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[Skills Summary]에는 가이드에 관련된 내용을 한 눈에 볼 수 있게 정리해 두었습니다.

각 프로젝트 별 자세한 내용은 [Details]에 적어두었습니다. 각 프로젝트 페이지에서 자세한 내용을 확인하실 수 있습니다.

Skills Summary

- AI Experience -

Type: Video Instance Segmentation, Object Tracking, classification

- Dataset Experience -

Type: youtube video(yvis-19), occluded video(ovis), emotion image(emoset), emotion text(emoji), number image(mnist) …

Collection method: direct collection(with Survey/Crawling), data argumentation(with Cycle Gan), Using open dataset

다뤄보았던 셋 중에 가장 용량이 컸던 셋은 2,883 high resolution video를 포함하는 yvis-19 이었습니다. 가장 개수가 많았던 셋은 118K emotion image를 포함하는 emoset 이었습니다.

- Programming Language Skills -

Language: Python, C++, C, Kotlin, Flutter

AI Framework: Pytorch

Backend Framework: FastAPI, Django

Collaboration Tools: Git

- OS Experience -

Linux(WSL), Window

AI 학습/백엔드 작업 등을 위해서 서버에서 작업을 진행할 때에는 리눅스 터미널을 사용합니다.

- Etc… -

OpenCV: System programming 프로젝트에서 C++ openCV 라이브러리 사용 경험이 있습니다. Python에서는 ‘카메라 띄우기’ 정도의 간단한 활용만 해보았습니다.

Json: Dataset을 사용하기 위해서 Dataset 정보(label, number 등)를 저장하기 위해 사용한 경험이 있습니다. 이 외에는 Data science 수업 시간에 파일 분석을 위해서 주로 사용해본 경험이 있습니다.

AI Training: UGRP, CV lab 인턴 활동에서 인공지능 학습 경험을 쌓을 수 있었습니다. colab을 이용한 학습, GPU 서버를 이용한 학습, 개인 노트북(gram)을 이용한 학습 경험이 있습니다.

Details

- Research Project -

DGIST CV Lab (Computer Vision/AI Project)

DGIST SID Lab

UGRP (Computer Vision/AI Project)

- Development Project -

KAIST Madcamp

App Project (SKKU X HYU X DGIST)

Video Instance Segmentation

App Project (SKKU X HYU X DGIST)

[LG AI Research] Supplementary documents

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