Projects

Django 블로그 만들기

Python Django와 AWS 서버, TinyMCE(WYSIWYG Editor)를 이용하여 쉽게 글을 쓰고 높은 자유도를 구현할 수 있는 나만의 블로그를 만들어보자.

1. AWS 인스턴스에서 Django 프로젝트 생성

2. Django urls.py에 html파일 연결하기

3. Django 어플리케이션에 Bootstrap 테마 적용

4. Django urls.py 파일 설정하기

5. Django models.py 로 데이터 테이블 생성

6. html화면에서 models 데이터 조회

7. Django urls.py 에서 파라미터 호출하기

8. Django Extends 이용해서 Navigation Bar 구현

9. 멀티미디어 에디터(WYSIWYG) TinyMCE 적용하기

10. Django+TinyMCE 에서 local 이미지 업로드하기

11. Django 어플리케이션 uWSGI 연결

12. Django 어플리케이션 nginx 연결

13. AWS 탄력적 IP(Elastic IP)로 EC2 IP 고정하기

14. AWS Route53으로 도메인 구입 및 등록하기

15. AWS ACM 으로 https (SSL) 인증서 등록하기

Kaggle로 시작하는 머신러닝, 딥러닝 분석

Kaggle은 기업 및 단체가 데이터 과제를 등록하고 사용자들이 모델을 개발해 경쟁하는 플랫폼입니다. 이를 통해 머신러닝과 데이터 분석을 쉽게 입문할 수 있습니다.
해당 프로젝트는 Inflearn의 '캐글로 시작하는 머신러닝, 딥러닝 분석'(대구빅데이터활용센터) 강의를 따라 실습을 하는 프로젝트로, 이를 통하여 Kaggle의 데이터를 활용해 실습을 하여 데이터 분석의 기초를 다집니다.

1. Kaggle 이란?

2. Kaggle 데이터셋 사용하기

3. pandas 로 데이터 처리하기(Kaggle 데이터 활용)

4. Seaborn, Matplot을 이용한 시각화

5. 데이터 전처리(아웃라이어 제거, 데이터 분리)

[Gen AI]이미지 생성 AI 비교

가장 널리 알려지고 많이 쓰이는 이미지 생성 AI들을 각 목표에 맞게 직접 사용해보고 활용도를 비교해보는 프로젝트

대상 생성 AI : DALL-E(ChatGPT), Midjourney, Flux, Ideogram, Adobe Firefly

1. 이미지 생성 AI(DALL-E, Flux, Midjourney, Ideogram, Adobe Firefly)의 특징 비교

2. 아이콘, 심볼 이미지 생성을 위한 최고의 생성 AI는?(Text-to-Image)