🎓 KMOOC CodeLabs: Hands-on AI Projects

K-MOOC 기반의 AI 실습 프로젝트 저장소입니다. > 데이터 전처리부터 모델 구현, 결과 분석까지 AI 개발의 전 과정을 프로젝트 형태로 학습할 수 있도록 구성되었습니다.

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🚀 Main Projects

🥬 1. Vegita_Project: 배추 가격 예측 AI

기상 데이터와 가격 데이터를 활용하여 미래의 배추 가격을 예측하는 회귀(Regression) 모델 프로젝트입니다.

• Task: Time-series Forecasting / Regression
• Tech: Python, TensorFlow, Pandas (Data Analysis)
• Key Point: 기온, 강수량 등 다변량 데이터 간의 상관관계 분석 및 모델 학습

💬 2. NLP: 챗봇 구현까지의 전 과정

텍스트 데이터의 전처리부터 자연어 이해(NLU), 최종적인 챗봇 시스템 구현까지 다룹니다.

• Task: Natural Language Processing (NLP) / Chatbot
• Tech: KoNLPy (Morpheme Analysis), Word2Vec/FastText, RNN/LSTM
• Key Point: 한국어 특화 형태소 분석 및 임베딩 과정을 거쳐 대화형 인터페이스 구축

🖼️ 3. Image Processing: 비전 AI 실무

디지털 이미지 처리의 기초부터 딥러닝 기반의 이미지 분류 및 인식 과정을 다룹니다.

• Task: Computer Vision (CV)
• Tech: OpenCV, Convolutional Neural Networks (CNN), PyTorch/Keras
• Key Point: 이미지 필터링, 특징 추출 및 신경망을 활용한 사물 인식 자동화

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🛠 Tech Stacks

• Languages:
• Frameworks:
• Libraries: OpenCV, Scikit-learn, Pandas, Matplotlib, KoNLPy

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📂 Directory Structure

├── Vegita-Project/       # 배추 가격 예측 관련 코드 및 데이터
├── NLP/                  # 자연어 처리 실습 및 챗봇 엔진
├── Image-Processing/     # 이미지 처리 및 CNN 모델링
└── README.md