개발자로 후회없는 삶 살기

서론 ※ 이 포스트는 다음 교재의 학습이 목적임을 밝힙니다.https://wikidocs.net/81044 2-01 플라스크 기초 다지기현재 파이보 프로젝트는 `projects/myproject` 디렉터리 아래에 pybo.py 파일만 생성한 상태다. 그런데 이보다 규모를 갖춘 플라스크 프로젝트를 만들고자 한다면 …wikidocs.net 본론2.1 플라스크 기초 다지기- 프로젝트 구조① models.py = db 처리 파일 ② forms.py = 서버로 전송된 폼을 처리하는 파일 ③ views 디렉터리 = 화면 구성 파일 ④ static 디렉터리 = css, js, 이미지 파일을 저장하는  ⑤ templates 디렉터리 = html 파일을 저장하는 디렉터리 ⑥ config.py : 프로젝트의 환경변수, 데..

서론 ※ 이 포스트는 다음 교재의 학습이 목적임을 밝힙니다.https://wikidocs.net/81044 2-01 플라스크 기초 다지기현재 파이보 프로젝트는 `projects/myproject` 디렉터리 아래에 pybo.py 파일만 생성한 상태다. 그런데 이보다 규모를 갖춘 플라스크 프로젝트를 만들고자 한다면 …wikidocs.net 본론- 가상환경 셋팅하기1. 가상환경 dir 생성하기venvs를 만드는 상위 dir는 개발자가 평소에 웹 프로젝트를 보관하는 dir면 된다. 이제 모든 가상환경은 venvs 밑에 만들어 질 것이기 때문에 다른 웹 프로젝트와는 조금 다른 보관 용도라고 볼 수 있다.  ex) 이런식으로 하면 된다.Flask- web1- web2- venv 2. 가상환경 만들기  3. 가상환경..

서론 갑자기 수요조사를 하시더니 백엔드반을 나누겠다고 하셔서 AI 경험이 있는 저는 백엔드반 수업을 듣기로 했습니다. 인공지능 반 수업도 녹화 영상이 올라오기에 도커, 프로메테우스, 쿠버네티스 수업은 개인적으로 듣고 포스팅 하겠습니다. 1~3일차는 인공지능+백엔드 합반 수업이고 4일차부터 백엔드 분반 수업입니다. 본론 Flask는 MLOps에서 땔래야 땔 수 없는 필수 코스인 것 같습니다. 개인 프로젝트는 Flask를 활용한 AI 서비스를 만드는 것입니다. 가이드라인(참고 1)대로 프로젝트를 진행합니다. 내용 설명 부분을 보면 플라스크 docs가 있으니 한 번 훑어 보고 진행하겠습니다. 1일차 꿀벌 이미지 분류 프로젝트로 체감 난이도를 측정하고 체감 난이도와 제출 코드를 토대로 조를 짜, 조별 활동을 할..

서론 8월부터 진행했던 네트워크형 캠퍼스 아카데미 겨울 방학 집중 교육에 도입합니다. 본론 - 교육기간 : 2023년 1월 2일~2월 28일 - 장소 : 판교 지능형 ICT융합연구센터(스타트업캠퍼스 1동 7층) - 수업일정 1. 프로그래밍 심화 교육(48시간) : 1.2(월)~1.7(토) (8시간/일) 2. 개인프로젝트(112시간) : 1.9(월)~1.27(금) * 1.24일(화) 수업 3. 팀프로젝트(200시간) : 1.30(월)~2.27(월) (9시간/일) 4. 발표 및 수료 : 2023.2.28(화) - 내용 네트워크형 캠퍼스 아카데미는 8월부터 학기 중에는 각 학교에서 다른 교육을 받고 겨울방학 시작인 1월부터 모든 교육생들이 모여 프로젝트와 멘토링을 하는 형식입니다. 개인 프로젝트로 팀 프로젝트..

서론 이 포스트는 제가 네이버 부스트캠프 AI Tech 5기 지원을 위해 준비했던 전 과정을 담았습니다. [6기 합격 후기] [네이버 부스트캠프] AI Tech 6기 합격 후기 서론 이 포스트는 저와 같은 AI 엔지니어에게 도움이 되고자 작성합니다. 결론부터 말씀드리자면 필자는 코딩테스트에서 8문제 중 2문제 밖에 못 풀었지만 합격하였으며, 이를 통해 AI와 부스트 hsb422.tistory.com 5기는 실패했지만, 6기에는 성공했답니다! 본론 - 시작 날짜 2022년 12월 1일 목요일에 사전 설명회가 있었습니다. 설명회를 듣고 바로 준비를 시작한 것은 아니지만 사실상 준비를 마음먹은 날은 최종 제출일(23.01.09)로부터 거의 한 달 전이였습니다. - 준비를 위한 마음 가짐 저는 대학교 3년이고 ..

서론시험기간 때문에 몇 주 온라인 미팅을 했더니, 시간이 훅 지났습니다. 앞으로 남은 기간 동안 프로젝트를 깔끔하게 마무리 해보겠습니다. 본론- Edge Detection우리 모델은 테두리 이미지를 입력으로 넣기 때문에 Edge Detection 결과에 엄청난 영향을 받을 수도 있다는 생각을 했습니다. 따라서 기본이 되는 Canny 외에 다른 Edge Detection 모델도 사용해서 성능 비교를 하기로 했습니다. -> 종류1) EDTER(참고 1) : 데이터 문제로 불가2) Dexined(참고 2)3) LDC(참고 3)학습을 돌리기 전에 데이터 전처리가 되어야 하기 때문에 canny를 포함한 3가지 모델로 가장 Edge Detection이 안 됐었던 치마를 검출해 보고 각자 생각을 정리해 오기로 했습니..

서론 이번 포스팅에서는 Tensorflow로 구현한 DCGAN을 fashion dataset으로 학습한 후, 학습된 generator이 생성한 가짜 이미지를 확인하는 것을 목표로 합니다. 작업 환경은 Google Colab에서 진행합니다. -> 전체 코드 https://github.com/SangBeom-Hahn/BOAZ/tree/main/GanStudy/CycleGAN/fashion_cycle_gan_project GitHub - SangBeom-Hahn/BOAZ Contribute to SangBeom-Hahn/BOAZ development by creating an account on GitHub. github.com 본론 1. 학습에 필요한 util 함수들 정의 2. 데이터셋 로드 3. edge ..

서론 이번 포스팅에서는 Tensorflow로 구현한 DCGAN을 몽타주 dataset으로 학습한 후, 학습된 generator이 생성한 가짜 이미지를 확인하는 것을 목표로 합니다. 작업 환경은 Google Colab에서 진행합니다. -> 전체 코드 https://github.com/SangBeom-Hahn/BOAZ/tree/main/GanStudy/DCGAN/montage_project GitHub - SangBeom-Hahn/BOAZ Contribute to SangBeom-Hahn/BOAZ development by creating an account on GitHub. github.com 본론 1. 학습에 필요한 util 함수들 정의 2. 데이터셋 로드 3. 모델 구축 4. 학습 5. generat..