서울 엔비디아 아카데미 · AI 코어 엔지니어 과정 학습 포트폴리오 정리·큐레이션: @Seungpyo1007
Disclaimer / 고지. 본 조직은 NVIDIA와 무관한 비공식 개인 학습 포트폴리오입니다. This is an unofficial personal learning portfolio and is not affiliated with, endorsed by, or sponsored by NVIDIA Corporation. 조직명은 수강한 교육과정(서울 엔비디아 아카데미)을 나타내기 위한 것일 뿐입니다.
AI 코어 엔지니어 교육과정에서 파이썬 기초부터 생성 모델(GAN)까지 밟아온 학습 여정을, 단순 실습 파일 모음이 아니라 주제별로 완결된 저장소로 재구성했습니다. 각 저장소는 개요·방법론·결과·실행법을 갖춘 하나의 독립된 프로젝트입니다.
| 프로젝트 | 한 줄 소개 | 분야 |
|---|---|---|
| gan-mnist-image-generation | DCGAN으로 손글씨 숫자 생성, 학습 진행 시각화 | Generative |
| yolo-object-detection | YOLOv5 커스텀 과일 검출 + YOLOv8 추론 | Object Detection |
| korean-movie-review-sentiment | 형태소 분석 + LSTM 한국어 감성 분석 | NLP |
| medical-ct-transfer-learning | 폐 CT 영상 전이학습 분류 | Medical CV |
| 저장소 | 내용 |
|---|---|
| ai-fundamentals | 파이썬 문법·OOP·파일IO·정규식·크롤링 + NumPy/Pandas/시각화 |
| machine-learning-sklearn | KNN·회귀·SVM·결정트리·KMeans (scikit-learn) |
| deep-learning-keras | Keras MLP·배치정규화·오토인코더 |
| pytorch-fundamentals | PyTorch 기초 — Iris MLP·활성화 함수 |
| pytorch-mnist-classification | PyTorch MNIST·과적합·정규화 |
| computer-vision | CNN 이미지 분류·데이터 증강 |
| opencv-image-processing | OpenCV 영상처리 기초 |
| data-analysis-penguins | pandas EDA·시각화 (Palmer Penguins) |
| nlp | 나이브베이즈·워드임베딩·SimpleRNN |
| 저장소 | 내용 |
|---|---|
| pytorch-object-detection | 단일 객체 탐지 — VOC XML·바운딩박스·CNN |
| semantic-segmentation | 시맨틱 세그멘테이션 — FCN & U-Net |
| generative-models | 생성 모델 — VAE(PyTorch) & DCGAN(TensorFlow) |
flowchart LR
A["Python 기초<br/>ai-fundamentals"] --> B["데이터 분석<br/>numpy·pandas·viz"]
B --> C["머신러닝<br/>machine-learning-sklearn"]
C --> D["딥러닝<br/>deep-learning-keras"]
D --> E["컴퓨터 비전<br/>computer-vision · YOLO · GAN"]
D --> F["NLP<br/>nlp · 한국어 감성분석"]
E --> G["응용: 의료영상 전이학습"]
- 언어/도구: Python, Git, Jupyter
- 데이터: NumPy, pandas, Matplotlib, seaborn, BeautifulSoup
- ML: scikit-learn
- DL: TensorFlow / Keras
- CV: CNN, VGG16 전이학습, YOLOv5/v8, DCGAN
- NLP: KoNLPy(형태소 분석), Word Embedding, RNN/LSTM
이 포트폴리오의 저자 프로필 → @Seungpyo1007 교육과정이 진행되며(2차·3차 …) 각 주제 저장소는 계속 심화·확장됩니다.
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