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1월 6일 오후에 배운 내용이다. 책 : 파이썬 알고리즘 인터뷰 저자 : 박상길 의 책을 읽고 서로 얘기하면서 이해하고 질문하는 수업방식이다. 1. 오리엔테이션 2. 빅오 - 점근적 실행 시간을 표기할 때 가장 널리 쓰이는 수학적 표기법 중 하나 - 입력의 크기가 충분히 클 때 알고리즘의 효율성에 따라 수행 시간이 크게 차이가 나는가에 대한 것 - 종류 : O(1), O(log n), O(n), O(n log n), O(n^2), O(2^n) - 알고리즘은 흔히 "시간과 공간이 트레이드오프 관계다" - 빅오는 상한을 의미, 빅오메가는 하한을 의미, 빅세타는 평균을 의미한다. - 빅오 표기법은 주어진(최선/최악/평균) 경우의 수행 시간의 상한을 나타낸다. 3. 자료형 - 파이썬의 자료형 종류 : 정수(in..

1월 6일 오전에 배운 내용이다. 1. 인코딩과 디코딩 - 문자열 - 바이트, 인코딩, 디코딩, 유니코드 2. 문자열 다루기 - 이스케이프 문자 : \', \", \t, \n, \\ - 원시 문자열 : r을 따옴표 앞에 붙인다. - startswith, endswith - 공백 종류 : 스페이스, 탭(\t), 줄 바꿈, 라인 피드(\n), 개행 복귀(\r) - 공백 처리 : strip, lstrip, rstrip - 대소문자 관련 : upper, lower, capitalize - isX : isupper, islower, istitle, isalpha, isalnum, isdecimal - join, split, replace 3. 정규 표현식 - sub, compile, search, match, f..

1. 인공지능과 가위바위보 하기 - 이미지 분류기는 어떤 것이 있을까? - 데이터 준비하기 : MNIST 숫자 손글씨 데이터 2. 데이터 준비하기 - MNIST 숫자 손글씨 불러오기 - 검증용 데이터(validatation set), 교차검증(cross validation) 3. 딥러닝 네트워크 설계하기 - Sequenential Model 사용하기 4. 딥러닝 학습시키기 - fit(), epochs, shape, reshape 5. 얼마나 잘 만들었는지 확인하기 - loss 확인, accuracy 확인 6. 더 좋은 네트워크 만들어 보기 - 하이퍼파라미터들을 바꾸면서 학습시켜보기 : channel1, channel2, dense, train_epoch 7. 프로젝트 : 가위바위보 분류기 만들기 - 가위..

1) Multiclass SVM loss(Hinge loss) 2) Loss 함수는 무엇이고 어떻게 구하는가. 3) Over fit에 빠지지 않는 방법 -> Regularization 4) Regularization의 종류 : L2 regularization, L1 regularization, Elastic net(L1 + L2), Max norm regularization, Dropout, Batch normalization 오늘도 어렵지만 같이 이해하고, 질문하고 답변하며 다 같이 성장하는 시간을 가졌다. 저번에 본 영상의 다음 부분을 들었고 개념이 어렵지만 다른분들과 퍼실님께서 도와주시는 덕분에 포기하지 않고 공부할 수 있는 것 같다.

1월 4일 오전에 배운 내용이다. 1) 파이썬으로 코딩 시작하기 - 학습 목표 : 변수, 함수, 연산자, 제어문, 자료형을 이해할 수 있다. - 오류 메세지를 읽고 이해할 수 있다. - 코드를 이해하고 수정할 수 있다. 2) 파이썬에서 함수란 무엇인가 - print() 3) 변수 사용하기 - greeting = "안녕하세요?", print(greeting) 4) 새로운 함수를 정의하기 - def 함수명() : 5) 변수의 유효범위 - 전역변수, 지역변수 6) 함수에 인자 전달하기 - def 함수명(변수) : 7) 함수에 여러 개의 인자를 전달하기 - def 함수명(변수1, 변수2) : 8) 함수의 결과로 값을 반환하기 - return 9) "if"문 : 진실 혹은 거짓 - if 조건문 : - if, el..

[누적 공부] 1. Python 1) TeamLab MOOC : Python(파이썬 강좌) - 완강 2) todaycode오늘코드 : Pandas 기초 - cheat sheet 따라하기 - 완강 3) 파이썬 코딩도장 - 완독 4) Python을 이용한 데이터분석.pdf 5) 모두를 위한 딥러닝 강좌 시즌 1 : Lec 00 ~ ML lab11-1 6) 모두의 데이터과학 with 파이썬 : 완독 7) 웹 크롤링 - Beautiful, selenium 사용하여 크롤링하기 8) 생활코딩의 WEB1 - HTML & internet : WEB1-1 ~ WEB1 - 20 9) 잡아라! 텍스트 마이닝 with 파이썬 : 10p ~ 112p 10) 모두의연구소(AIFFEL대전) : 인공지능 전문가 과정 (~6월 22일..

31일 오전에 배운 내용이다. 1) 협업할 때 유용한 앱 - Slack, Notion, Trello, HangOut, Zoom 2) Git, GotHub는 무엇인가 3) Git, GotHub 설치 및 셋팅하기 4) Git, GotHub 로컬저장소 만들기 5) Git, GotHub 변화 추적하기 : git status, git init, git add, git commit 6) Git, GotHub 원격저장소 연결하기, 기록 전송하기 : got remote, git push 7) branch란 무엇인가 8) Git, GotHub 원격저장소에서 새로운 기록 불러오기, 다시 수정해서 저장하기 : git clone, git add, git commit, git push 9) Git, GotHub 로컬저장소와 원..

30일 오후에 배운 내용이다. 점심시간을 가지고 13시 30분부터 유튜브를 통해 옥스포드의 강의로 보이는 영상을 보며 다른 사람들과 이해한 내용, 질문을 나누고 서로서로 의견을 주고 받으며 같이 이해하는 방식으로 수업이 이어졌다. 해당 강의는 KNN, Linear Classification에 대해서 설명을 하는 것 같았고, 내용은 어려웠지만 같이 의견을 나누면서 서로 돕고, 퍼실님(먼저 공부해본 선배)의 도움을 받으며 완벽하지는 않지만 어느정도 이해가 됐다.

30일 오전에 실시한 내용이다. 코로나로 인해 Google meet를 이용한 온라인 수업으로 진행되며, Slack과 Notion을 이용하여 소통하고 있다. 1) OS란 무엇인가 2) OBUNTU, Python, Tensorflow란 무엇인가 3) CLI, IDE란 무엇인가 4) 터미널 명령어(cd, pwd, mkdir, cp, mv) 5) 패키지 의미, 설치하는 방법 6) 가상환경 만들기, 들어가기, 나가기 하루의 수업을 마치고 오늘 배운 내용이 무엇인지 다시 생각해보고, LMS를 다시 보면서 정리하는 것이기 때문에 이 내용이 오늘 배운 내용의 전부가 아닐 수 있다.

12월 28일부터 모두의 연구소의 AIFFEL(대전)에서 하는 인공지능 전문가 과정을 시작한다. 해당 과정은 6월 21일까지 실시하고 기초적인 프로그래밍부터 파이썬, 머신러닝, 딥러닝, 컴퓨터비전, 자연어처리 등을 배우는 과정이다. 해당 작성일은 31일이고 오늘 블로그를 만들고 작성하는 시간을 가지고 있다. 이전까지는 페이스북에 공부기록, 보조강사 기록 등을 기록해놨고 블로그를 만들기에는 두려움이 있었는데 좋은 기회가 왔다. 기존 페이스북 주소는 www.facebook.com/profile.php?id=10005359067075이다 28일에는 AIFFEL에서 준비한 교재와 노트북, 캠을 받고 노트북과 우분투와 친해지는 시간을 가졌다. 오늘부터 페이스북과 블로그 두 곳에 기록을 작성해야겠다.