(서비스 명)

• 최종 서비스 명을 위 괄호 부분에 작성하세요.
• 최종 서비스의 한 줄 소개를 작성하세요.

프로젝트 구성 안내

• bullet point 에 적힌 내용을 수정해 주시면 됩니다.

• 초기 기획은 언제든 수정될 수 있으니 웹서비스 결과를 내는데 초점을 두시기 바랍니다.

1. 프로젝트 소개

어떠한 인공지능 모델과 알고리즘을 사용했는지에 대한 설명과 엔드유저에게 보이는 웹서비스에 대한 소개

• 사용하려는 인공지능 모델과 알고리즘을 명시
• 인공지능에 사용하려는 데이터를 명시, 이에 대한 설명
• 기술 스택 (python, d3, pandas, jupyter, javascript, MySQL 등)
• 사용된 라이브러리 (numpy, matplotlib, wordcloud 등)
• 웹서비스에 대한 자세한 개요

2. 프로젝트 목표

웹서비스의 해결 과제와 인공지능으로 해결하기 위한 방안 논의 (50자 이상)

• 프로젝트 아이디어 동기
• 문제를 해결하기 위한 특정 질문 명시
• 인공지능을 통해 해결하려는 문제를 구체적으로 작성

3. 프로젝트 기능 설명

웹서비스의 유용성, 편의성 및 시각화의 실용성에 대한 설명

• 주요 기능 (주된 활용성) 및 서브 기능
• 프로젝트만의 차별점, 기대 효과

4. 프로젝트 구성도

• 와이어프레임/스토리보드 추가

5. 프로젝트 팀원 역할 분담

이름	담당 업무
멤버1	팀장/프론트엔드 개발
멤버2	백엔드 개발/인공지능

멤버별 responsibility

1. 팀장

• 기획 단계: 구체적인 설계와 지표에 따른 프로젝트 제안서 작성
• 개발 단계: 팀원간의 일정 등 조율 + 프론트 or 백엔드 or 인공지능 개발
• 수정 단계: 기획, 스크럼 진행, 코치님 피드백 반영해서 수정, 발표 준비

2. 프론트엔드

• 기획 단계: 큰 주제에서 문제 해결 아이디어 도출, 와이어프레임 작성
• 개발 단계: 와이어프레임을 기반으로 구현, 인공지능 학습 결과 시각화 담당, UI 디자인 완성
• 수정 단계: 코치님 피드백 반영해서 프론트 디자인 수정

3. 백엔드

• 기획 단계: 데이터셋을 확보하기 위한 데이터베이스 구축, 데이터셋 수집
• 개발 단계: 데이터 베이스 구축 및 API 활용, 웹서비스 사용자의 정보 수집 기능 구현, 인공지능 학습 결과를 활용한 기능 구현
• 수정 단계: 코치님 피드백 반영해서 백엔드 설계/기능 수정

4. 인공지능

• 기획 단계: 웹 서비스 프로젝트 주제에 맞는 모델 및 알고리즘 설정, 모델과 알고리즘에 적합한 데이터셋 수집
• 개발 단계: 데이터 전처리, 학습 모델 구현, 학습 데이터 가공 및 모델 정밀도 향상
• 수정 단계: 코치님 피드백 반영해서 인공지능 학습 방식 수정

6. 버전

• 프로젝트의 버전 기입

7. FAQ

• 자주 받는 질문 정리