코드스테이츠 AI 부트캠프ㅣ수강생 프로젝트 모음집

코드스테이츠 스토리

코드스테이츠 AI 부트캠프ㅣ수강생 프로젝트 모음집

2022년 11월 28일

코드스테이츠 AI 부트캠프에서는 총 6번의 프로젝트를 진행합니다. 지난 포스팅에서 AI 부트캠프에서 진행하는 개인 프로젝트와 협업 프로젝트의 내용에 대해 간단하게 소개해 드렸는데요. 이번 시간에는 수강생이 진행한 다양한 프로젝트 결과물을 모아보았어요.


AI 부트캠프 수강생의
프로젝트를 소개합니다.

인공지능, 데이터 전문가를 꿈꾸는 수강생들의 프로젝트 내용을 함께 살펴볼까요?

피부암 이미지 분할/분류
딥러닝 모델 🩺

피부암(흑색종)은 일반적인 점과 생김새가 비슷하여 조기에 발견이 어려운 것은 물론 다른 뼈나 혈관으로의 암세포 전이도 쉽게 일으킨다는 사실, 알고 계신가요?

AI 부트캠프에서 이러한 피부암(흑색종)을 조기에 발견하여 치료할 수 있도록 하기 위해 피부암 이미지 분할/분류 딥러닝 모델을 구현한 수강생이 있답니다.

ai 부트캠프 프로젝트
ai 부트캠프 프로젝트

해당 수강생은 피부암(흑색종)과 일반적인 점(모반)의 미세한 차이를 분류하기 위해 PyTorch 기반의 딥러닝 모델을 구현, 피부암(흑생종) 이미지의 패턴을 감지하였는데요. 그 결과 실제 피부암의 이미지 중 약 88%를 피부암으로 분류할 수 있었답니다.

학습 기록을 통한 정오답 예측 모델 📝

학창 시절에 문제집을 풀고 오답 노트를 만들었던 적 있으신가요? 틀린 문제를 일일이 기록하는 바람에 작성 시간이 오래 걸렸던 점이 불편했던 기억 다들 있으실 텐데요.

최근 교육업계에서는 AI를 이용한 개인화된 학습 서비스가 많이 출시되고 있는 흐름에 맞춰 프로젝트로 ‘학습 기록을 통한 정오답 예측 모델’을 구축한 수강생이 있답니다.

ai 부트캠프 프로젝트

수강생은 누적 정답률, 강의 시청 여부, 문제의 평균 정답률 등 유저의 다양한 학습 기록을 통해 아직 학습하지 않은 문제의 결과를 예측하는 머신러닝 모델을 구축하였는데요, 검증을 통해 roc auc score 0.778 라는 안정적인 성능을 확인할 수 있었답니다.

ai 부트캠프 프로젝트
*roc auc score : 최대값은 1이며 클래스를 분류하는 성능이 뛰어날수록 1에 가까운 값이 나옵니다.

토닥토닥 감정 맞춤
음성 챗봇 서비스 💬

사람들은 자신의 감정을 타인에게 숨기거나 나의 감정을 스스로도 잘 판단하지 못할 때가 많습니다. 우리가 감정을 표현하지 못할 때 먼저 목소리만으로도 감정 변화를 파악해 감정에 맞춰 답변을 할 수 있다면 얼마나 좋을까요?

이러한 생각을 통해 음성으로 감정을 분류하고 감정에 적합한 답변을 생성하여 음성으로 대화하는 챗봇 서비스를 개발한 코드스테이츠 AI 부트캠프 수강생 팀이 있습니다.

ai 부트캠프 프로젝트-모델링

해당 팀은 소리의 3요소인 소리의 크기, 높낮이, 음색 중 소리의 크기와 소리의 높낮이를 통해 기쁨, 슬픔, 분노, 당황, 중립 총 5가지의 감정을 분류하는 딥러닝 모델을 제작했습니다.

ai 부트캠프 프로젝트-모델링
챗 봇 모델 활용 결과

또한 분류된 감정 데이터를 활용하여 챗봇 모델 역시 개발하였는데요. 사용자가 음성을 녹음하게 되면 감정을 분석하고 답변을 생성하여 음성으로 재생하게 된답니다

이커머스 사용자 행동 데이터 기반
제품 추천 모델 🛒

인터넷으로 쇼핑을 할 때, 대안이 너무 많아 무슨 제품을 사야 할지 고민해 본 경험 다들 한 번쯤 있으시죠?

소비자에게 이커머스 웹사이트 이용 시 더 나은 대안을 제시할 수 있도록 유저 행동 데이터를 분석하여 추천 시스템을 구축한 팀이 있습니다.

해당 팀은 ‘전환이 일어나지 않은 사용자’와 ‘전환이 일어난 사용자’로 고객을 세분화하여 분석하고, 사용자가 아직 보지 못한 제품 중 가장 사용자가 선호할 것 같은 제품을 추천하는 시스템을 적용했는데요.

추천 시스템 적용 결과

실제 위 추천 시스템 적용 결과를 살펴보면, 전자시계를 많이 확인한 사용자에게 아직 보지 못한 전자시계를 성공적으로 추천하는 것을 확인할 수 있습니다.

6번의 프로젝트로 빈틈없이
실무 중심 학습 AI 부트캠프

관심 있는 도메인, 직무를 바탕으로 아이디어 회의, 기획 및 실험과 결과 도출까지 수강생이 직접 진행하는 AI 부트캠프의 프로젝트. 어떻게 보셨나요? 프로젝트 과정에 함께 참여해 보고 싶으신가요?

데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, 데이터 분석가 등 AI / 데이터 분야 전문가로 커리어를 시작하고 싶으시다면 AI 부트캠프를 통해 시작해 보세요! AI 부트캠프를 수료한 졸업생들이 커리어를 전환하여 쿠팡, 카카오스타일, LG CNS, KT, NC 소프트 등 다양한 기업에서 일하고 있답니다.

이석진 Growth Manager (Artificial Intelligence)
대표 이미지 김조은 Brand Designer


👨‍🚀 데이터 관련 취업에 특화된
AI 부트캠프가 더 궁금하다면?

코드스테이츠 스토리

코드스테이츠 AI 부트캠프ㅣ수강생 프로젝트 모음집

2022년 11월 28일

코드스테이츠 AI 부트캠프에서는 총 6번의 프로젝트를 진행합니다. 지난 포스팅에서 AI 부트캠프에서 진행하는 개인 프로젝트와 협업 프로젝트의 내용에 대해 간단하게 소개해 드렸는데요. 이번 시간에는 수강생이 진행한 다양한 프로젝트 결과물을 모아보았어요.


AI 부트캠프 수강생의
프로젝트를 소개합니다.

인공지능, 데이터 전문가를 꿈꾸는 수강생들의 프로젝트 내용을 함께 살펴볼까요?

피부암 이미지 분할/분류
딥러닝 모델 🩺

피부암(흑색종)은 일반적인 점과 생김새가 비슷하여 조기에 발견이 어려운 것은 물론 다른 뼈나 혈관으로의 암세포 전이도 쉽게 일으킨다는 사실, 알고 계신가요?

AI 부트캠프에서 이러한 피부암(흑색종)을 조기에 발견하여 치료할 수 있도록 하기 위해 피부암 이미지 분할/분류 딥러닝 모델을 구현한 수강생이 있답니다.

ai 부트캠프 프로젝트
ai 부트캠프 프로젝트

해당 수강생은 피부암(흑색종)과 일반적인 점(모반)의 미세한 차이를 분류하기 위해 PyTorch 기반의 딥러닝 모델을 구현, 피부암(흑생종) 이미지의 패턴을 감지하였는데요. 그 결과 실제 피부암의 이미지 중 약 88%를 피부암으로 분류할 수 있었답니다.

학습 기록을 통한 정오답 예측 모델 📝

학창 시절에 문제집을 풀고 오답 노트를 만들었던 적 있으신가요? 틀린 문제를 일일이 기록하는 바람에 작성 시간이 오래 걸렸던 점이 불편했던 기억 다들 있으실 텐데요.

최근 교육업계에서는 AI를 이용한 개인화된 학습 서비스가 많이 출시되고 있는 흐름에 맞춰 프로젝트로 ‘학습 기록을 통한 정오답 예측 모델’을 구축한 수강생이 있답니다.

ai 부트캠프 프로젝트

수강생은 누적 정답률, 강의 시청 여부, 문제의 평균 정답률 등 유저의 다양한 학습 기록을 통해 아직 학습하지 않은 문제의 결과를 예측하는 머신러닝 모델을 구축하였는데요, 검증을 통해 roc auc score 0.778 라는 안정적인 성능을 확인할 수 있었답니다.

ai 부트캠프 프로젝트
*roc auc score : 최대값은 1이며 클래스를 분류하는 성능이 뛰어날수록 1에 가까운 값이 나옵니다.

토닥토닥 감정 맞춤
음성 챗봇 서비스 💬

사람들은 자신의 감정을 타인에게 숨기거나 나의 감정을 스스로도 잘 판단하지 못할 때가 많습니다. 우리가 감정을 표현하지 못할 때 먼저 목소리만으로도 감정 변화를 파악해 감정에 맞춰 답변을 할 수 있다면 얼마나 좋을까요?

이러한 생각을 통해 음성으로 감정을 분류하고 감정에 적합한 답변을 생성하여 음성으로 대화하는 챗봇 서비스를 개발한 코드스테이츠 AI 부트캠프 수강생 팀이 있습니다.

ai 부트캠프 프로젝트-모델링

해당 팀은 소리의 3요소인 소리의 크기, 높낮이, 음색 중 소리의 크기와 소리의 높낮이를 통해 기쁨, 슬픔, 분노, 당황, 중립 총 5가지의 감정을 분류하는 딥러닝 모델을 제작했습니다.

ai 부트캠프 프로젝트-모델링
챗 봇 모델 활용 결과

또한 분류된 감정 데이터를 활용하여 챗봇 모델 역시 개발하였는데요. 사용자가 음성을 녹음하게 되면 감정을 분석하고 답변을 생성하여 음성으로 재생하게 된답니다

이커머스 사용자 행동 데이터 기반
제품 추천 모델 🛒

인터넷으로 쇼핑을 할 때, 대안이 너무 많아 무슨 제품을 사야 할지 고민해 본 경험 다들 한 번쯤 있으시죠?

소비자에게 이커머스 웹사이트 이용 시 더 나은 대안을 제시할 수 있도록 유저 행동 데이터를 분석하여 추천 시스템을 구축한 팀이 있습니다.

해당 팀은 ‘전환이 일어나지 않은 사용자’와 ‘전환이 일어난 사용자’로 고객을 세분화하여 분석하고, 사용자가 아직 보지 못한 제품 중 가장 사용자가 선호할 것 같은 제품을 추천하는 시스템을 적용했는데요.

추천 시스템 적용 결과

실제 위 추천 시스템 적용 결과를 살펴보면, 전자시계를 많이 확인한 사용자에게 아직 보지 못한 전자시계를 성공적으로 추천하는 것을 확인할 수 있습니다.

6번의 프로젝트로 빈틈없이
실무 중심 학습 AI 부트캠프

관심 있는 도메인, 직무를 바탕으로 아이디어 회의, 기획 및 실험과 결과 도출까지 수강생이 직접 진행하는 AI 부트캠프의 프로젝트. 어떻게 보셨나요? 프로젝트 과정에 함께 참여해 보고 싶으신가요?

데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, 데이터 분석가 등 AI / 데이터 분야 전문가로 커리어를 시작하고 싶으시다면 AI 부트캠프를 통해 시작해 보세요! AI 부트캠프를 수료한 졸업생들이 커리어를 전환하여 쿠팡, 카카오스타일, LG CNS, KT, NC 소프트 등 다양한 기업에서 일하고 있답니다.

이석진 Growth Manager (Artificial Intelligence)
대표 이미지 김조은 Brand Designer


👨‍🚀 데이터 관련 취업에 특화된
AI 부트캠프가 더 궁금하다면?

코드스테이츠 스토리

코드스테이츠 AI 부트캠프ㅣ수강생 프로젝트 모음집

2022년 11월 28일

코드스테이츠 AI 부트캠프에서는 총 6번의 프로젝트를 진행합니다. 지난 포스팅에서 AI 부트캠프에서 진행하는 개인 프로젝트와 협업 프로젝트의 내용에 대해 간단하게 소개해 드렸는데요. 이번 시간에는 수강생이 진행한 다양한 프로젝트 결과물을 모아보았어요.


AI 부트캠프 수강생의
프로젝트를 소개합니다.

인공지능, 데이터 전문가를 꿈꾸는 수강생들의 프로젝트 내용을 함께 살펴볼까요?

피부암 이미지 분할/분류
딥러닝 모델 🩺

피부암(흑색종)은 일반적인 점과 생김새가 비슷하여 조기에 발견이 어려운 것은 물론 다른 뼈나 혈관으로의 암세포 전이도 쉽게 일으킨다는 사실, 알고 계신가요?

AI 부트캠프에서 이러한 피부암(흑색종)을 조기에 발견하여 치료할 수 있도록 하기 위해 피부암 이미지 분할/분류 딥러닝 모델을 구현한 수강생이 있답니다.

ai 부트캠프 프로젝트
ai 부트캠프 프로젝트

해당 수강생은 피부암(흑색종)과 일반적인 점(모반)의 미세한 차이를 분류하기 위해 PyTorch 기반의 딥러닝 모델을 구현, 피부암(흑생종) 이미지의 패턴을 감지하였는데요. 그 결과 실제 피부암의 이미지 중 약 88%를 피부암으로 분류할 수 있었답니다.

학습 기록을 통한 정오답 예측 모델 📝

학창 시절에 문제집을 풀고 오답 노트를 만들었던 적 있으신가요? 틀린 문제를 일일이 기록하는 바람에 작성 시간이 오래 걸렸던 점이 불편했던 기억 다들 있으실 텐데요.

최근 교육업계에서는 AI를 이용한 개인화된 학습 서비스가 많이 출시되고 있는 흐름에 맞춰 프로젝트로 ‘학습 기록을 통한 정오답 예측 모델’을 구축한 수강생이 있답니다.

ai 부트캠프 프로젝트

수강생은 누적 정답률, 강의 시청 여부, 문제의 평균 정답률 등 유저의 다양한 학습 기록을 통해 아직 학습하지 않은 문제의 결과를 예측하는 머신러닝 모델을 구축하였는데요, 검증을 통해 roc auc score 0.778 라는 안정적인 성능을 확인할 수 있었답니다.

ai 부트캠프 프로젝트
*roc auc score : 최대값은 1이며 클래스를 분류하는 성능이 뛰어날수록 1에 가까운 값이 나옵니다.

토닥토닥 감정 맞춤
음성 챗봇 서비스 💬

사람들은 자신의 감정을 타인에게 숨기거나 나의 감정을 스스로도 잘 판단하지 못할 때가 많습니다. 우리가 감정을 표현하지 못할 때 먼저 목소리만으로도 감정 변화를 파악해 감정에 맞춰 답변을 할 수 있다면 얼마나 좋을까요?

이러한 생각을 통해 음성으로 감정을 분류하고 감정에 적합한 답변을 생성하여 음성으로 대화하는 챗봇 서비스를 개발한 코드스테이츠 AI 부트캠프 수강생 팀이 있습니다.

ai 부트캠프 프로젝트-모델링

해당 팀은 소리의 3요소인 소리의 크기, 높낮이, 음색 중 소리의 크기와 소리의 높낮이를 통해 기쁨, 슬픔, 분노, 당황, 중립 총 5가지의 감정을 분류하는 딥러닝 모델을 제작했습니다.

ai 부트캠프 프로젝트-모델링
챗 봇 모델 활용 결과

또한 분류된 감정 데이터를 활용하여 챗봇 모델 역시 개발하였는데요. 사용자가 음성을 녹음하게 되면 감정을 분석하고 답변을 생성하여 음성으로 재생하게 된답니다

이커머스 사용자 행동 데이터 기반
제품 추천 모델 🛒

인터넷으로 쇼핑을 할 때, 대안이 너무 많아 무슨 제품을 사야 할지 고민해 본 경험 다들 한 번쯤 있으시죠?

소비자에게 이커머스 웹사이트 이용 시 더 나은 대안을 제시할 수 있도록 유저 행동 데이터를 분석하여 추천 시스템을 구축한 팀이 있습니다.

해당 팀은 ‘전환이 일어나지 않은 사용자’와 ‘전환이 일어난 사용자’로 고객을 세분화하여 분석하고, 사용자가 아직 보지 못한 제품 중 가장 사용자가 선호할 것 같은 제품을 추천하는 시스템을 적용했는데요.

추천 시스템 적용 결과

실제 위 추천 시스템 적용 결과를 살펴보면, 전자시계를 많이 확인한 사용자에게 아직 보지 못한 전자시계를 성공적으로 추천하는 것을 확인할 수 있습니다.

6번의 프로젝트로 빈틈없이
실무 중심 학습 AI 부트캠프

관심 있는 도메인, 직무를 바탕으로 아이디어 회의, 기획 및 실험과 결과 도출까지 수강생이 직접 진행하는 AI 부트캠프의 프로젝트. 어떻게 보셨나요? 프로젝트 과정에 함께 참여해 보고 싶으신가요?

데이터 사이언티스트, 데이터 엔지니어, 데이터 분석가 등 AI / 데이터 분야 전문가로 커리어를 시작하고 싶으시다면 AI 부트캠프를 통해 시작해 보세요! AI 부트캠프를 수료한 졸업생들이 커리어를 전환하여 쿠팡, 카카오스타일, LG CNS, KT, NC 소프트 등 다양한 기업에서 일하고 있답니다.

이석진 Growth Manager (Artificial Intelligence)
대표 이미지 김조은 Brand Designer


👨‍🚀 데이터 관련 취업에 특화된
AI 부트캠프가 더 궁금하다면?

꿈꾸는 커리어의 시작