Vision·딥러닝·LLM/Agent를 실제 서비스로 연결하는 개발을 지향합니다.
데이터 처리와 모델 평가부터 API·데이터베이스·사용자 화면까지 이어지는 프로젝트를 진행합니다. 각 프로젝트에서 해결하려는 문제와 기술 선택의 이유, 검증 과정을 함께 기록합니다.
프로젝트 상세 소개 · 개발 진행 현황 · 공통 학습 기록
현재 단계: 프로젝트별 순차 구현·검증. 확인된 코드와 테스트만 완료 결과로 표시하고, 예정 기능은 구현 후 갱신합니다.
| 분야 | 프로젝트 | 목표 |
|---|---|---|
| AI 서비스 | Structured Bloom | 기분·시간에 맞는 활동 추천과 이력 관리 |
| 딥러닝 · 분석 Agent | 사례 기반 이상탐지 | 오류 검출부터 원인 후보 분석·설명·보고서 생성 |
| Vision 응용 | 코디 추천·보드 | 실제 상품 이미지로 의류 조합 추천·코디 보드 출력 |
| LLM · Agent 설계 | 세계관 캐릭터 엔진 | 1회차 상태·행동 검증 엔진과 13개 테스트 완료 |
프로젝트마다 다음 세 가지를 확인하는 것을 목표로 합니다.
- 문제에 맞는 AI 적용: 데이터와 요구사항에 맞춰 모델·검색·Agent의 역할을 정합니다.
- 서비스까지 연결: 입력, 추론, API, 저장, 사용자 화면을 하나의 흐름으로 설계합니다.
- 근거가 있는 결과: 비교 조건, 실패 사례, 직접 구현한 범위를 기록합니다.
GitHub · lightleaping · workingskyroad@gmail.com
학습·검증 및 포트폴리오 운영 문서
기존 프로젝트는 재학습·직접 구현·설명 확인을 거친 범위만 현재 역량으로 반영합니다. 과거 코드나 성능 수치를 새 프로젝트의 결과로 사용하지 않습니다.
2026-09-11 업데이트 · 프로젝트의 계획과 검증된 결과를 구분해 공개합니다.