발표회 & Closing Day 07/06 (목) - 최종 산출물 제출 07/11 (월) - 메타버스 발표회 07/12 (수) ~ - 면접 특강 07/18 (화) - Closing Day 😢 메타버스 발표회 빅 프로젝트 최종 제출하고 그 다음주에 발표회 일정이 있었다. 발표회는 대면이 아니고 메타버스 플랫폼에서 이루어졌다. 각 조마다 부스가 있고 포스터/ 발표자료/ 발표 영상을 보고 후기를 남기는 방식! 각 부스를 다 보고 난 뒤 산출물에 대한 설문이 있었다. 1. 창의적인 프로젝트를 구현한 조 2. 현실적인 프로젝트를 구현한 조 3. 완성도가 높은 프로젝트를 구현한 조 4. 팀 워크가 좋은 조 각 문항에 해당하는 조를 투표한다. 그리고 팀원 끼리의 기여도 평가하는 항목도 있었다. Closing Day ..

AI 💡 주요 기능 Naver Clova Speech API 사용 자연어 처리 모델 제작 문서 작성 모델 제작 💡 기능 순서 진료 음성 파일 → 텍스트로 변환 (API) 자연어 딥러닝 모델을 통해 증상 추출 추출한 환자 증상을 기반으로 의료 보고서 제작 1) 자연어 모델 🔻Data - 해당 진료 대화에 맞는 증상으로 label을 지정 🔻 텍스트 처리에 효과적인 자연어처리 딥러닝 모델 LSTM를 사용하여 학습 🔻테스트 결과 2) Naver Clova Speech API 사용 ( 음성 → 텍스트) 로컬에서 파일 업로드하여 요청 sync 방식으로 응답 요청 2명의 화자 인식 필요 → diarization = True로 설정 🔻 api 사용 결과 🔻 api 활용 결과와 자연어 처리 모델을 통해 의료 용어만 추출..

[16~17주차] 미니 프로젝트 7차 드디어 마지막 미니 프로젝트! 이번 미니 프로젝트는 그동안 진행 해왔던 미니 프로젝트 중 가장 긴 기간동안 진행된다 다음 날에 있는 AIVLE day 2차를 마치면 이제 진짜 진짜 프로젝트의 시작이라고 할 수 있는 대망의 빅 프로젝트가 시작된다. 미니 프로젝트 7차 팀 구성이 그대로 빅 프로젝트 팀으로 진행된다. 미니 프로젝트 마지막 날이 빅 프로젝트 제안서 제출 마감일이라 7차를 진행하면서 아이디어를 생각해야했다. 미니 프로젝트 7차 주제 : ChatGPT를 수어로 사용하는 웹 서비스 데모 구현 미니 프로젝트 7차 진행 일정: 1~2일차 : 수어 번역 AI 모델링 3~4일차: 클라우드 환경 구축 및 ChatGPT API 활용 5~6일차: 웹 서비스 데모 구현 7일차..

[15~16주차] Django Web APP 개발 장고 시작! Django 개발 환경 Setting # 설치 가능한 파이썬 버전 목록 확인 $ conda search python # 새로운 파이썬 버전 설치 $ conda install python=3.10.11 # myenv 이름으로 새로운 파이썬 가상환경 생성 $ conda create -n myenv python=3.10.11 # myenv 파이썬 가상환경 사용 $ conda activate myenv # 파이썬 가상환경 종료 $ conda deactivate # 등록된 가상환경 목록 출력 # myenv 파이썬 가상환경 사용 $ conda activate myenv # pip 최신 버전으로 업데이트 $ pip install —-upgrade pip ..

[11주차] AICE ASSOCIATE 대비 특강, 미니 프로젝트 5차 원래 미니 프로젝트가 5일 동안 진행될 예정이었는데, 다가오는 AICE associate를 대비하여 특강을 준비해주셨다! 그래서 1~2일차는 AICE ASSO 대비, 3~5일차는 미니 프로젝트 5차가 진행됐다. AICE ASSOCIATE 대비 특강 주제 1 : VOC를 제기한 고객이 해지할 지 여부를 예측하는 머신러닝 ,딥러닝 모델 구현 프로젝트의 진행 1) 필요한 라이브러리 설치 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns 2) 데이터 로딩 df = pd.read_csv('voc_data.csv') 3) 데이터의..

[10주차] 미니 프로젝트 4차 4차 - 자연어처리 프로젝트 1대1 문의 유형 분류기 목표 : 문의 내용을 유형에 따라 으로 분류하기 - 데이터는 AIVLE EDU의 1:1 문의하기 게시판에서 에이블러들이 실제로 문의했던 내용으로 진행됐다. 프로젝트의 진행 방향 1) 문의 내용 분석 2) 문의 내용 분류 모델 성능 평가 형태소 분석기 - hannanum - kkma - komoran - mecab - okt 더보기 https://datascienceschool.net/03%20machine%20learning/03.01.02%20KoNLPy%20%ED%95%9C%EA%B5%AD%EC%96%B4%20%EC%B2%98%EB%A6%AC%20%ED%8C%A8%ED%8..

[8주차] 미니 프로젝트 3차 이번 미니 프로젝트도 크게 두 가지 주제로 진행됐다. 1~3일차는 차량 파손 여부 분류, 4~5일차는 저시력자들을 위한 화폐 분류가 주제였다. 발표는 한 주제가 끝나는 3일차, 5일차 이렇게 있었다! 차량 파손 여부 분류기 목표 : 차량 이미지가 정상(normal)인지 파손(abnormal)인지 분류하는 모델 제작 - 데이터는 실제 이미지가 아닌 DALL-E로 생성한 이미지 605장으로 진행됐다. 프로젝트의 진행 방향 1) 우리가 직접 설계한 모델과 데이터를 Augmentation하여 학습한 모델과 비교. 2) 우리가 직접 설계한 모델과 pretrained model로 학습하여 비교. 결론 1) 데이터 Augmentation을 하면 성능이 무조건 좋아질 줄 알았는데 그렇지는..

[7주차] 시각지능 딥러닝 5주차에 딥러닝 강의를 해주신 강사님이 다시 한번 수업을 맡아주셨다! 근데 이번이 마지막 수업이라고 하셔서 너무 아쉬웠던 ㅠㅠ,, 시각지능(computer vision)과 CNN CNN(Convolutional Neural Network)은 이미지 분류같은 computer vision에 적합한 네트워크를 가지고 있어서 많이 사용한다. CNN은 이미지/ 비디오 같은 시각 데이터를 입력으로 받으면 특징을 추출해 데이터를 분류할 수 있는 기술이다. CNN은 기본적으로 Convolution / Pooling 레이어를 가진다. Convoluton는 이미지의 특징을 추출하는 역할을 하며, Pooling 레이어는 이미지의 크기를 줄이면서 특징을 요약하는 것 Convolution Layer ..