👩‍💻 이지터뷰 (Easy-terview) : AI 면접 피드백 서비스

AI repository

• 2024 SMWU IT공학전공 졸업프로젝트 이지터뷰 AI 레포지토리입니다.
• 표정 인식 모델 개발 및 OpenAI API를 활용한 프롬프트 엔지니어링 진행했습니다.

사용한 기술 스택

AI

Backend

Infra

AI 시스템 아키텍쳐

표정 인식 모델 학습 과정

1. Kaggle의 FERData를 이용한 ResNet9 모델 학습 (ResNet9_epoch-100_score-0.8633.pth)
2. AI-Hub의 한국인 감정 인식을 위한 복합 영상 데이터를 이용한 ResNet18 모델 학습 (ResNet18_final_best_updated.pth)
   • 학습시킨 ResNet9 모델을 이용하여 전이학습 진행

포팅 매뉴얼

사전 준비 사항

다음 소프트웨어가 설치되어 있어야 합니다.

• Python (>= 3.8)
• Git
• 가상 환경 관리 도구 (venv 또는 conda)
• 필수 라이브러리 (requirements.txt 파일 참고)
• GPU (선택 사항, 모델 학습 시 권장)

저장소 클론

로컬에 해당 저장소를 클론합니다:

git clone https://github.com/2024-SMWU-Graduation/AI.git
cd AI

가상 환경 설정

의존성 관리를 위해 가상 환경을 사용하는 것을 권장합니다.

• venv 사용 시

python -m venv venv
source venv/bin/activate  # macOS/Linux
venv\Scripts\activate    # Windows

• conda 사용 시

conda create --name ai_project python=3.8
conda activate ai_project

필수 라이브러리 설치

가상 환경 활성화 후, 필요한 라이브러리를 설치합니다:

pip install -r requirements.txt

서버 실행

Flask 서버를 실행하여 모델 예측을 수행하려면 다음 명령어를 실행합니다.

python app.py