면서 자기 생각을 이야기하는 인공지능도 나올 거야.


지도학습

* 그런데 인공지능은 어떻게 공부를 하는 거야?

_ 오호! 어려운 질문인걸! 인공지능을 공부하게 하는 것을 우리는 ‘머신러닝’이라고 해.

* 인공지능이 ‘머신러닝’으로 공부를 한다고?

_ 응, 머신러닝의 ‘지도학습’, ‘비지도학습’, ‘강화학습’의 세 가지 방법으로 공부해. 먼저 ‘지도학습’부터 알아보자.

* ‘지도학습’? 누가 지도를 해야 하는 거야?

_ 맞아. 사람이 인공지능에 미리 공부할 내용을 가르쳐주고 인공지능이 그 내용을 학습하는 거야. ‘지도학습’은 사람이 고양이와 강아지를 미리 분류해서 인공지능에게 가르쳐 줘. 그러면 인공지능은 사진을 보면서 고양이와 강아지의 특징을 학습하게 되지.

* 인공지능에게 새로운 사진을 보여줘도 강아지인지 고양이인지 구별할 수 있어?

_ 응. 인공지능은 이미 학습한 내용을 바탕으로 새로운 사진도 어떤 동물인지 구별할 수 있어.

* 인공지능도 사람처럼 생각하고 판단할 수 있네.


비지도학습

_ 그러면 ‘비지도학습’에 대해서도 알아볼까?

* ‘비지도학습’? 그건 안 가르쳐 준다는 건가?

_ 맞아. 사람이 고양이와 강아지를 일일이 가르치는 대신, 고양이와 강아지 사진을 섞어서 인공지능에게 줘. 그러면 인공지능이 스스로 사진들의 공통점을 찾으면서 고양이와 강아지로 분류하는 거야.


강화학습

_ 마지막으로 ‘강화학습’에 대해 알아볼까? 강화학습은 컴퓨터에게 아무런 자료도 주지 않아. 대신 해야 할 일을 정해 주고 잘했을 때는 ‘칭찬’을, 실패했을 때는 ‘벌’을 주는 거야.

* 어떻게?

_ 인공지능에게 목표를 주고 성공하면 ‘성공’했다고 알려주고 실패했으면 ‘실패’ 했다고 알려줘. 이때 성공이라고 알려주는 것이 ‘칭찬’이고 실패라고 알려주는 것이 ‘벌’이야.

* ‘성공’과 ‘실패’를 알려주면 인공지능은 어떻게 해?

_ ‘성공’이라고 했던 것을 기억해서 더 많이 성공하기 위해 노력하지.

* 그렇게 인공지능이 점점 더 똑똑해지는 거구나.

_ 강화학습의 대표적인 예로 알파고를 들 수가 있어.

* 아! 구글에서 만든 인공지능 컴퓨터지? 우리나라 이세돌 9단과 바둑 내기를 해서 알파고가 이겼잖아.

_ 맞아. 알파고를 학습시킬 때 사람들은 바둑경기에서 이기라는 목표만 정해 줬어. 그리고 이겼을 때는 ‘성공’, 졌을 때는 ‘실패’라고 알려줬지.

* 그래서 알파고가 이기기 위해 노력했고 점점 바둑을 잘하게 된 거구나.


머신러닝의 필요성

* 인공지능은 참 신기한 방법으로 공부를 하는 것 같아. 그런데 꼭 이런 방법들로 공부해야 해? 머신러닝 없이 코딩만으로만 인공지능을 민들 수는 없는 거야?

_ 코딩만으로 프로그램을 만들면 인공지능은 우리가 입력한 내용밖에 알지 못해. 인공지능의 핵심은 스스로 판단하고 결정을 내려야 하는데 입력한 내용이 아닌 다른 것이 나오면 판단할 수 없게 되는 거야.

* 좀 더 예를 들어서 설명해 줄래?

_ 자율주행 자동차가 있다고 생각해 봐. 머신러닝 없이 코딩만으로 만든 자율주행 자동차는 내가 미리 입력했던 길만 갈 수 있어. 새로운 길로 가면 자동차는 운전할 수 없게 돼.

* 머신러닝으로 학습한 자율주행 자동차는 달라?

_ 머신러닝으로 자율주행 자동차를 만들면 상황에 따라 자율주행 자동차가 스스로 판단을 내리면서 운전을 할 수 있어. 그래서 새로운 길도 척척 갈 수 있는 거지.

* 스스로 판단을 할 수 있다는 부분이 큰 차이점이구나.

_ 사람이 모든 상황을 예상해서 입력할 수 없기 때문에 인공지능은 머신러닝을 통해 학습하는 거야.



신기해! 머신러닝포키즈

머신러닝포키즈 알아보기

_ 본격적으로 인공지능 프로젝트를 만들기 전에 머신러닝포키즈(Machine Learning for Kids)에 대해 알아볼까? 머신러닝포키즈는 IBM에서 개발되었는데 어린이들을 위한 인공지능 훈련 사이트야. 머신러닝포키즈 사이트에 접속해 보자. 주소는 http://machinelearningforkids.co.uk 야.


머신러닝포키즈 계정 만들기

_ 계정을 만들기 위해서 ‘로그인’이나 ‘시작해 봅시다’를 클릭해. 계정 만들기에는 두 가지 종류가 있어. 지금은 ‘교사 혹은 코딩 클럽의 리더’로 계정을 만들 거야. 그리고 ‘이름’, ‘이메일 주소’를 입력하고 아래의 상자에 체크해.

* 비밀번호가 자동으로 만들어졌네. 그런데 너무 복잡해.

_ 계정 만들기가 끝나면 비밀번호를 변경할 수 있어. 먼저 아까 입력했던 이메일 주소로 들어가 볼까?

* 메일이 하나 와있어!

_ 계정 만들기를 확인하는 메일이야. ‘Confirm my account’를 클릭해.

* 클릭하니 새로운 창이 하나 생겼어.

_ 머신러닝포키즈 계정 만들기가 끝났다는 뜻이야.


IBM Cloud 아이디 생성

_ 이번에는 API Key를 얻기 위해 IBM Cloud 아이디를 만들어야 해!

* API Key? 이건 뭐야?

_ API Key는 인공지능 프로그램을 쉽게 만들기 위해서 전문가가 미리 만들어 둔 API에 접근할 수 있는 열쇠야. IBM Cloud 아이디를 만들어야 API Key를 얻을 수 있어. http://cloud.ibm.com 에서 ‘계정 작성’을 클릭해.

* ‘이메일’ 과 ‘비밀번호’를 입력하면 되지? 비밀번호는 대문자, 소문자, 숫자가 8자리 이상 조합되어야 하네.

_ 이메일로 ‘확인 코드’를 보냈어. 이메일 주소로 들어가서 확인코드를 찾아 입력해. ‘이름’과 ‘성’도 입력해. ‘이름’은 한글로도 쓸 수 있어!

* 이번에는 ‘계정 생성’을 클릭하면 되지?

_ ‘개인 정보 처리 방침’도 잘 읽어 보고, ‘계속’을 클릭해.

* ‘계정 생성’ 완료!


‘텍스트’ API Key 등록

_ 계정이 생성되었으니 ‘텍스트(문자)’ API Key를 등록하자. IBM에 로그인해서 ‘카탈로그’를 클릭해. 머신러닝포키즈에서는 네 가지 학습훈련 데이터 중 ‘텍스트’와 ‘이미지’의 API Key가 필요해. 먼저 ‘텍스트’ API Key를 얻으러 가자. ‘Watson Assistant’를 클릭해.

_ ‘Lite’를 선택하고, ‘작성’을 클릭해. 지역 선택이나 다른 사항들은 신경 쓰지 않아도 돼. 드디어 ‘텍스트’ API Key를 구했어. 복사한 API Key는 머신러닝포키즈에 등록할 거야. 머신러닝포키즈 사이트로 돌아가서 ‘관리자페이지로 이동’을 클릭해. http://cloud.ibm.com 사이트는 ‘이미지’ API Key 구할 때도 필요하니까 그대로 두렴.

* ‘API Keys’ 부분만 빨간색으로 표시되어 있네.

_ ‘새로운 인증 추가’를 클릭해.

* 여기서는 ‘Lite’를 선택하고, ‘API Key’를 입력하면 되지?

_ 응. ‘API Key’는 아까 복사해 뒀으니 ‘Ctrl + V’로 손쉽게 붙여 넣을 수 있어! 이제 ‘텍스트’ API Key 등록 완료!


‘이미지’ API Key 등록

_ 이번에는 ‘이미지’ API Key를 등록하자.

* 다시 http://cloud.ibm.com 로 돌아가면 되지?

_ 그리고 ‘카탈로그’를 클릭하는 것까지 똑같아. ‘이미지’ API Key를 등록하려면 ‘Visual Recognition’을 골라야 해

* 여기서도 ‘Lite’를 선택하고 ‘작성’을 클릭하면 되겠네?

_ 그리고 API Key를 복사해.

* 복사했으니 머신러닝포키즈 사이트로 다시 돌아갈게. 이번에도 ‘관리자페이지로 이동’을 클릭. ‘API Key’도 클릭!

_ 여기에서 ‘images’에 ‘새로운 API Key 추가’를 클릭하면 돼.

* 마지막으로 ‘Lite’를 선택하고, ‘Ctrl + V’로 ‘API Key’ 붙여넣기!

_ 이제 ‘이미지’ API Key도 등록 완성했다!


좋은 친구 되기

_ 우리야! 표정이 왜 그래? 무슨 일 있어?

* 학교에서 친구들에게 나쁜 말을 들었거든. 그래서 기분이 안 좋아. 친구들이 왜 나쁜 말을 쓰는지 모르겠어. 바르고 고운 말을 쓰게 하는 방법이 없을까?

_ 아! 좋은 생각이 있어. 친구들이 바르고 고운 말을 쓰게 하는 인공지능을 만드는 거야. 친구의 말을 듣고 인공지능이 좋은 말이라고 생각하면 친구에게 다가가고, 나쁜 말이라고 생각하면 멀어지게 만드는 거지. 그러면 친구들이 서로 가까워지기 위해 좋은 말을 쓰지 않을까?

* 좋은 생각이다. 같이 만들어 보자!


준비하기

_ 머신러닝포키즈 사이트에 로그인해 줘. 프로젝트를 만들려면 프로젝트/프로젝트 추가 버튼을 클릭해. 프로젝트 이름은 무엇으로 할래?

* ‘Good Friends’로 할래!

_ 좋아. 프로젝트 이름은 ‘Good Friends’, 인식방법은 ‘텍스트’, 언어는 ‘Korean’을 선택 후 만들기를 클릭해.

* ‘Good Friends’ 프로젝트가 만들어졌어.


훈련하기

_ 이제 인공지능을 훈련시켜 보자. 인공지능을 훈련시키기 위해서는 레이블을 만들어야 해. 새로운 레이블 추가 버튼을 클릭해. 레이블은 ‘좋은 말’ 과 ‘나쁜 말’ 두 가지로 만들 거야. 이름은 영어로만 쓸 수 있어.

* 그러면 이름을 ‘Good’과 ‘Bad’라고 하자.

_ 이제 레이블에 데이터를 추가할 거야. ‘Good’ 과 ‘Bad’에 각각 어떤 데이터를 입력할까? 네가 듣기에 좋은 말과 나쁜 말을 생각해 봐. 입력하고 추가 버튼을 클릭해. 이제 <프로젝트로 돌아가기>를 클릭해.


학습 및 평가

_ ‘좋은 말’, ‘나쁜 말’ 레이블을 학습시켜 볼까? ‘새로운 머신러닝 모델을 훈련시켜 보세요’를 클릭해. 훈련이 완료되었다. 잘 되었는지 테스트해 볼까? ‘고마워’는 100%의 정확도로 ‘Good’으로 인식되었어. ‘싫어’도 100%의 정확도로 ‘Bad’라고 인식했네. 레이블에 데이터로 추가하지 않았던 새로운 ‘좋은 말’과 ‘나쁜 말’도 테스트해 봐.

* 음…. 그러면 입력하지 않았던 ‘놀자’와 ‘안 놀아’로 테스트해 볼게. 우와! 새로운 말들도 ‘놀자’는 87%의 정확도로 ‘Good’, ‘안 놀아’는 80%의 정확도로 ‘Bad’라고 인식했어.

_ 인공지능이 처음에 입력되었던 학습 훈련 데이터들을 바탕으로 ‘놀자’는 좋은 말과 비슷하다고 생각했고, ‘안 놀아’는 나쁜 말과 비슷하다고 생각했기 때문이야.

* 가르쳐 준 것만 아는 게 아니라 새로운 것도 판단할 수 있네?

_ 그렇지? 그래서 인공지능이 똑똑하다고 하는 거야.



재밌어! 엠블록

엠블록 알아보기

* 티봇 덕분에 머신러닝포키즈에 대해 재미있게 배웠어. 인공지능 프로그램을 만들기 위한 다른 소프트웨어 도구가 있어?

_ 그럼, 여러 가지가 있지. 미국, 영국, 중국 등 여러 나라에서 계속 새로운 인공지능 소프트웨어 도구들을 개발하고 있어. 그중 엠블록(mBlock)에 대해 알아볼까?


얼굴 인식 도어락

생각하기

_ 이번에는 엠블록에서 얼굴을 인식해서 잠금장치가 해제되는 도어락을 만들어 볼까?

* 그것도 재미있겠다. 내 얼굴을 보면 자동으로 문이 열리는 거야?

_ 그럼 한번 시작해 볼까?


준비하기

* http://mblock.cc 사이트에 접속했어. 기본 프로그램이 있네.

_ 기본 프로그램을 삭제해 줘. 장치에서 Codey를 삭제하고, 스프라이트에서 Panda, Animal numbers, Fryer2를 없애면 돼. 이제 확장센터를 추가하자. 확장에서 기계학습을 선택하면 돼.

* 인공지능 블록인 TM과 학습모델이 생겼네. ‘학습 모델’을 클릭할게.

_ 모델 카테고리가 나타났어. 모델 카테고리는 머신러닝포키즈의 레이블과 같다고 생각하면 돼.

* 여기에 내 얼굴을 학습시켜야겠네. 그런데 모델 카테고리가 3개 있어.

_ 네 얼굴이랑 다른 사람들 얼굴, 방문 앞 풍경 세 가지 모델 카테고리를 만들어야 해. 이제 모델 카테고리를 학습시키자. 배우기를 계속 누르면 얼굴을 계속 촬영할 수 있어.

* 내 열굴 대신 내 친구 얼굴 모습을 학습시킬게.

_ 정면을 바라보는 모습으로만 10번 이상 학습시켜야 해. 그게 얼굴 특징을 가장 잘 나타내거든.

* 총 20번 사진을 찍었어.

_ 다른 사람들 얼굴과 방문 앞 풍경도 20번 이상씩 학습시켜 줘.

* 다른 사람들 얼굴은 가능한 많은 사람들 얼굴을 입력해야 인공지능이 친구 얼굴과 다른 사람들 얼굴을 잘 구별하겠지?

_ 학습이 완료되었네. 결과를 확인해 볼까? 네 친구 얼굴을 보여주니 정확도 99%가 나왔네!

* 다른 사람들과 방문 앞 풍경도 결과가 잘 나와. 결과가 잘 나오니 이제 ‘모델 사용’을 클릭해서 프로그램을 만들어 보자.


코딩순서 생각하기

_ ‘얼굴 인식 도어락’에 필요한 스프라이트와 코딩순서를 생각해 봐.

* 필요한 스트라이트는 문 스프라이트 한 가지야. 코딩 순서는 얼굴 인식 도어락이 계속 방문 앞을 인식하다가 내 친구 얼굴이 보이면 문이 열리고, 다른 사람들이나 방문 앞이 보이면 문이 닫히게 하는 돼.


필요한 스프라이트: 문 스프라이트

프로그램 코딩 순서:

① 얼굴 인식 도어락이 카메라 앞의 사람이나 풍경을 계속 인식하기

② 만약 내 친구 얼굴 모습이 인식된다면 문 스프라이트가 자동으로 열리기

③ 만약 다른 사람이나 방문 앞 풍경이 인식되면 문 스트라이트가 계속 닫혀 있기



도전! 인공지능 만들기

스마트 하우스 만들기

생각하기

* 이번에 인공지능에 대해 공부해 보니 인공지능이 나를 대신해서 여러 가지 일들을 해 줄 수 있을 것 같아.

_ 그래서 이미 인공지능을 이용한 다양한 생활용품들이 이미 나왔어. 예를 들어, 인공지능 스피커를 본 적 있니?

* 아! 본 적 있어. 신기했던 것은 ‘스피커 켜 줘’, 라는 말뿐만 아니라 ‘노래 틀어줘.’, ‘노래 듣고 싶어,’라는 말을 알아듣고 실행해 주더라.

_ 우리도 집에서 쓸 수 있는 인공지능을 만들어 볼까?

* 나는 침대에 누웠는데 불이 켜져 있을 때 누가 대신 불을 꺼줬으면 하고 생각해.

_ 나도 그런 적이 있어. 그럼 불을 켜고 끄는 걸 대신해 주는 인공지능을 만들어 볼까?

* 내가 원하는 프로젝트 이름을 입력할게. 인식 유형은 무엇으로 하면 돼?

_ 불을 켜고 꺼 달라고 말로 하니까 ‘텍스트’와 ‘소리’ 중 하나로 하면 돼.

* 나는 인식 유형을 ‘텍스트’로 할래. 불을 켤 때 레이블과, 불을 끌 때 레이블 2개를 만들면 되겠지?

_ 레이블은 영으로만 가능하니까. ‘light _ on’, ‘light _ off’ 이렇게 만들어 주자.

* 불을 켤 때, 불을 끌 때 사용하는 여러 가지 말을 입력해야지.


스스로 만들기

_ 데이터 입력이 끝났으면 인공지능을 학습시켜야지?

* 그리고 스크래치 3.0으로 들어가서 스마트 하우스 프로그램을 코딩해야 해. 명령에 따라 프로그램이 잘 작동하는지 확인해 보자.


* * *


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