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[1주차 - Day1] 어서와! 자료구조와 알고리즘은 처음이지? (1)
첫째 날은 라이브 세션으로 30년 차 실리콘밸리 데이터 엔지니어 강사님의 강연을 들었습니다. 주니어 개발자로서 갖춰야 할 태도와 자세가 주된 내용이었습니다. 끊임없이 탐구하고, 커리어의 굴곡을 이해하고, UP & DOWN을 현명하게 대처해야 한다는 말이 제 뇌리에 박혔습니다. 새로운 기술의 습득이 아닌 결과를 내는데 초점 맞추기 아주 나쁘지 않은 환경에 있다는 전제 자신이 맡은 일을 잘하기 위해서 필요한 기술습득 ex) 자동화하기 혹은 실행시간 단축하기 자신이 맡은 일의 성공/실패를 어떻게 결정하는지 생각 - 매니저와의 소통이 중요, 성공/실패 지표에 대해서 생각 시작과 꾸준함의 중요성 아무 일도 안 하면 아무런 일도 발생하지 않음: 시작이 반 Practice Makes Perfect - 꾸준히 매일 하..
2023.03.13 -
<인공지능 기초 다지기> 코칭스터디: 2023 수료
2023년 1월 12일부터 2월 23일까지 6주간 진행되었던 코칭스터디를 수료했습니다! 낯선 주제들과 심도 깊은 내용을 학습하는 시간을 가졌는데, 어렵게 느껴지기도 했지만 수료하고 나니 그만큼 성장했다는 생각이 듭니다. 매주 주어지는 미션과 강의 일정, 팀별 회의가 있었는데요. 각자 파이썬 알고리즘 문제 풀이 미션을 수행하고, 팀별로 정한 시간에 모여 회의를 통해 더 좋은 답안을 고민하는 시간을 가졌습니다. 저는 구글링을 통해서 어떤 원리로 문제가 답으로 도출되는지에 대해 고민하여 매주 회의에 참석했으며, 결과적으로 우수 팀을 선정되진 못했지만, 기본 학습 태도를 갖추는데 아주 큰 도움을 받았습니다. '모두의 연구소'를 통해 인공지능에 대한 개념을 정립하고, 데이터 사이언스 직무에 대한 이해를 높일 수 ..
2023.03.02 -
[부스트코스] 코칭스터디 9기 : AI Basic 2023 5주차 미션(Q1, Q2, Q3) 변형 문제 풀이
Q1. MNIST 데이터셋을 직접 Load 해 봅시다. 데이터셋을 로드하고 DataLoader를 구현해 보세요. Input import torch import torch.nn as nn import torchvision.datasets as dset import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader training_epochs = 18 # training 반복 횟수 batch_size = 150 root = './data' mnist_train = dset.MNIST (root=root, train=True, transform=transforms, download=True) mnist_test = dset..
2023.02.20 -
[부스트코스] 코칭스터디 9기 : AI Basic 2023 1주차 미션(Q3, Q4, Q5) 변형 문제 풀이
Q3. 각 학생들의 평균 점수를 출력하시오. Input score = [(100, 96), (94, 89), (60, 54), (73, 83), (76, 82)] def get_avg(score): for index, point in enumerate(score): print(f'{index+1} 번, 평균 : {sum(point)/len(point):.1f}') get_avg(score) Output 1 번, 평균 : 98.0 2 번, 평균 : 91.5 3 번, 평균 : 57.0 4 번, 평균 : 78.0 5 번, 평균 : 79.0 Q4. 2 개의 딕셔너리 객체를 합쳐 출력하시오. Input dict_first = {'파인애플': 35, '바나나': 19, '망고': 10, '키위': 14} dict_..
2023.01.15 -
[부스트코스] 코칭스터디 9기 : AI Basic 2023 1주차 미션(Q1, Q2) 변형 문제 풀이
Q1. num_list 가 홀수인 데이터만 출력하도록 하는 함수를 작성하시오. Input #주어진 리스트 num_list = [3, 9, 11, 14, 18, 21, 25, 27] def get_odd_num(num_list): for num in num_list[:]: if (num %2 == 0): num_list.remove(num) return num_list print(get_odd_num(num_list)) Output [3, 9, 11, 21, 25, 27] Q2. string 문장을 받아 단어를 역순으로 출력하는 함수를 작성하시오. Input sentence = "Life is too short You need python" def reverse_sentence(sentence): resu..
2023.01.13 -
Mathematics for Artificial Intelligence 9강: CNN 첫걸음
Convolution 연산 이해하기 지금까지 배운 다층신경망(MLP)은 각 뉴런들이 선형모델과 활성함수로 모두 연결된 (fully connected) 구조이다. (만일 i가 바뀌면 사용되는 가중치도 바뀐다.) Convolution 연산은 이와 달리 커널(kernel)을 입력벡터 상에서 움직여가면서 선형모델과 합성함수가 적용되는 구조이다. (모든 i에 대해 적용되는 커널은 V로 같고, 커널의 사이즈만큼 x상에서 이동하면서 적용한다. / 활성화 함수를 제외한 Convolution 연산도 선형변환에 속한다.) 커널 사이즈는 고정된 상태이기에 파라미터를 많이 줄일 수 있다. Convolution 연산의 수학적인 의미는 신호(signal)를 커널을 이용해 국소적으로 증폭 또는 감소시켜서 정보를 추출 또는 필터링하..
2023.01.05