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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.

17 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.

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.

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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

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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.

GitHub 저장소 바로가기 (클릭!)

Curriculum

All

73 lectures ∙ (25hr 15min)

Course Materials:

Lecture resources

Mission

Section 1. Ch.0 Lecture Introduction and Basic Setup

5 lectures ∙ (29min)

Section 2. Ch.1 (AI) Implementation Flow Introduction and Google Colab Usage

2 lectures ∙ (15min)

Section 3. Ch.2 (AI) Google Colab AI Model Training (Part 1)

5 lectures ∙ (1hr 39min)

8. 2-1. Kaggle Titanic Dataset Download and Integration
06:04
9. 2-2. Loading Dataset and Importing Packages (Step 1)
12:10
10. 2-3. Data Loading and Basic Exploration (Step 2 & 3)
30:52
11. 2-4. Advanced Feature Engineering (Step 4)
24:24
12. 2-5. TabTransformer Model Definition (Step 5)
25:38

Section 4. Ch.3 (AI) Google Colab AI Model Training (Part 2)

4 lectures ∙ (1hr 23min)

Section 5. Ch.4 (Backend) Generated AI Model Training and Backend Integration

5 lectures ∙ (56min)

Section 6. Ch.5 (Frontend) Main Page Creation (Part 1)

5 lectures ∙ (2hr 19min)

Section 7. Ch.6 (Frontend) Creating the Main Page (Part 2)

4 lectures ∙ (1hr 1min)

Section 8. Ch.7 (Frontend) Creating Prediction Page

6 lectures ∙ (2hr 15min)

Section 9. Ch.8 (Full Stack) Connecting Frontend & Backend Predictions

6 lectures ∙ (3hr 3min)

Section 10. Ch.9 (Full Stack) Purchasing a Boarding Pass Ticket from 1912

5 lectures ∙ (1hr 57min)

Section 11. Ch.10 (Full Stack) Community Board Feature Implementation

9 lectures ∙ (2hr 55min)

Section 12. Ch.11 (Full Stack) Admin Page and Statistics Visualization (Part 1)

4 lectures ∙ (2hr 14min)

Section 13. Ch.12 (Full Stack) Admin Page and Statistics Visualization (Part 2)

4 lectures ∙ (2hr 13min)

Section 14. Ch.13 (Frontend) Multi-language Support Feature Development (Upload Complete!)

3 lectures ∙ (42min)

Section 15. Ch.14 (Frontend) SEO Optimization and Google Search Console Registration (Upload Complete!)

2 lectures ∙ (36min)

Section 16. Ch.15 Domain Purchase and Deployment (Upload Complete!)

4 lectures ∙ (1hr 9min)

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빅데이터의 기본 개념과 최신 트렌드를 파악하고, 빅데이터 분석 기법의 기술적인 이해를 통해 데이터 패턴을 추출하여 비즈니스에 활용할 수 있는 방법을 제시합니다. 빅데이터를 통해 새로운 비즈니스를 창출하고, 미래의 비즈니스환경에 대한 통찰력을 기를 수 있습니다.

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이 24시간 튜토리얼에서는 자신만의 유튜브 클론을 만드는 방법을 배우게 됩니다. Next 15와 React 19(tRPC 포함), 서버 컴포넌트에서의 프리페칭, 클라이언트 컴포넌트에서의 서스펜스 활용, 비디오 처리, 백그라운드 작업, AI 기능 등 고급 주제들을 다룰 것입니다.

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