README.md

2024-AWS-ML-Camp-Workshop-Guide

2024 AWS ML camp Workshop Studio Documentation (Translated in Korean)

AWS Cloud Club in South Korea에서 진행하는 2024 AWS ML Camp 워크샵 한글 번역 문서입니다.

준비 사항

1. 하드웨어

모든 OS가 가능

2. 소프트웨어

Node.js

1. 노드에는 npm이 포함되어 있지만 원하는 경우 수동으로 설치할 수도 있습니다: NPM
2. 다음을 실행하여 설치를 확인하세요:
   1. node -v and npm -v 를 터미널/윈도우 콘솔에서 실행했을 때 잘 작동해야.

Visual Studio Code

다른 IDE들도 사용가능하지만 워크샵 모든 단계에서 VS Code를 기준으로 설명합니다.

3. AWS 계정

공식으로 열린 워크샵(Hosted workshop)이기 때문에 여러분들은 개인 계정이 필요하지 않습니다.

4. IAM 액세스 키 & 시크릿 구성

Hosted workshop

• 이미 필요한 권한이 있는 IAM 역할이 만들어져 있어요.
• 캡틴이 필요한 키에 액세스하는 방법을 알려드릴 예정입니다.
• 워크샵 동안 동일한 키를 사용할 수 있습니다.
• 이 창의 왼쪽 표시줄에 있는 AWS 계정 액세스 섹션을 확인하고 AWS CLI 자격 증명 가져오기를 선택하면 언제든지 키를 받을 수 있습니다.

시나리오

우리는 다음 시나리오의 상황에 처해있습니다! 🤣

모든 학과의 연구자와 학생들이 사진, 이미지, 문서 스캔을 검토하는 데 사용하는 AcadeML이라는 웹 앱을 개발해야합니다!

AcadeML은 다양한 방식으로 사용될 수 있어야 해요. 예를 들면,

• 요리 연구자는 레시피(요리 순서, 완성된 음식 사진 등)를 검토하는 데 사용할 수 있습니다.
• 역사학 교수님은 오래된 손글씨 편지를 분석하는 데 사용할 수 있습니다.
• 식물학 학생은 현장 탐험에서 찍은 사진을 검토하는 데 사용할 수 있습니다.

AcadeML의 개발자들 중에서도, 우리는 ML 기능을 추가하는 역할을 맡게 되었습니다.

현재 앱은 이미지 목록을 표시하고 새 이미지를 업로드하여 표시할 수 있습니다. ML로 이미지를 분석할 수 있는 몇 가지 버튼이 있지만 현재는 아무 기능도 수행하지 않습니다. 필요한 기능은 모든 이미지를 머신러닝으로 분석할 수 있도록 하고 이 버튼을 클릭할 때 결과를 표시하는 것입니다. 우리가 사용할 두 가지 기술은 객체 라벨링과 광학 문자 인식입니다.

다음 실습에서는 이 두 가지 기술을 추가할 것입니다:

• Lab 1: Rekognition으로 분석하기: 이미지를 Rekognition API로 보내면 이미지에서 감지한 객체에 Confidence Score를 매겨 레이블을 지정해보아요.

• Lab 2: Textract로 분석하기: 이미지를 Textract API로 보내면 이미지에서 텍스트를 감지해보아요.