전체 여정
준비 → 데이터 → 모델 → 배포
AI 프로젝트는 한 바퀴의 사이클입니다. 전체를 먼저 보고 → 한 단계씩 채워 갑니다.
코스 2 · 교통신호 인식 · 총 7개 단계 · 7개 공개
코스 2 · 교통신호 인식
✦ YOLOv11 전이학습코스 1 완료 후
표지판을 보고 반응하는 객체 인식 AI
교통 표지판을 직접 박스로 라벨링해 ~1,000장으로 YOLOv11을 훈련해요. 전이학습 덕분에 적은 데이터로도 충분합니다. 좌회전·정지·직진·우회전·스쿨존 5종을 실시간 감지.
객체 감지(Object Detection)직접 라벨링 ~1,000장자체 HTML 라벨링 툴Step 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.
전체 여정 · 준비 → 데이터 → 모델 → 배포
준비
코스 1 이어받기 & 설치
↓→
데이터
모으고 라벨링
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배포
표지판 인식 주행
🚀 시작하기 — Setup Check
코스 1 완료 후 시작 · Step 1~7 전체 공개 · Windows + Jupyter Lab 기준