이 강의는 앱 코딩과 AI 모델 제작을 위한 모든 테크노베이션 동영상 튜토리얼을 한 곳에서 볼 수 있는 곳입니다.
아래 버튼을 클릭하면 해당 주제 또는 플랫폼에 대한 튜토리얼을 볼 수 있습니다.
코딩 플랫폼
이 동영상은 테크노베이션의 코딩 언어 옵션에 대한 개요를 제공합니다. 지금은 테크노베이션에서 모든 코딩 언어를 허용하므로 약간 구식입니다. 하지만 앱 인벤터와 Thunkable 및 각 플랫폼의 기능에 대한 좋은 개요를 제공합니다.
스크래치 튜토리얼
앱 인벤터 튜토리얼
아래의 각 탭을 열면 앱 개발에 도움이 될 수 있는 다양한 기능을 배우는 데 도움이 되는 동영상 튜토리얼을 확인할 수 있습니다.
플랫폼 개요
초보자 튜토리얼
로그인 앱
많은 앱의 기능 중 하나는 사용자가 사용자 아이디와 비밀번호로 로그인할 수 있는 기능입니다. 동영상의 지침에 따라 모든 앱에 이 기능을 추가할 수 있습니다.
이미지, 버튼, 타이머, 점수 계산 기능이 있는 게임
리사이클 게임은 여러 간단한 개념을 사용하지만 이를 바탕으로 상당히 복잡한 게임을 구축합니다. 타이머를 사용하여 이미지를 표시하고, 버튼 클릭을 감지하며, 점수를 더하고 빼는 방법을 배우게 됩니다. 다음은 App Inventor의 시작용 템플릿 링크입니다.
재활용 게임
15:23
5:03
3:01
4:20
6:10
4:35
8:12
애니메이션 게임
지도, 마커, 전화 통화, 웹뷰어
이 동영상은 자원봉사 앱을 만드는 과정을 안내합니다. 이 튜토리얼에서는 앱에 정보 마커가 있는 지도를 추가하는 방법을 보여줍니다. 또한 앱에 전화 통화를 통합하는 방법과 웹뷰어 컴포넌트를 사용하여 웹사이트를 표시하는 방법도 살펴볼 수 있습니다.
휴대폰에 데이터 저장
처음 3개의 동영상은 사용자가 매일 얼마나 친환경적인지 추적할 수 있는 그린 트래커 앱을 만드는 방법을 다룹니다. 데이터는 사용자의 모바일 디바이스에 TinyDB를 사용하여 저장됩니다.
네 번째 동영상은 TinyDB에 목록 항목을 저장하는 방법을 보여줍니다.
TinyDB를 사용하여 데이터 저장
15:53
8:06
4:27
38:27
그린 트래커 파트 1에서는 TinyDB 컴포넌트를 사용하여 휴대폰에 추적 데이터를 저장하는 방법을 보여줍니다.
그린 트래커 2부에서는 사용자가 연속해서 그린 상태인지 추적할 수 있도록 시계 구성 요소를 추가하는 방법을 알아보세요.
그린 트래커 파트 3에서는 앱에서 변수 값을 조작하여 연속 일수 기능을 테스트할 수 있도록 하기 기능을 사용합니다.
걸스 코드 잇은 테크노베이션 참가자들을 위한 코딩 세션을 운영했습니다. 이 동영상은 간단한 할 일 목록을 만들어 휴대폰에 저장하는 방법을 보여줍니다.
API
애플리케이션 프로그래밍 인터페이스 또는 API는 앱에 매우 유용합니다. 앱을 외부 웹사이트나 서버에 연결하여 데이터를 주고받는 방법을 알아보세요.
API
19:00
10:56
46:04
29:20
썽커블 튜토리얼
아래의 각 탭을 열면 앱 개발에 도움이 될 수 있는 다양한 기능을 배우는 데 도움이 되는 동영상 튜토리얼을 확인할 수 있습니다.
플랫폼 개요
이 동영상은 Thunkable 플랫폼에 대한 일반적인 개요를 제공합니다.
초보자 튜토리얼
로그인 앱
많은 앱의 기능 중 하나는 사용자가 사용자 아이디와 비밀번호로 로그인할 수 있는 기능입니다. 동영상의 지침에 따라 모든 앱에 이 기능을 추가할 수 있습니다.
지도, 마커, 전화 통화, 웹뷰어
이 동영상은 자원봉사 앱을 만드는 과정을 안내합니다. 이 튜토리얼에서는 앱에 정보 마커가 있는 지도를 추가하는 방법을 보여줍니다. 또한 앱에 전화 통화를 통합하는 방법과 웹뷰어 컴포넌트를 사용하여 웹사이트를 표시하는 방법도 살펴볼 수 있습니다.
휴대폰에 데이터 저장
3개의 동영상은 사용자가 매일 얼마나 친환경적인지 추적할 수 있는 그린 트래커 앱을 만드는 방법을 다룹니다. 데이터는 저장 변수를 사용하여 저장되므로 사용자의 모바일 장치에 저장됩니다.
API
애플리케이션 프로그래밍 인터페이스 또는 API는 앱에 매우 유용합니다. 앱을 외부 웹사이트나 서버에 연결하여 데이터를 주고받는 방법을 알아보세요.
API
5:51
4:35
10:53
클라우드에 데이터 저장
빠른 퀴즈 튜토리얼에서는 Google 시트를 앱에 연결하여 리더보드 데이터를 저장하는 방법을 보여줍니다. 여기를 클릭하여 Thunkable에서 프로젝트 템플릿을 엽니다.
두 번째 동영상은 동영상을 재생하는 앱을 만드는 방법을 보여 줍니다. 동영상 정보는 Google 스프레드시트에 저장됩니다.
세 번째 동영상은 Google 시트에서 리더보드 정보를 표시하는 방법을 보여주는 또 다른 기후 기반 앱입니다. 스타터 프로젝트 템플릿은 여기에서 찾을 수 있습니다.
네 번째 동영상은 한 졸업생이 Google 시트를 사용하여 앱 정보를 저장하는 또 다른 예입니다. 시작 프로젝트에 대한 링크입니다.
클라우드 데이터
18:16
10:07
21:36
30:40
빠른 퀴즈 튜토리얼에서는 Google 시트를 앱에 연결하여 리더보드 데이터를 저장하는 방법을 보여줍니다. 여기를 클릭하여 Thunkable에서 프로젝트 템플릿을 엽니다.
Ana가 동영상을 재생하는 책임감 있는 소비 앱 옵션과 같은 앱을 만드는 방법을 보여 드립니다. 동영상 정보는 Google 스프레드시트에 저장됩니다.
인공 지능 튜토리얼
AI 모델 학습 -> 스크래치
이 시리즈에서는 어린이용 머신러닝을 사용하여 모델을 훈련하는 방법을 보여드립니다. 그런 다음 출력 모델을 스크래치 프로젝트에 사용합니다.
스크래치 프로젝트는 초급 부문에서만 가능합니다.
AI 튜토리얼
12:29
8:12
8:45
Make Me Happy는 어린이용 머신러닝을 사용하여 행복하거나 슬픈 텍스트를 감지하는 머신러닝 모델을 만듭니다. 3부 튜토리얼에서는 스크래치 프로젝트에서 이 모델을 사용합니다.
사운드 모델 -> 스크래치
이 예제에서는 가르치기 쉬운 기계로 훈련된 소리(딸깍, 박수, 휘파람)를 감지하여 스크래치 프로젝트에서 사용하는 모델을 사용합니다. 다음은 모델을 만드는 방법에 대한 링크입니다.
스크래치 프로젝트는 초급 부문에서만 가능합니다.
앱 인벤터에서 사용할 공용 데이터 세트 모델 교육
이 시리즈는 웹에서 공개된 이미지 데이터셋을 가져와 App Inventor의 이미지 분류기를 사용하여 훈련한 후, App Inventor로 모바일 앱에 모델을 추가하는 방법을 보여줍니다.
이미지 데이터셋 & 앱 인벤터
8:19
5:00
7:28
티처블 머신을 사용한 ML 모델 -> 앱 인벤터
이 동영상들은 사용자의 선택을 AI로 판단하는 간단한 가위바위보 앱 제작 방법을 보여줍니다. Teachable Machine에서 이미지를 활용해 머신러닝 모델을 훈련하는 방법을 배우게 됩니다. 이후 해당 모델을 App Inventor와 통합하여 모바일 앱에서 사용할 수 있습니다.
재생 목록
7:00
31:47
시밀러를 사용한 ML 모델 -> 썽커블
프라탐 고라디아는 Ximilar 플랫폼을 활용해 산호초 이미지를 통해 모델을 훈련하는 방법을 보여줍니다. 이후 웹 API 컴포넌트를 통해 이 모델을 Thunkable 앱에서 활용합니다.
앱 인벤터에서 AI로 의류 브랜드 감지하기
API와 컴퓨터 비전 기술을 사용하여 의류 태그에서 브랜드 이름을 감지합니다. 그런 다음 WebView를 사용하여 브랜드에 대한 지속가능성 등급을 얻습니다.
챗봇을 사용하여 정보 접근성 향상(앱 인벤터)
API를 사용하여 IUCN 적색 목록 웹사이트에서 멸종 위기종에 대한 정보를 가져옵니다. 그런 다음 챗봇을 사용하여 청소년이 더 쉽게 접근할 수 있도록 정보를 바꾸세요.
주피터 노트북 및 스트림릿을 사용한 뇌졸중 예측 ML 모델
이 동영상(아래 웹 앱 튜토리얼 섹션에도 있음)은 Jupyter Notebook에서 Python을 사용하여 머신 러닝 모델을 구축하는 방법과 Streamlit을 사용하여 구축한 웹 앱에서 해당 모델을 사용하는 방법을 보여줍니다.
웹 앱 재생 목록의 AI
32:51
18:13
주피터 노트북 및 스트림릿을 사용한 호수 수질 ML 모델
이 동영상(아래 웹 앱 튜토리얼 섹션에도 있음)은 Jupyter Notebook에서 Python을 사용하여 머신 러닝 모델을 구축하는 방법과 Streamlit을 사용하여 구축한 웹 앱에서 해당 모델을 사용하는 방법을 보여줍니다.
수질 ML 모델
23:50
15:36
개인 튜터 챗봇(앱 인벤터)
웹 앱 튜토리얼
컴퓨터에서 코딩된 Python 및 Streamlit(여러 동영상)
웹 앱을 코딩하는 경우 커리큘럼은 무료 소프트웨어를 설치하여 자신의 컴퓨터에 로컬로 코딩하거나 웹 브라우저에서 온라인 플랫폼을 사용하여 코딩하는 두 가지 옵션을 제공합니다.
이 동영상은 컴퓨터에서 코딩하는 로컬 옵션용입니다.
파이썬 및 스트림릿으로 코딩하기
3:48
6:41
13:36
33:09
20:14
32:51
18:13
데이터 대시보드의 2부입니다.
스트림릿을 이용한 뇌졸중 예측 앱 구축의 2편입니다.
