자바 스프링 부트 프로젝트와 파이썬 AI 프로젝트 연결하기

1장. 웹 애플리케이션 프로젝트 만들기
1절. FastAPI를 이용한 파이선 웹 애플리케이션
1.1. 개발 환경
1) 파이썬 인터프리터
2) 코드 작성 및 실행을 위한 도구
1.2. FastAPI 설치
1) ASGI
2) FastAPI와 ASGI
1.3. FastAPI 애플리케이션 생성
1.4. 데이터 모델링
1.5. FastAPI 문서화
1.6. FastAPI 미들웨어
1.7. FastAPI 종합 예제
1.8. 애플리케이션 실행
2절. Spring Boot를 이용한 자바 웹 애플리케이션
2.1. JDK 설치
1) JDK 종류
2) JDK 다운로드
3) JDK 설치
4) JAVA_HOME 환경변수 설정
5) PATH 환경변수 설정
6) 자바 버전 확인
2.2. 이클립스를 이용한 자바 개발
1) Spring Tools 4 설치하기
2) 스프링 스타터 프로젝트
2.3. 부트 프로젝트 생성 및 실행
2.4. 스프링 설정파일
2.5. 홈 컨트롤러와 프로젝트 실행

2장. 자바 스프링 부트와 파이썬 FastAPI로 배우는 객체 탐지: AI 모델 연동 및 이미지 처리
1절. 비동기 웹서비스 아키텍처와 개발 환경
1.1. 시스템 아키텍처
1.2. 개발 환경
1) 자바
2) 파이썬
2절. 파이썬 FastAPI 프로젝트
2.1. RestAPI 구현 테스트
2.2. FastAPI 앱 실행
2.3. 이미지 객체 탐지 서비스 구현
1) 라이브러리 및 모듈 임포트
2) FastAPI 애플리케이션 인스턴스 생성
3) YOLOv8 모델 로드
4) 데이터 모델 정의
5) 객체 탐지 함수
6) 기본 엔드포인트
7) 객체 탐지 엔드포인트
8) 애플리케이션 실행을 위한 정의
2.4. 전체 코드
2.5. 서비스 실행 확인
1) FastAPI 앱 실행
2) 비동기 요청 테스트
3절. 자바 스프링 부트 프로젝트
3.1. 부트 프로젝트 생성
3.2. 스프링 설정파일
3.3. 홈 컨트롤러와 프로젝트 실행
3.4. WebClient 빈 설정
3.5. 요청 컨트롤러
3.6. 비동기 요청을 위한 HTML 페이지
3.7. 요청 테스트
3.8. 자주 발생하는 오류

3장. MQTT를 이용한 실시간 객체 탐지 영상 전송과 수신
1절. 실시간 영상 스트리밍 서비스 개요
1.1. 시스템 아키텍처
1.2. 개발 환경
1) 자바
2) 파이썬
1.3. MQTT
1) MQTT 서버
2) MQTT 클라이언트
3) 방화벽 설정
2절. AI 서버에서 실시간 객체 탐지 후 영상 스트리밍
2.1. 객체 탐지 후 MQTT 브로커에 영상 스트리밍하기
1) 라이브러리 임포트
2) YOLO 모델 로드
3) MQTT 클라이언트 설정 및 브로커 연결
4) 클래스 라벨별 색상 설정 함수 정의
5) 객체 탐지 함수
6) 카메라에서 프레임 캡처 및 객체 탐지 루프
2.2. 전체 코드
2.3. 객체 탐지 서비스 실행
3절. MQTT 브로커에서 이미지 수신하기
3.1. 뷰-컨트롤러
3.2. 자바 웹에서 이미지 수신하기
1) HTML 기본 구조
2) JavaScript MQTT 클라이언트
3.3. 전체 코드
3.4. 실행