📚 AI융합특강1

Vision LLM 기반 실습 및 프로젝트 수행 기록 레포지토리

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📌 Course Overview

설명:
최신 인공지능 기법 및 응용, 융합 방법론을 학습하고
Vision LLM을 활용한 실습 및 프로젝트 수행을 통해
실무형 연구 역량을 기르는 것을 목표로 한다.

본 강의에서는 PyTorch 기반 연산을 시작으로
Vision Encoder, Multimodal Projection Layer,
Large Language Model의 구조 및 상호작용을 이해하고,
이를 기반으로 실제 프로젝트 및 결과 분석을 수행한다.

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🎯 Repository Purpose

이 레포지토리는 다음을 위해 생성되었습니다:

• 📦 코드 관리
• 📊 실험 결과 기록
• 🧪 과제 아카이빙

⚠️ 대용량 파일은 GitHub 용량 제한으로 인해 Google Drive에 저장됩니다.

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📂 Structure

AI-1/
├── week4/
├── week5/
├── week_6_7_8/
└── README.md

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📊 Assignments & Results

🧩 Week 2

PyTorch의 Tensor, MLP(MNIST) 기반 실험 및 성능 분석

• 💻 Code(.ipynb): Google Drive
• 📁 포함 내용:
  • 보고서

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🧩 Week 3

CNN(CIFAR-10, MNIST, FashionMNIST) 기반 실험 및 성능 분석

• 💻 Code(.ipynb): Google Drive
• 📁 포함 내용:
  • 보고서

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🧩 Week 4

CNN(ImageFolder dataset: RPS, Food11) 기반 실험 및 성능 분석

• 📊 Results: Google Drive
• 📁 포함 내용:
  • Training logs
  • Performance graphs
  • Sample outputs
  • 보고서

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🧩 Week 5

VGG19, MVGG19 기반 실험 및 성능 분석

• 📊 Results: Google Drive
• 📁 포함 내용:
  • Training logs
  • Performance graphs
  • Sample outputs
  • 보고서

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🚀 Week 6–8 (Midterm Assignment)

ResNet(STL-10) 기반 실험 및 성능 분석

• 📊 Results: Google Drive
• 📁 포함 내용:
  • Training logs
  • Performance graphs
  • Sample outputs
  • Config files
  • 보고서

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🔗 Quick Access

👉 전체 결과 한 번에 보기
➡️ https://drive.google.com/drive/folders/1KtGfyjB1U2UCCKOeJRFue_tfmQxlOkfY?usp=drive_link

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⚠️ Notes

• 본 레포지토리는 코드 중심 저장소입니다.
• 실험 결과 및 대용량 파일은 Google Drive를 통해 제공됩니다.
• 일부 결과는 모델 학습 환경에 따라 재현이 필요할 수 있습니다.

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🛠️ Tech Stack

• Python
• PyTorch
• NumPy / Pandas
• Matplotlib

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✍️ Author

• Name: HeeJin CHO
• Major: AI