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[프로그래머스/C++] 유한소수 판별하기 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.. 2024. 2. 4.
[AI/On-Device AI] 3대 빅테크 기업의 온디바이스 AI 전략 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 .. 2024. 2. 1.
코딩 학습 커리큘럼 추천 - 코드잇 로드맵 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.. 2024. 1. 31.
에듀테크 스타트업 코드잇 현업자와의 만남 후기 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.. 2024. 1. 31.
[AI/GAN] GAN 적대적 생성 신경망의 개념 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 .. 2024. 1. 21.
[AI/Diffusion model] InstantID, 단일 이미지로 다양한 이미지 생성 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 -.. 2024. 1. 21.
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