deepdoodles 님의 블로그

통계 수업 2일차 start!이번 강의에서는 정말 새롭고 많은 내용들을 배웠다. 쉴새 없이 휘몰아치는 강의에 정신을 못차렸지만 강사님께서는 3학점 수업을 3일 만에 배우는 거라 힘든 게 당연한 거라며 위로해주셨다. 통계 기초를 배우면서 헷갈릴 만한 기호들이 나와서 간단하게 정리해봤다. Matrix Multiplication 행렬 곱셈 연산행렬의 곱셈 연산은 두 행렬을 결합하여 새로운 행렬을 만드는 연산이다. 행렬의 곱셈은 신경망 구현에 핵심이 되는 연산이며 이미지 처리에서도 중요한 역할을 한다. # 행렬의 곱셈 A = torch.tensor([[1, 2, 3], [2, 4, 6], [3, 2, 1]])B = torch.tensor([[1, 0], [2, 1], [0, 1]])# 1) matmul 사용C ..

장장 8시간 동안 진행되는 무한 통계 지옥 1일차  8시간 동안 끊임없이 강의하시는 강사님과... ュ걸 듣ヱ 있는 ㄴr... 다음 생엔 AI로 태어ㄴr길... 첫 수업이라 익숙한 용어들도 있었지만 뒤로 갈수록 아주아주 생경한 용어들이 마구마구 쏟아졌다. 강사님께서 통계는 AI에서 너무나 중요한 분야이기 때문에 포기하면 안된다고 하셨다. 논문을 읽고, 직접 구현하는 AI Researcher들은 물론이고 이들과 소통해야 하는 AI Engineer도 어느 정도 지식을 알고 있어야 된다고도 하셨다. 강사님께서 개념을 설명하실 때 여러 각도에서 주요 개념들에 대한 정의를 내려주셔서 이해하기 조금 더 수월했다. 언어적 표현, 수식 표현, 코드로 구현된 표현 등으로 설명해주셨다. 강사님께서 알려주신 내용과 더불어 공..

지난 강의에서는 기존에 잘 정리된 정형 데이터(ex. 엑셀 파일)을 불러와 데이터 전처리와 데이터 시각화 등을 실습하였다. 이번 강의에서는 준비된 데이터가 아닌 웹 크롤링을 통해 데이터를 가져오는 방법을 실습하였다. 웹 사이트 구성 웹사이트는 크게 3가지로 구성된다.HTML : 웹 페이지의 기본 구조, 태그를 사용해 문서와 데이터 구조를 정의하는 마크업 언어CSS : HTML로 만든 페이지를 디자인 함, 색상, 폰트, 레이아웃 등을 설정JavaScript : 동적 웹 페이지 구현웹 페이지에서 사용하는 파일은 html이며 태그를 통해 전체 구조를 쉽게 파악할 수 있다. 크롤링 전 필수 쳌 크롤링을 시작하기 전에 해당 사이트에서 크롤링이 허가되었는지 반드시 확인을 해야 한다.사이트 도메인 뒤에 /robots..

실시간 강의 첫 수업이 시작되었다. 두둥.어렴풋이 이름만 들어봤던 툴들을 실제로 사용해보며 기초 수업을 들었다.  Anaconda수강 전 가이드에 따라 미리 Anaconda를 설치했다. Anaconda는 데이터 과학에 필요한 라이브러리와 패키지를 간편하게 설치할 수 있는 도구이다. 라이브러리 및 패키지 업데이트나 제거도 간편하고, 프로젝트마다 가상 환경을 만들어서 독립된 버전을 사용할 수 있어 충돌을 방지할 수 있다. 또한, 기본적으로 Python이 포함되어 있으며 Python의 버전을 선택하여 설치할 수도 있다. Anaconda에 포함된 기능별 주요 라이브러리 및 패키지아직 다양한 라이브러리와 패키지들을 다뤄보진 않았기 때문에 현재까지 배운 것들과 궁금했던 내용 위주로 정리해보았다.데이터 처리 및 분석..

Command modeEsc 입력, 셀 추가나 삭제 등 셀 수정 시 사용Esc + A : 선택된 셀 위에 셀 추가 (Above)Esc + B : 선택된 셀 아래에 셀 추가 (Below)Esc + DD : 셀 삭제Esc + Z : 셀 삭제 취소Esc + M : 마크다운 셀로 변경Esc + Y : 코드 셀로 변경Edit modeEnter 입력, 셀 안의 내용 수정 시 사용Shift + Enter : 선택한 셀 실행 후 아래 셀 이동Ctrl + Enter : 선택한 셀 실행Alt + Enter : 선택한 셀 실행 후 아래 새로운 셀 추가Ctrl + / : 커서 위치 라인 주석 처리TabTab : 자동완성Shift + Tab : 함수 & 변수의 Docstring 확인

Upstage 송인서 강사님께서 OT에서 AI Engineer로의 첫 걸음이라는 주제로 특강을 진행해주셨다. 강의는 AI 변화와 흐름, AI Engineer로서의 업무, 그리고 취업 준비에 대한 내용이었다. 강의를 들으며 중요하다고 느낀 점, 새로 알게 된 점을 정리했다. 여기에 강의 후 궁금해서 찾아본 내용도 함께 추가했다. AI, ML, DL AI 기술은 계층적으로 이루어져있다. AI는 가장 포괄적인 개념으로 머신러닝과 딥러닝은 AI의 하위 기술이다.인공지능(AI): 인간처럼 생각하고 문제를 해결하는 기술머신러닝(ML): 데이터를 학습해 패턴을 찾아내는 기술딥러닝(DL): Neural Network(신경망)를 사용해 데이터를 처리하고 학습 딥러닝에서 중요한 특징은 "데이터를 통해 스스로 패턴을 학습"..

퇴사 후 AI 도전AI를 배우고 싶은 마음을 늘 있었으나 바쁘다는 핑계로 쉽사리 시작하진 못했다. 그러던 중 퇴사를 하게 되었고, 우연히 패스트캠퍼스의 Upstage AI 부트캠프를 발견했는데 이때다 싶어서 바로 지원서를 부랴부랴 작성했다. 거의 모집 마감일에 임박해서 지원했지만 다행히 절차는 빠르게 진행되었다. 신청서, 자기소개서, AI Tech Test를 제출하고 나면 1차 합격 결과가 나오고 이후에는 비대면 녹화 면접을 진행했다.  합격 후 Python 강의최종 합격 통보를 받은 이후 여러 공지 사항들과 함께 파이썬 데이터 분석 강의가 제공되었다. 파이썬 기초와 파이썬을 활용한 데이터 분석 기초 강의였다. 강의 자료가 Colab으로 제공되어 강사님과 함께 실시간으로 코드를 실행해보고 결과를 바로 확..