1. 딥브레인AI 아카데미 수료 및 프로젝트 완료 🥛 내배캠을 수료한 후 지난 5주간 딥브레인AI 아카데미에서 웹어플리케이션을 만들기 위한 여러 기술들을 배웠다. 매주 토요일에 풀타임(9:30-18:00)으로 진행되긴 했지만, 깊게 배우기에는 너무 짧은 시간이였다. 박물관 AI 가이드는 , 와 딥브레인AI에서 제공한 를 활용한 프로젝트였다. 시간이 많지 않았기 때문에(같이하시는 분을 일하고 계시고, 나는 스파르타 공모전 프로젝트도 같이 진행했다) 완성도는 부족하지만 내게는 새로웠던 기술로 웹애플리케이션을 만들 수 있어서 재미있고, 뿌듯했다. 1-1 이번 프로젝트로 얻은 것 framework에서 웹애플리케이션 개발이 가능하다. 를 통해 컴포넌트를 만들고 화면 구성할 수 있다. 로 컴포넌트를 꾸밀 수 있다. 비디오 제작 프로세스를 일정한 주기로 API 요청 및 확인하여 진행상황을 화면에 표시할 수 있다. (요청마다 프로세스 진행상황을 응답해주는 경우) 1-2 내가 작업한 부분 살펴…

1. blank Final 팀프로젝트 완료! 🦚 우리 팀의 처음이자 마지막 팀프로젝트 무야호가 완료 되었다. 지금까지와 다르게 중간에 실제 유저들의 피드백을 받아 개선 시키는 기간도 있었다. 이를 통해 유저들의 생각도 엿볼 수 있었고, 완성도가 높은 프로젝트로 개선할 수가 있어서 좋은 경험이었다고 생각한다. 이번 프로젝트 때 새롭게 경험했던 것들을 나누고 싶다 :) 1-1 AWS의 다양한 서비스를 사용 를 사용하여 가지고 있는 도메인을 등록하고 AWS EB와 연결을 해보았다. 로부터 SSL인증서를 받아 HTTPS 사이트로 구성할 수 있었다. 을 우리 Github repository와 AWS EB 앱서버를 연결하여 자동 배포 할 수 있게 해 보았다. 1-2 프론트 개발 챌린지 회원가입 유효성 체크 회원가입 입력 필드에서 벗어나면 바로 유효성 체크를 하게 하였다. 이메일, 닉네임의 경우는 비동기로 서버 요청하여 중복체크도 하게 하였다. 중복체크는 서버 요청 및 응답을 함에도 빠르게…

1. 코스인함시 두번째 팀프로젝트 완료! 🦚 우리 팀의 2번째 팀프로젝트 미정의 스케치북가 완료 되었다. Pretrained 된 유화제작 모델을 가지고 웹어플리케이션을 만들어 보았다. 이번 프로젝트의 필수 포함은 아래와 같다. 인공지능 서버 / 앱 서버를 따로 구축해주세요. (Django, Flask, Django-Ninja 프레임워크 중 용도에 알맞은 프레임워크를 고민하셔서 구축해주세요. 다만 이전 프로젝트에서 아쉬웠던 부분은 개선하며, 한단계 성장한 개발자 다운 개발을 진행해 봅시다.) 인공지능 서버 / 앱 서버 모두 AWS 를 통해 배포해주세요. AWS S3 / RDS 를 사용해주세요. 유화제작 인공지능 기술 (NST) 을 사용해서, 사용자가 이미지를 넣으면 유화 스타일이 적용된 이미지로 변환되어 출력되는 서비스를 만들어주세요. 이번에 새롭게 도전되는 부분은 앱서버와 인공지능 서버를 2개 aws에 올려 어디서든 접속할 수 있는 어플리케이션을 만드는 것이였다. 학습기간에 새로…

1. 코스인함시 첫번째 팀프로젝트 완료! 🤸 이하 코스인함시 의 첫번째 팀프로젝트 를 마쳤다. 세계적인 스트리밍 서비스 중 하나인 의 외모와 주요기능들을 클론하고 프로젝트를 진행하면서 배우게 된 을 적용해야하는 것이 주요 챌린지였다. 우선 을 살펴보자. Django / Tensorflow 를 사용해주세요. AWS S3 / RDS 를 사용해주세요. (사이트 구현에 필요한 이미지 등은 모두 S3 에 올린 것을 사용하는 방식으로 하셔야 하고, DB도 RDS 서버를 이용하셔야 합니다.) ㄴ현업에서 아주 많이 사용되는 방식! 로그인 / 회원가입 기능을 구현해주세요. 추천시스템을 활용해주세요. (코사인 유사도만 사용하셔도 괜찮습니다.) 넷플릭스와 비슷한 UI를 가지도록 만들되, 내부 콘텐츠는 팀에서 자유롭게 선정해주세요. (뉴스 기사 추천 사이트를 만들어도 좋고, 유튜브 영상을 추천하는 사이트를 만드셔도 좋습니다.) 넷플릭스처럼 사용자에 따라서 메인에 정렬되는 콘텐츠가 달라지도록 구현해주세…

1. 9velopment의 두번째(마지막) 팀프로젝트를 마쳤다.🥺 기존 1차 때 만든 을 업그레이드 하는 방향으로 진행하기로 했고, 또 이미 한 번 합을 맞춰 보았기 때문에 프로젝트 시작하기가 이전보다 훨씬 수월했다. 아래 구현 요구사항을 포함시켜 진행했다. Flask / Tensorflow 를 사용해주세요. CNN / 전이학습 등을 활용해주세요. 팀에서 자유롭게 이미지 데이터 및 카테고리를 선정하여, 이미지 분류 모델을 만들어주세요. (ex. 강아지/고양이 분류, 사람/동물 분류, 풍경 분류 등) 웹 상에서 사용자가 이미지를 올리면, 해당 이미지가 어떤 카테고리에 속하는지 재치있게 결과를 출력해주는 서비스를 만드시면 됩니다! (ex. 특정 스포츠 사진을 넣으면, 어떤 스포츠인지를 분류해주는 서비스 등) 1-1. 결과물 🕶 숫자 이미지 인식 모델(Neural Network) 신경망 네트워크 모델에 MNIST(숫자 손글씨 이미지) 데이터를 학습 시켜 Captcha 구현 정확도 - …

1. 드디어 9velopment의 첫번째 팀프로젝트를 마쳤다. 💪 아직 배운게 익숙하지 않고, 기간도 길지 않은 시간에 팀이 하나가 되어 아래의 필수 포함 사항을 잘 녹여 프로젝트를 잘 완성한 것 같다. 기술 선택은 배운 내용 안에서 할 것 기본 CRUD 포함 로그인(JWT), 마이페이지(자기가 쓴 글) 포함 GIT 코드, 이슈, 프로젝트, 위키 기능 사용 AWS EC2 업로드 후 도메인 붙일 것 1-1. 결과물 🎬 사진 2. 발표 이후 팀원들과 KPT회고를 진행하였다. ✍️ K (Keep) 잘하고 있는점. 계속 했으면 좋겠다 싶은 점 P (Problem) 뭔가 문제가 있다 싶은 점. 변화가 필요한 점 T (Try) 잘하고 있는 것을 더 잘하기 위해서, 문제가 있는 점을 해결하기 위해서 우리가 시도해 볼 것들 참고: https://techblog.woowahan.com/2677/ 2-1. 9K밥 프로젝트 KPT 회고록 🍚 Keep 코드를 이해하고 응용 하려는 노력을 계속 하자! 아침…