AI 에이전트와 함께하는 Vision AI 서비스 구축 풀사이클

02

1차시_Vision Task(Cls, Det, Seg, Instance Seg) 및 모델 선정

03

2차시_개발자 필수 체크- 카메라 스펙(해상도, FPS)과 조명 설정

04

3차시_SOTA 모델 탐색하는 방법

05

[실습 1-1] 개발 환경 설정

06

[실습 1-2] AnyLabeling 설치 및 라벨링 실습

07

[실습 1-3] 고품질 오픈 데이터셋 다운로드

08

4차시_라벨링 툴 활용 및 Auto-Labelling

09

5차시_실전 데이터 증강

10

6차시_PyTorch Custom Dataset Loader 구현 및 포맷 변환

11

[실습 2-1] 데이터 증강 파이프라인 구현

12

[실습 2-2] 파이토치 데이터셋 클래스 구축

13

7차시_CNN을 넘어 ViT로- RepViT 아키텍처 분석

14

8차시_RepViT 활용 Custom 이미지 분류기 Fine-tuning

15

9차시_TensorBoard를 활용한 학습 모니터링 및 튜닝

16

10차시_XAI 실습- Grad-CAM으로 판단 근거 시각화

17

[실습 3] 분류 모델 학습

18

11차시_1-Stage Detector의 진화와 YOLOv8(v11) 이해

19

12차시_YOLOv8 Custom Data 학습 및 트러블 슈팅

20

13차시_Inference 분석- mAP 해석 및 Threshold 최적화

21

[실습 4-1] YOLOv8 Nano 사전 학습 모델

22

[실습 4-2] 결과 비교 실습

23

14차시_Semantic vs Instance Segmentation 차이와 트렌드

24

15차시_YOLOv8-Seg 활용 학습 및 마스크 추출

25

16차시_MobileSAM 활용 Zero-shot 객체 분할 실습

26

[실습 5-1] YOLOv8-Seg 모델 학습 및 픽셀 마스클 데이터 추출

27

[실습 5-2] 제로샷 분할 시스템 구현

28

17차시_모델 서빙 아키텍처- Flask vs FastAPI 비교

29

18차시_FastAPI 활용 기본 AI 추론 서버 구축

30

19차시_Base64 이미지 처리 및 Swagger UI 문서 자동화

31

20차시_API 성능 테스트(Locust) 및 프로젝트 이관 가이드

32

[실습 6-1] FastAPI로 엔드투엔드 서빙 코드 구현하기

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[실습 6-2] Locust로 가상의 유저 트래픽 생성하기

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21차시_트러블 슈팅 가이드