전체 여정
준비 → 데이터 → 모델 → 배포
AI 프로젝트는 한 바퀴의 사이클입니다. 전체를 먼저 보고 → 한 단계씩 채워 갑니다.
코스 1 · 도로 인식 · 총 10개 단계 · 10개 공개
코스 1 · 도로 인식
✦ MobileNetV3 전이학습
차선을 보고 스스로 달리는 자율주행 AI
도로 주행 영상에서 조향각을 자동 라벨링해 10,000장+ 데이터를 빠르게 쌓아요. MobileNetV3Large 전이학습으로 회귀 모델을 훈련 — 이미지를 넣으면 핸들 각도가 나옵니다.
조향각 회귀(Regression)자동 라벨링 10,000장+OpenVINO 최적화Step 1~7
코스 1 vs 코스 2 — 같은 전이학습, 다른 문제
두 코스 모두 전이학습(Transfer Learning)을 씁니다. 코스 1은 조향각 회귀(각도 하나), 코스 2는 객체 감지(위치+종류). 원리를 이해하면 어떤 AI 프로젝트도 응용할 수 있어요.
하드웨어 없이 코드 먼저 확인하고 싶다면?
각 노트북의
MOCK_MODE = True → 하드웨어 없이 실행 · MOCK_MODE = False → 실제 자동차 연결
각 노트북의
MOCK_MODE = True 설정으로 PC만으로 모든 단계를 미리 실행할 수 있어요.MOCK_MODE = True → 하드웨어 없이 실행 · MOCK_MODE = False → 실제 자동차 연결
전체 여정 · 준비 → 데이터 → 모델 → 배포
준비
자동차 셋업 & 드라이빙
↓→
데이터
모으고 다듬기
↓→
모델
학습·최적화
↓→
🚀 시작하기 — 자동차 셋업 & 작동 확인
준비 단계 + Step 1~7 전체 공개 · Windows + Jupyter Lab 기준