머신러닝 수업을 복습 및 다시 정리하겠다.
캡스톤 프로젝트에서 팀원들과 제작했던 ByCoBERT를 refactoring하려고 한다. 가능하다면, 프로젝트 단위 예측만 되던 것에서 적어도 클래스 단위 예측까지 할 수 있도록 발전시키고 싶다. 이 과정에서, Large Language Model에 대한 이론적인 이해가 부족하다는 것을 깨달았다. 지난 Machine Learning 수업 내용을 복습 정리하면서 전반적인 이론적 기초를 다시 쌓겠다. 동시에 AICE(AI Certificate for Everyone) 자격증도 겸사겸사 취득해보겠다.
다음은 복습을 진행할 목차와 AICE에 대한 대략적인 설명이다.
1.
CCTV 노드들의 상태와 실시간 영상 스트리밍을 위한 웹 인터페이스 구축
CCTV 노드들의 상태와 실시간 영상 스트리밍을 위한 웹 인터페이스 구축
주어진 템플릿만으로는 맘에 들지 않아서 댓글 기능과 게시물 검색 기능을 추가해봤다.
CCTV 관제 서비스를 WiFi-Halow를 사용하여 구축하고자 한다.
라즈베리파이가 필요한 노드들은 다음과 같다.
IoT 프로젝트로 CCTV 관제 서비스를 3명의 팀원들과 함께 구축하려고 한다. cctv 노드와 게이트웨이, 웹서버를 라즈베리파이로 제작하고, cctv망은 WiFi-Halow를 사용한다.
이를 위해 꽤 많은 HW부품들을 찾아서 구매해야했다. 감사하게도 고윤민 교수님을 통해 LINC 3.0 사업단의 지원을 받았다.
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