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내가 타이타닉에 탔었다면?! PyTorch & Next.js로 생존 확률 예측 AI 웹 서비스 만들기

이 강의는 “타이타닉에 내가 탔다면 과연 살아남을 수 있었을까?”라는 질문에서 출발하여, 실제 데이터를 기반으로 생존 확률을 예측하는 AI 모델을 개발하고, 이를 웹으로 서비스하는 풀스택 프로젝트를 완성합니다. PyTorch를 이용한 딥러닝 모델링, FastAPI로 백엔드 서버 구축, Next.js로 사용자 인터페이스 구현에 이르기까지, AI와 웹 개발의 전 과정을 실습하게 됩니다.

10명 이 수강하고 있어요.

  • 닭강정
실습 중심
AI 활용법
백엔드이해하기
처음하는배포
pytorch
Python딥러닝PyTorchNext.jsFastAPI

이런 걸 배울 수 있어요

  • PyTorch를 활용한 딥러닝 모델 개발

  • FastAPI를 이용한 Pytorch 융합 백엔드 API 서버 구축

  • Next.js + Shadcn UI를 사용한 최신 모던 프론트엔드 개발

  • 데이터 전처리 및 머신러닝 실전 적용

  • AI 모델과 웹서비스 통합 및 실제 서비스 운용

AI 입문, 도대체 어떻게 시작해야 할까?

"파이썬은 배웠는데... 이제 뭐하죠?"

아마 많은 분들이 공감하실 이야기일 겁니다. 제 주변에도 유튜브로 파이썬 기초를 끝낸 친구가 있었죠. 신나서 "나도 딥러닝 해볼래!" 하길래 PyTorch를 추천해 줬습니다.

결과는 어땠을까요? 며칠 뒤 친구는 PyTorch 공식 문서만 보다 "이건 그냥 어렵기만 한데?"라며 흥미를 잃어버렸습니다. 코드는 알겠는데, 어떤 데이터를 가지고, 뭘 만들고, 어떻게 써먹어야 할지 막막했던 겁니다.

이 강의는 바로 그 막막함에서 시작되었습니다. 파이썬 문법 다음의 '첫 번째 풀스택 + AI 모델 개발 프로젝트' 경험을 가장 확실하고 재미있게 채워드리는 것, 그게 이 강의의 목표입니다.


여러분이 직접 만들게 될 '타이타닉 생존 예측' 웹사이트를 미리 체험해보세요!
https://survivethetitanic.site

코드를 배우기 전에, 완성된 결과물을 먼저 만나보는 것만큼 확실한 건 없겠죠?
사이트에 접속해서 만약 내가 타이타닉에 탔다면 어땠을지, AI의 예측을 직접 확인해보세요!


🔐 관리자 페이지도 미리 체험해보세요!
https://survivethetitanic.site/admin

  • 아이디: admin

  • 비밀번호: admin123

  • 안내: 현재 예측 데이터 삭제 기능은 비활성화되어 있습니다.

Python, 딥러닝, PyTorch, Next.js, FastAPI

Next.js (프론트엔드 웹 개발)

사용자가 직접 승객 정보를 입력하고, FastAPI 서버로부터 받은 예측 결과를 실시간으로 확인하는 사용자 인터페이스 및 페이지를 구현합니다.

FastAPI (백엔드 API 서버 구축)

완성된 PyTorch 모델을 웹에서 요청하고 사용할 수 있도록 API를 만듭니다. AI 모델과 프론트엔드를 연결하는 다리 역할을 합니다.

PyTorch (AI 모델 개발)

타이타닉 데이터를 사용해 생존율을 예측하는 모델을 만듭니다. 데이터 전처리, TabTransformer 모델 설계, 훈련의 기본 과정을 실습합니다.

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React, Node.js, MongoDB로 만드는 나만의 회사 웹사이트: 완벽 가이드

웹 개발의 A to Z를 경험하고 싶다면 이 강의를 추천합니다. React, Node.js 기반으로 블로그, 관리자 페이지까지 갖춘 웹사이트를 만들며 웹 개발의 정석을 배울 수 있습니다. 특히 웹 기초가 부족한 분들을 위해 HTML, CSS, JS, React 핵심 기초 강의 4편을 무료로 제공하니 부담 없이 시작해 보세요.

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React & FastAPI로 만드는 투표 커뮤니티 플랫폼: 결제 시스템으로 수익화까지!

이번 강의에서 배운 FastAPI와 React(Next.js) 조합이 마음에 드셨나요? 그 기술 스택을 그대로 활용해 사용자들이 소통하는 '투표 커뮤니티'를 만들어 보세요. 실제 서비스의 핵심인 KG이니시스 결제 시스템 연동까지 경험하며 프로젝트의 깊이를 더할 수 있습니다.

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수강 전 참고 사항

자료 제공

모든 자료는 강의 내 '수업 노트' 섹션에서 쉽게 다운로드하거나 링크를 통해 접근할 수 있습니다.

  • 챕터별및 최종 프로젝트 소스 코드 (GitHub 저장소)

    • 강의에서 완성하는 최종 결과물의 전체 소스 코드를 제공합니다.

    • 뿐만 아니라, 수강생이 특정 파트부터 실습을 시작하거나 중간에 막히는 부분을 참고할 수 있도록, 각 챕터별로 완료된 시점의 코드를 폴더로 구분하여 모두 제공합니다. 이를 통해 언제든 원하는 지점의 코드를 확인하고 자신의 코드와 비교하며 학습을 이어갈 수 있습니다.

  • Notion 기반의 챕터별 로드맵 & To-do 리스트

    • 강의의 모든 과정을 Notion 페이지에 챕터별 To-do 리스트 형식으로 완벽하게 정리하여 제공합니다.

    • 각 챕터에서 수행해야 할 작업들(예: 'FastAPI 프로젝트 초기 설정하기', 'User 모델 생성하기')이 체크리스트로 구성되어 있어, 자신이 어디까지 진행했는지 명확하게 파악하며 놓치는 부분 없이 꼼꼼하게 따라올 수 있습니다.

  • PyTorch 모델링 코드 상세 해설 PDF

    • 많은 분들이 가장 어려워하는 AI 모델링 파트를 위해 특별 제작된 자료입니다. Google Colab에서 작성하는 모든 PyTorch 코드에 대해, 각 라인이 어떤 의미를 가지며 왜 이렇게 작성되었는지 상세한 주석과 설명을 담은 PDF 파일을 별도로 제공합니다.

선수 지식 및 유의사항

  • 선수 지식

    • [필수] Python 기본 문법: 변수, 조건문, 반복문, 함수에 대한 기본적인 이해가 필요합니다. 프로그래밍 입문자에게는 어려울 수 있습니다.

    • [권장] HTML/CSS/JS 기초: 웹 개발 경험이 없어도 수강은 가능하지만, 관련 지식이 있으면 프론트엔드 파트 학습에 도움이 됩니다.

    • PyTorch, FastAPI, Next.js 경험은 없어도 괜찮습니다.

  • 질문 및 업데이트

    • 강의 관련 질문은 인프런 '질문/답변' 게시판에 남겨주시면 1-2일 내에 답변 드립니다.

    • 주요 기술 업데이트나 피드백을 반영하여 강의 내용은 지속적으로 보완될 예정입니다.

이런 분들께
추천드려요

학습 대상은
누구일까요?

  • Python 기본 문법은 익혔지만, 그다음 단계로 무엇을 해야 할지 막막한 분

  • 머신러닝 모델을 웹서비스와 결합하는 실전 경험을 쌓고 싶은 분

  • PyTorch를 처음 접하거나 제대로 활용해보고 싶은 분

  • AI 모델을 웹에 연결하고 싶은데 방법을 몰랐던 분

  • 단순 이론보다 결과가 눈에 보이는 실전 프로젝트가 하고 싶은 분

선수 지식,
필요할까요?

  • Python 기초 문법 이해

  • 기본적인 머신러닝 개념만 (지도학습, 분류, 학습/검증 데이터 분할)

  • HTML/CSS 또는 간단한 JavaScript 구조에 대한 이해

안녕하세요
입니다.

450

수강생

25

수강평

46

답변

5.0

강의 평점

6

강의

안녕하세요! 서강대학교 컴공과를 졸업하고 현재 대학원 진학을 준비 중인 학생입니다.

고등학교 때 우연히 풀스택 웹 개발과 파이썬을 활용한 자동 매매를 시작하면서 프로그래밍에 빠지게 되었습니다.

그 후 다양한 프로젝트와 프로그래밍 과외활동을 경험하며 실력과 노하우를 공유했습니다. 이러한 경험을 통해 프로그래밍을 처음 접하는 분들에게도 "이렇게 쉬울 수 있구나!"라는 느낌을 줄 수 있는 강의를 만들고자 노력하고 있습니다.

 

실용적인 예제와 친근한 설명으로 여러분의 학습을 돕고 싶습니다. 감사합니다.

 

GitHub 저장소 바로가기 (클릭!)

커리큘럼

전체

66개 ∙ (22시간 46분)

해당 강의에서 제공:

수업자료
강의 게시일: 
마지막 업데이트일: 

수강평

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