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What if I had been on the Titanic?! Building an AI Web Service to Predict Survival Probability with PyTorch & Next.js

This course starts with the question "If I had been on the Titanic, could I have survived?" and completes a full-stack project that develops an AI model to predict survival probability based on actual data and serves it as a web service. You'll practice the entire process of AI and web development, from deep learning modeling using PyTorch, building a backend server with FastAPI, to implementing a user interface with Next.js.

16 learners are taking this course

  • dakgangjung123
실습 중심
AI 활용법
백엔드이해하기
처음하는배포
pytorch
Python
Deep Learning(DL)
PyTorch
Next.js
FastAPI

What you will learn!

  • Deep Learning Model Development Using PyTorch

  • Building a PyTorch Integrated Backend API Server Using FastAPI

  • Next.js + Shadcn UI for Modern Frontend Development

  • Data Preprocessing and Practical Machine Learning Applications

  • AI Model Integration with Web Services and Real Service Operations

Getting Started with AI: How Should You Actually Begin?

"I learned Python... but what do I do now?"

This is probably a story that many of you can relate to. I had a friend around me who finished Python basics through YouTube. Excitedly saying "I want to try deep learning too!" so I recommended PyTorch to them.

What was the result? A few days later, my friend lost interest after only looking at the PyTorch official documentation, saying "This is just difficult for no reason?" They understood the code, but were overwhelmed by what data to use, what to build, and how to actually apply it.

This course started from exactly that overwhelming feeling. The goal of this course is to provide the most reliable and enjoyable experience for your 'first full-stack + AI model development project' after learning Python syntax.


Experience the 'Titanic Survival Prediction' website that you'll be creating yourself!
https://survivethetitanic.site

There's nothing more certain than meeting the finished product first before learning the code, right?
Visit the site and directly check AI's prediction of what would have happened if you had boarded the Titanic!

🔐 Experience the admin page in advance too!
https://survivethetitanic.site/admin

  • ID: admin

  • Password: admin123

  • Notice: The prediction data deletion feature is currently disabled.

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Python, Deep Learning, PyTorch, Next.js, FastAPI

nextjs

Next.js (Frontend Web Development)

Implement a user interface and page where users can directly input passenger information and view prediction results received from the FastAPI server in real-time.

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FastAPI (Building Backend API Server)

Create an API that allows you to request and use a completed PyTorch model from the web. It serves as a bridge connecting the AI model and the frontend.

pytorch

PyTorch (AI Model Development)

We'll create a model to predict survival rates using the Titanic dataset. We'll practice the basic process of data preprocessing, TabTransformer model design, and training.

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Building Your Own Company Website with React, Node.js, MongoDB: Complete Guide

If you want to experience web development from A to Z, I recommend this course. You can learn the fundamentals of web development by building a website with a blog and admin page based on React and Node.js. Especially for those lacking web fundamentals, we provide 4 core foundational courses on HTML, CSS, JS, and React for free, so feel free to get started without any burden.

👉Go to Lecture


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Building a Voting Community Platform with React & FastAPI: From Development to Monetization with Payment Systems!

Did you like the FastAPI and React(Next.js) combination you learned in this course? Use that same technology stack to create a 'voting community' where users can communicate. You can add depth to your project by experiencing KG Inicis payment system integration, which is the core of actual services.

👉 Take on the FastAPI/React Advanced Project Challenge (Click)

Pre-enrollment Reference Information

Data Provision

All materials can be easily downloaded or accessed through links in the 'Class Notes' section within the lecture.

  • Chapter-by-chapter and final project source code (GitHub repository)

    • We provide the complete source code of the final deliverable completed in the course.

    • Furthermore, to allow students to start practicing from a specific part or reference sections where they get stuck, we provide code completed at each chapter organized into separate folders. This allows you to check the code at any desired point, compare it with your own code, and continue learning at any time.

  • Notion-based chapter roadmap & To-do list

    • All course content is perfectly organized in Notion pages as chapter-by-chapter to-do lists for your convenience.

    • Each chapter is organized with a checklist of tasks to be performed (e.g., 'Setting up FastAPI project initial configuration', 'Creating User model'), so you can clearly track your progress and follow along meticulously without missing any parts.

  • PyTorch Modeling Code Detailed Explanation PDF

    • This is specially created material for the AI modeling part that many people find most challenging. For all PyTorch code written in Google Colab, we provide a separate PDF file containing detailed comments and explanations about what each line means and why it was written that way.

Prerequisites and Important Notes

  • Prerequisites

    • [Required] Python Basic Syntax: A basic understanding of variables, conditional statements, loops, and functions is required. This may be challenging for programming beginners.

    • [Recommended] HTML/CSS/JS Basics: While it's possible to take the course without web development experience, having related knowledge will help with learning the frontend part.

    • It's okay if you don't have experience with PyTorch, FastAPI, or Next.js.

  • Questions and Updates

    • For lecture-related questions, please leave them on the Inflearn 'Q&A' board and we will respond within 1-2 days.

    • The course content will be continuously updated to reflect major technology updates and feedback.

Recommended for
these people

Who is this course right for?

  • Someone who has learned the basic Python syntax but feels lost about what to do next

  • Those who want to gain practical experience combining machine learning models with web services

  • Those who are new to PyTorch or want to properly utilize it

  • Someone who wanted to connect an AI model to the web but didn't know how

  • Those who want to work on practical projects with visible results rather than just simple theory

Need to know before starting?

  • Understanding Python Basic Syntax

  • Basic machine learning concepts only (supervised learning, classification, train/validation data split)

  • Understanding of HTML/CSS or simple JavaScript structure

Hello
This is

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Courses

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.

 

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Curriculum

All

73 lectures ∙ (25hr 15min)

Course Materials:

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