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Python 이해하기
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프로그래밍을 위한 Python 문법 기초
Python Tutorials
[Python] Python이란 무엇인가? - 프로그래밍 입문자를 위한
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6일차: 최종 시스템 통합 및 데모 (FastAPI)
부제:
딥보이스/딥페이크 탐지 모델을 활용한
추론 API 서버
구축 및
전체 통합
Agenda: 6일차 학습 목표 및 일정 (8H)
•
모듈 1 (이론/실습):
FastAPI 서버 환경 설정 및 프로젝트 구조 구성
•
모듈 2 (실습):
딥보이스 탐지 API 개발 (FastAPI)
•
모듈 3 (실습):
딥페이크 이미지 탐지 API 개발 (FastAPI)
•
모듈 4 (실습):
전체 프론트/백엔드 시스템 통합 및 연결
•
모듈 5 (최종):
Docker 가상 컨테이너 기술을 활용한 통합 애플리케이션 구축 프로젝트 데모 및 Q&A
모듈 1: FastAPI 서버 환경 설정 및 프로젝트 구조
1. 환경 설정 및 라이브러리 설치
•
목표:
FastAPI 웹 서버 환경을 구축하고, TensorFlow 모델을 로드할 수 있도록 준비.
•
필수 라이브러리:
fastapi
,
uvicorn
,
tensorflow
,
librosa
,
opencv-python
.
[AI딥페이크] 6.
딥페이크 탐지 프로젝트(2) - Inference API + Frontend + Backend → Docker 애플리케이션 통합
5일차: 딥페이크 탐지 앱 개발(1) 프로젝트
부제:
데이터 전처리, 딥보이스 및 딥페이크 이미지 모델 분석과 훈련
Agenda: 5일차 학습 목표 및 일정
•
데이터 전처리:
개념 이해 및 딥페이크 탐지를 위한 기초 데이터 확보.
•
딥보이스 모델 분석:
음성 특징 학습 및 진위 판별 메커니즘 이해.
•
딥페이크 이미지 모델 탐색:
이미지 모델 아키텍처 비교 및 프로젝트 적용 모델 선정.
•
실습:
Colab 환경에서 전처리, 모델 구축, 훈련 및 성능 평가 수행.
모듈 1: 데이터 전처리 및 개요
1. 데이터 전처리
[AI딥페이크] 5.
딥페이크 탐지 프로젝트(1) - AI 모델 학습
4일차: 백엔드 프로그래밍 (NestJS)
부제:
Node.js, TypeScript, NestJS 핵심 개념과 RESTful API 서버 구축
Agenda: 4일차 학습 목표 및 일정
1.
NestJS 이론 (1):
핵심 개념, 아키텍처 (DI, Module)
2.
NestJS 실습 (1):
Nest CLI 환경 구축 및 프로젝트 생성 (Resource)
3.
NestJS 이론 (2):
데이터베이스와 ORM (TypeORM)
4.
NestJS 실습 (2):
DB 연동, Entity/Repository, 서비스 로직 구현
5.
NestJS 이론 (3):
REST API 리팩토링 (DTO, Pipe)
6.
요약 및 5일차 예고
(FastAPI AI 연동 준비)
모듈 1: NestJS 핵심 개념 (이론)
1. Why NestJS?
•
Problem:
Node.js
의 자유도. (Express, Koa)
[AI딥페이크] 4.
백엔드 프로그래밍 언어 및 개발 환경 구축
(
NestJS
)
3일차 - 프론트엔드 개발: React 기초
부제:
JavaScript 핵심 문법, React 컴포넌트, Hooks를 활용한 딥페이크 탐지 웹 UI 구현
Agenda: 3일차 학습 목표 및 일정
1.
JavaScript Core (이론):
ES6+ 주요 문법, 비동기 처리 (Promise, async/await).
2.
React Core (이론):
SPA, JSX, Component, Props, State 개념.
3.
실습 1 (환경 구축):
React 개발 환경 구축 (Vite), 기본 컴포넌트 및 Props.
4.
실습 2 (상태 관리):
React Hooks (
useState
), 이벤트 핸들링.
5.
실습 3 (UI/생명주기/라우팅):
HTML/CSS in JSX,
useEffect
, React Router.
모듈 1: JavaScript Core (이론)
1. Why JavaScript?
•
웹 브라우저를 제어하는 유일한 프로그래밍 언어.
•
React, NestJS(Node.js) 모두 JavaScript(TypeScript) 기반으로 동작함.
[AI딥페이크] 3. 프론트엔드 프로그래밍 언어 및 개발 환경 구축 (React)
2일차: 스마트시티 산업 동향 및 딥페이크 탐지 프로젝트 설계
부제:
딥페이크 탐지 기술의 스마트시티 적용 방안 모색 및 웹 서비스 기획
2일차 학습 목표 및 일정
1.
이론 (2H):
스마트시티 산업 동향 및 딥페이크 탐지 기술 적용 방안
2.
실습 (6H):
딥페이크 탐지 웹 애플리케이션 프로젝트 설계
3.
발표 및 피드백:
팀별 설계 내용 발표
모듈 1: 스마트시티 산업과 AI
1. 스마트시티 산업 동향
•
정의:
ICT 기술을 도시 공간에 적용, 도시 자원을 효율적으로 활용함.
•
국내외 사례 분석 (HWP 기반)
•
핵심 기술:
IoT, 빅데이터, AI, 그리고 디지털 트윈.
[AI딥페이크] 2.
스마트시티 산업과 AI
1일차: AI 혁신과 스마트시티: 딥페이크 탐지 첫걸음
부제:
AI 기본기, 스마트시티 적용, 그리고 딥페이크 문제의 이해
Agenda: 1일차 학습 목표 및 일정
1.
AI/DL 이론:
AI, 머신러닝, 딥러닝 개념 및 차이점 이해
2.
실습 1 (환경):
Colab 및 Python 데이터 분석 도구 (Numpy/Pandas) 활용
3.
스마트시티 이론:
스마트시티 개념, AI 활용 방안
4.
딥페이크 이론:
딥페이크 기술 원리 및 사회적 문제점 인지
5.
실습 2 (분석):
딥페이크 샘플 데이터 분석 및 토론
모듈 1: AI 개요 및 딥러닝 (이론)
1. 인공지능(AI)의 정의
[AI딥페이크] 1. AI 및 스마트시티
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