파이썬(Python) 딥러닝(Deep Learning,DL) 프로젝트 - Flask 웹 서빙 CNN 프로젝트

여러분의 공개 요청에 따라, 파이썬(Python)을 사용하여 딥러닝(Deep Learning, DL) 프로젝트를 진행하는 과정에서 Flask 웹 서버를 활용하여 CNN(Convolutional Neural Network) 모델을 구현하고 이미지 분류 기능을 제공하는 시스템을 구축하는 내용을 담은 강의 개요를 설명해드리겠습니다.

강의 개요:

1. 딥러닝 소개 및 CNN 이해

• 딥러닝의 역사와 발전
• CNN의 개요와 구조
• CNN의 장점과 활용 사례

2. 파이썬 환경 설정 및 라이브러리 소개

• Anaconda, Python 환경 설정
• TensorFlow와 Keras 소개
• OpenCV의 기본 사용법

3. CNN 모델 구현

• CNN 모델의 성능 측정
• 간단한 CNN 모델 구현
• 데이터 전처리와 데이터 증강

4. Flask로 웹 서버 구축

• Flask 소개 및 기본 설정
• HTML/CSS, JavaScript를 통한 웹 인터페이스 만들기
• Flask와 TensorFlow를 연동하여 API 제작

5. CNN 모델을 활용한 이미지 분류

• 이미지 분류 시스템 구현
• CNN 모델의 학습과 테스트
• Flask API를 통한 실시간 이미지 분류 서비스 제공

6. 성능 평가 및 최적화

• CNN 모델의 성능 평가 방법
• 모델 성능 향상을 위한 파인튜(Hyperparameter) 조정
• OpenCV를 활용한 이미지 처리 및 최적화

7. 프로젝트 구현

• 개과 고양이 이미지 분류 프로젝트 기획
• Flask 웹 서버 통합 및 배포
• 최종 프로젝트 시연 및 피드백

8. Q&A 및 마무리

• 강의 내용 복습 및 질문 답변
• 추가 자료 및 스터디 자원 안내
• 강의 종료 및 후속 조치 안내

이 강의를 통해 참여하신 분들은 딥러닝의 기본 개념부터 실제로 Flask 웹 서버를 활용하여 이미지 분류 시스템을 구축해보는 경험을 할 수 있습니다. 또한, 김진숙 교수의 열정적인 강의와 실습 중심의 학습 방법을 통해 실질적인 IT 기술 역량을 키우는 데 도움이 되길 바랍니다.