![[브오디-75] 딥러닝 실무 프로젝트](https://www.masocampus.com/wp-content/uploads/2022/12/딥러닝-실무-프로젝트_썸네일_v1.0.jpg)
커리큘럼
| 0. 딥러닝 실무 프로젝트의 개요와 개발 프로세스 | |||
| [onc75] DLP001 딥러닝 실무 프로젝트의 개요 | FREE | 00:05:25 | |
| [onc75] DLP002 CNN 모델 프로세스 | 00:03:40 | ||
| [onc75] DLP003 실무 프로젝트 개발 과정 프로세스 | 00:05:27 | ||
| 1. 데이터셋 구성과 데이터 전처리 | |||
| [onc75] DLP101 이미지 수집을 위한 Flickr API 연결 | FREE | 00:09:50 | |
| [onc75] DLP102 Flickr API를 이용한 이미지 수집 | 00:13:27 | ||
| [onc75] DLP103 이미지 Numpy 형식 변환의 작업 순서 | 00:03:37 | ||
| [onc75] DLP104 이미지 Numpy 형식으로 변환하기 | 00:06:43 | ||
| [onc75] DLP105 원-핫 인코딩과 데이터 구분 | 00:04:26 | ||
| [onc75] DLP106 이미지 데이터 전처리 | 00:04:46 | ||
| 2. CNN 모델 정의 컴파일 | |||
| [onc75] DLP201 CNN 구조와 활성화 함수 | FREE | 00:10:41 | |
| [onc75] DLP202 컨볼루션 연산과 스트라이드 | 00:04:41 | ||
| [onc75] DLP203 CNN 모델 도식화 | 00:07:12 | ||
| [onc75] DLP204 CNN 모델 정의와 컴파일 설정 | 00:06:47 | ||
| 3. CNN 모델 실행 | |||
| [onc75] DLP301 모델 평가와 시각화 | FREE | 00:09:07 | |
| 4. 이미지 증식 모델 개선 | |||
| [onc75] DLP401 OpenCV를 활용한 이미지 증식 | 00:07:23 | ||
| [onc75] DLP402 증식된 이미지를 활용한 모델 평가 | 00:03:01 | ||
| 5. CNN 모델 예측하기 | |||
| [onc75] DLP501 직접 찍은 사진을 이용한 모델 예측 | 00:09:12 | ||
| 6. Flask 프레임워크를 이용한 CNN 모델 웹서빙 | |||
| [onc75] DLP601 웹서빙을 위한 Flask 서버 구성 | 00:05:30 | ||
| [onc75] DLP602 Flask 서버를 이용한 웹페이지 제작 | 00:15:34 | ||
| 7. Ngrok과 Flask를 이용한 웹서빙 | |||
| [onc75] DLP701 Ngrok 프레임워크를 활용한 외부 연결 | 00:09:28 | ||
| [onc75] DLP702 포트 연결 해제와 강의 핵심 요약 | 00:04:42 | ||
| 8. 교재 다운로드 센터 | |||
| [onc75] DLP801 교재 다운로드 센터 | 00:00:00 | ||
| 9. 사후 만족도 평가 | |||
| [onc75] DLP901_사후 만족도 조사 | 00:00:00 | ||
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