AI 초입자를 위한, 모두를 위한 AI 학습 플랫폼
저희는 마인즈랩과 기업연계 프로젝트를 진행하였습니다. 높은 자연어처리 기술 구현을 진행하면서, LSTM/ RNN/ attention 메커니즘/ bert등의 난이도 있는 자연어처리 모델들을 구현해 보았습니다. 이러한 어려움들을 통해, 진입장벽이 높은 자연어 처리를 좀 더 쉽게 배울 수 있는 서비스를 만들면 어떨까에 대한 생각에서 시작된 프로젝트입니다.
기본적으로 저의는 간단한 실습을 통해 코드를 확인해 볼 수 있습니다. 그리고 AI의 기본이라고 할 수 있는 이미지 분류와 자연어 처리에 대해 배워 볼 수 있습니다. 이미지 분류에서는 라이브로 직접 웹캠을 통해 학습을 할 수 있도록 구현하였고, 비교적 난이도 가 있는 자연어 처리에서는 자연어처리의 기본이 되는 모델들을 종류 별로 선택하여 사용할 수 있게 구현할 뿐만 아니라, 기본적으로 영어 전처리가 아닌 한국어 전처리가 가능하도록 구현을 하였습니다.
<준비중입니다.>
- 코드를 구현하지 않아도 이미지 분류와 텍스트 분류를 실습하고 코드와 결과를 확인 할 수 있습니다.
- AI를 처음 접한 SSAFY 후배 기수들에게 교보재 용도로 제공합니다. 마지막으로 AI를 tensorflow 튜토리얼을 해보신 분들은 무슨 말인지 쉽게 하기 쉽지 않습니다.
- 저희가 초보자 관점의 기본적인 튜토리얼을 제공하여, AI에 대한 진입 장벽을 낮춰줄 거라 기대합니다.
| 개발 언어 | 개발 환경 | API & 라이브러리 |
|---|---|---|
| Python | Django | TensorFlow /TensorFlow js |
| JS | Vue.js | celery |
| MariaDB | rabbitmq | |
| aws EC2 | keras | |
| sklearn | ||
| mecab |
- Clone the repo
git clone https://lab.ssafy.com/s03-final/s03p31d207.git --depth 1
cd s03p31d207- FRONTEND
cd /frontend
npm i
npm run serve- BACKEND
##가상환경 만들기
python -m venv venv
##가상환경 실행
##window
source venv/Scripts/activate
##ubuntu
source venv/bin/activate
##pip upgrade
python -m pip install --upgrade pip
## requirements 설치
pip install -r requirements.txt
pip install pillow
cd backend
python manage.py runserver- Celery
cd backend
Celery -A mindlap worker -l info- uWSGI
cd backend
uwsgi --http :8000 --gevent 10 --module test --gevent-monkey-patch --master --processes Samsung Software Academy for Youth 3th Gumi, 자율| 기업연계 프로젝트 D207
강창현[BackEnd,AI(문장분석)]- aaakch0316@gmail.com김영민[BackEnd,Frontend]- kastori1990@gmail.com노우현[BackEnd,AI(Image)]- ydav2295@gmail.com이예림[FrontEnd]- yearim.lee15b@gmail.com정성훈[FrontEnd]- wdtg10211@gmail.com
https://k3d207.p.ssafy.io/
email : test@test.com
password : Ssafy207!