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0. 문제 풀이한 문제 - 유한소수 판별하기 (프로그래머스 입문 / Lv . 0 / 73%) https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/120878 프로그래머스 코드 중심의 개발자 채용. 스택 기반의 포지션 매칭. 프로그래머스의 개발자 맞춤형 프로필을 등록하고, 나와 기술 궁합이 잘 맞는 기업들을 매칭 받으세요. programmers.co.kr 1. 테스트 케이스 분석 테스트 케이스를 분석하면 다음과 같다 문제에는 표 상단의 세 개만 제시되어 있었지만 문제 풀이 시 고려해야하는 예외 사항들을 추가해서 풀었다 일단 기약분수가 아닌 기약분수로 만들어야 분모에 2 또는 5만 있는지 확인할 수 있기 때문에 기약분수로 만들기 위해 필요한 GCD (최대공..

1. 온디바이스 AI 란 = On-Device AI = 기기에 탑재된 인공지능 = 기존의 서버 기반 AI는 클라우드 서버에서 데이터를 수집 학습한 후 디바이스로 결과를 전송하는 방식이라 데이터 수집과 전송으로 인한 전력 소모가 크고 인터넷 연결이 어려운 경우 사용할 수 없다는 단점이 있으므로 간단한 AI는 디바이스 자체에 AI 연산을 수행할 수 있는 칩을 내장하여 통신 연결 없이 엣지단에서의 디바이스 컴퓨팅으로 동작시키려는 것 -> 장점 : 데이터 수집 전송시간 감소로 인한 저지연, 데이터를 클라우드 서버에 전송하지 않으므로 개인정보 보호, 인터넷 연결이 불가능한 상황에서도 사용 가능한 안정 -> 클라우드 중심 AI에서 하이브리드 AI로 전환되며 Device, Edge Computing, Cloud 로 ..

1월 한 달 간 코드잇의 다양한 강의를 학습하며 추천하고 싶은 강의를 정리해보았다 코드잇의 강의는 레슨 < 챕터 < 토픽 < 로드맵 단위로 구성되어 있다 로드맵은 코딩 학습 목표를 이루기 위한 효율적인 지름길 역할로 코드잇에서 직접 설계한 체계적인 커리큘럼이다 로드맵에 포함된 토픽을 모두 수강해도 되고 사용자가 필요한 토픽만 플레이리스트로 만들어 수강할 수도 있다 개인적으로는 컴공 3학년을 앞둔 방학이라 로드맵에서 이미 알고 있는 토픽들은 제외하고 필요한 토픽만 플레이리스트에 담아서 학습 중이다 코드잇을 처음 학습하거나 IT 학습에 대한 경험이 적거나 체계적인 학습을 원하는 수강생이라면 코드잇 로드맵에 맞춰 수강하는 것을 적극 추천한다 컴공 입학을 앞둔 새내기 대학생 - 코딩 공부 시작하기 로드맵 (프로..

코드잇 앰배서더 활동 중 하나로 코드잇 사내 프론트엔드 개발자, 백엔드 개발자, 컨텐츠 프로듀서와의 네트워킹 세션에 참여했다 지난번 발대식 때 방문했던 을지로 코드잇 본사에서 진행되었다 최근 다양한 세미나에 참석하게 되면서 대기업에 근무하는 연사님들의 강연을 많이 들었는데 세미나나 강연 특성상 공적 말하기 자리라 리얼한 이야기를 들을 수 없음이 참 아쉬웠었다 그래서 에듀테크 스타트업 코드잇에서 근무하시는 현업자분들과의 네트워킹 세션이 더 반갑고 신선하고 흥미로웠던 것 같다 네트워킹 세션 오프닝 이번 오프라인 앰배서더 활동은 지난주 팀미션이었던 코드잇 홍보 영상 제작 발표로 시작했다 아이디어가 정말 참신한 팀들이 많아 신기했다 우리 팀처럼 썰플리 영상을 오마주한 팀이 있었지만 영상에 팀마다 다른 개성이 표..

1. GAN - GAN = Generative Adversarial Networks = 적대적 생성 신경망 - 생성형 모델 Generative Model 의 일종 - 실제에 가까운 이미지나 사람이 쓴 것 같은 글 등 여러 종류의 가짜 데이터들을 생성하는 모델 - 서로 다른 두 개의 네트워크를 적대적으로 학습시키고 실제 데이터와 유사한 데이터를 생성하는 모델 - 생성 데이터에는 라벨링된 값이 없기 때문에 비지도 학습 Unsupervised learning 기반 생성형 모델 Generative Model에 속함 - 이미지, 영상, 텍스트 생성 등에 적용 2. GAN을 제안한 Lan Goodfellow의 비유 위조 지폐범은 최대한 진짜 같은 가짜 화폐를 생성해 경찰을 속이기 위해 노력하고 경찰은 진짜 화폐와 ..

InstantID - 개인화된 이미지 합성의 문제를 해결하기 위한 디퓨전 모델 기반 솔루션 (디퓨전 모델, Diffusion model 확산 모델 확산 확률 모델 : 확산 과정을 수행한 뒤 원본 이미지를 만들기 위해 노력하는 과정을 기계학습하여 새로운 이미지를 만드는 생성형 모델. 과거에는 적대적 생성형 신경망(GAN)이 최고 기술이었으나 그보다 성능이 훨씬 뛰어남.) (적대적 생성형 신경, Generative Adversarial Networks GAN : 실제에 가까운 이미지나 사람이 쓴 것과 같은 글 등 여러 가짜 데이터들을 생성하는 모델 ) - 단일 얼굴 이미지를 사용하여 다양한 스타일의 이미지 생성 - 높은 충실도를 유지하며 강력한 의미론적 조건과 약한 공간적 조건을 결합해 이미지 생성 유도 -..

Apple의 AIM, 대규모 비전 모델의 새로운 지평을 열다 AIM - Autoregressive Image Model 자기회귀영상모델 Apple사의 AIM - LLM 에서 영감을 받아 개발된 Apple사의 대규모 비전 모델 ( LLM, Large language model 거대언어모델 : 자기 지도 학습이나 반자기지도학습을 사용하여 레이블링되지 않은 데이터로 학습하여 수많은 파라미터를 보유한 인공 신경망으로 구성, AI 챗봇 기술을 가능하게 하는 요소이며 작동 방식은 크게 3가지(토큰화, 트랜스포머 모델, 프롬프트)) - 시각적 특징의 성능이 모델 용량과 데이터 양에 따라 확장됨 - 2억 개 이미지에 대해 70억 개 매개변수로 사전 훈련 - ImageNet-1k에서 높은 정확도를 달성하여 대규모 비전 ..

각종 부트캠프가 정말 다양하고 많다 올해 3월이면 3학년이 되기 때문에 내일배움카드 발급이 가능해져서 부트캠프 등 3,4학년 대상 프로그램을 많이 찾아보고 있다 대기업이 운영하는 것이 아닌데 대기업 이름이 붙은 부트캠프도 꽤 많고 공장에서 찍어낸 듯 동일한 포트폴리오를 만드는 곳도 많고 개별화된 관리가 어려운 곳도 많고 이론만 혹은 실무만 학습하게 되는 경우도 많고 일정 조절이나 학습 공간에 대한 문제도 많다고 들었다 프론트엔드 개발자에게 강력 추천할 수 있는 부트캠프를 알게 되어 소개하고자 한다 코드잇 스프린트 코드잇의 부트캠프 프로그램인 코드잇 스프린트는 현재 프론트엔드 과정 5기, 6기를 모집하고 있으며 프론트엔드 기초 지식부터 실무에서 쓰는 트렌디한 기술까지 체계적인 커리큘럼을 제공한다 - 추천 ..

무엇이든 계획을 꾸준히 실천하기란 쉽지 않다 코딩 공부는 일상의 습관이 되면 더욱 좋은데 특히 인터넷 강의는 시작할 때의 열정으로 끝까지 완주하기 더 쉽지 않아서 2024 신년 계획으로 세웠던 프로그래밍 학습 계획을 이루도록 도와주는 밀착 관리 캠프에 참여해 보았다 코드잇의 30일 밀착 관리 캠프 인 도전 30일 코딩 캠프 에 참여하면 ▲ 매일 아침 학습 알림 하루 계획을 세우는 매일 아침 8시에 공부 자극을 높이는 톡이 와서 코드잇 수강을 잊지 않도록 도와준다 ▲ 토픽 완료 챌린지 도전 30일 코딩 캠프 내에서 진행되는 챌린지 프로그램들 중에 내가 하고 싶은 미션과 보상의 챌린지를 선택해서 참여하고 미션을 완료하면 축하 메세지와 보상, 배지를 받을 수 있고 또 다른 챌린지에 참여할 수도 있다 챌린지를 ..

내 블로그는 티도리님의 hELLO 테마를 사용하고 있어서 해당 테마를 기반으로 카테고리 여는 방법을 설명하겠지만 모든 테마에 적용 가능한 방법이다 (본인의 티스토리 주소) 뒤에 /manage 를 입력한다 (ex.. dev-charlotte.tistory.com/manage) 관리 창으로 연결되었으니 좌측 메뉴바에서 꾸미기 - 스킨 편집을 찾는다 스킨 편집을 할 수 있는 새 창이 열리는데 이때 ctrl F 단축키를 활용해 foldableCategory를 찾는다 fordable category 의 스크립트 값은 '' 으로 되어 있는 것을 '' 으로 수정하면 된다 reply에 대한 값도 마찬가지로 unfoldable로 수정할 수 있다 적용을 누르고 확인해보면 상위 카테고리를 눌러야 하위 카테고리가 보이던 상태..