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안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다.요즘 하루하루 너무 빠르게 지나가고 있는게 너무나도 느껴지고 있습니다..벌써 6주차라니.. 너무 빠르잖아..!! 6주차에서는 기본적인 용어와 학습에 대한 흐름을 배웠습니다.6주차 내용을 정리해보도록 하겠습니다.[ 6주차 학습내용 ]딥러닝 필요한 조건(능력)수학TOOLS(텐서플로, 파이토치)논문인공지능 정의 - 사람의 지능을 컴퓨터로 수학적으로 모방하는 것으로 생각하시면 될것같습니다. 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝 딥러닝의 역사2012 - AlexNet2013 - DQN2014 - Encoder/Decoder, Adam2015 - GAN, ResNet2016 - -2017 - Transformer2018 - Bert2019 - Big Language Models (GPT-..

안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다.오늘은 벌써 5주차가 된 부스트캠프 학습 내용을 정리해보도록 하겠습니다.저번 4주차에선 기초적인 수학을 배웠다면 5주차에선, 한단계 상승한 난이도의 수학 강의를 진행했습니다. 크게 확률,  통계, 베이즈 통계에 관련된 강의를 맛보기 형식으로 진행되었습니다.이게 맛보기라니.. 너무 어려워서... 이게 맞나.. ㅎㅎ그래서 다시 수학책을 꺼내서 기초부터 다시 보고있습니다. ㅎㅎㅎ  [ 5주차 학습내용 ]확률론 확률론 기반의 기계학습 이론을 바탕을 두고있음손실함수의 작동원리는 공간의 통계적으로 해석하고 유도하게 되어, 확률론을 이해해야함L2-norm - 예측오차의 분산을 가장 최소화하는 방향으로 학습을 유도교차엔트로피 - 모델 예측의 불확실성을 최소화하는 방향으로 학습을 유도분산..

안녕하세요. 위기의코딩맨입니다.벌써  부스트캠프 AI Tech 준비과정 4주차가 마무리되고 있습니다.기대반 걱정반으로 시작했는데 벌써 4주차라니!! 지금까지 내용을 봤을땐, 제가 혼자 공부할땐 정확한 목적지를 몰라서 이거보고 저거보고 했던거 같은데지금은 아 어떻게 가야하는구나 라는 길이 보이는 것 같습니다. ㅎㅎㅎ 해당 과정을 들으면서 유튜브에서 앤드류 응님의 강의도 같이 듣고있는데이해하는데 도움이 되는 것 같습니다. 꼭 들어보시길 추천드려요!! 이제 4주차 내용을 정리해보도록 하겠습니다. [ 4주차 ]인공지능 수학에 대해서 아주 기초적인 학습을 진행했습니다. 벡터(vector) - 숫자를 원소로 갖는 리스트, 배열을 의미 (열 벡터,행 벡터).. 공간에서 한 점을 나타냄,, n차원공간 벡터는 같은 모양..

안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다.오늘은 ChatGPT 4o가 출시되어 포스팅을 작성해보려 합니다. 공식홈페이지로 이동 [ 의미 ]공식 홈페이지의 소개말을 번역해보면오디오, 비전, 텍스트를 실시간으로 추론이 가능하다는 새로운 플래그십 모델! new flagship model 로 소개를 하고 있는데 해당 의미는 무엇일까요?!제품 라인업 중 최고의 모델, 최신 기술과 성능, 품질을 보여주는 역할을 보여주는 모델이라고 보시면 될 것 같습니다. 여기서 4뒤에 o는 omni의 의미를 갖고 있습니다.인간과의 상호작용을 조금 더 자연스럽고 효율적으로 실시간으로 가능하게 한 모델이라고 합니다. [ 차이 ]이미지와 오디오 등 다양한 입력에 대한 값을 232밀리초 안에 오디오로 출력이 가능하고, 평균적으로 320밀리초로 인..

안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다.오늘은 벌써 부스트캠프 AI Tech 준비과정 3주차 리뷰를 포스팅해보도록 하겠습니다!  먼저 3주차에는 조금 쉬어가는 한 주 였습니다.강의는 진행하지 않았고, 현업에서 AI, 데이터 분석가 분들께서 각각의 주제를 갖고 발표를 진행해 주셨습니다.  시간은 저녁 7시에 Zoom으로 진행되었으며질문을 미리 받기도하고, 실시간으로 받아서 답변을 주시기도 하셨습니다.저는 화요일에 질문을 남겼었는데.. 화요일에 회식을 하는 바람에.. 듣지 못했습니다..ㅠㅠ 그래도 곧 3주차 발표해주셨던 내용 다시보기를 제공해주신다고 하셔서놓친 부분을 다시 들어봐야 겠습니다! 주로 질문들이 석,박사를 취득 해야하는가?어떤 업무 및 연구를 진행하는가?등등 다양한 질문에 대해서 답변을 해주셨습니다.궁금..

안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다.오늘은 요즘 엄청난 붐을 일으키고 있는 LLM에 대해서 간단하게 알아보도록 하겠습니다.간단하게 가능하려나..?   [ 정의 ]먼저 LLM의 정의를 알아보도록 하겠습니다.Large Language Model을 약어로 만들어서 LLM으로 간단하게 불리고 있습니다.대형 언어 모델을 의미하며 분야는 NLP 쪽으로 생각하시면 될 것 같습니다.정말 간단하게 정의하자면 텍스트를 인간처럼 이해하도록 설계되어 있는 모델입니다. 무수히 많은 파라미터를 보유하고있으며,  인공 신경망을 구성한 언어적인 모델입니다.요즘 AI 챗봇이나 음성 인식 등 다양한 분야에 사용 되고 있습니다. [ 작동 ]모든 모델이 데이터를 기반으로 학습을 하고 활용하여 작동을 진행합니다.시계열 데이터의 특성을 갖고있는 ..

안녕하세요. 위기의 코딩맨입니다.벌써 해당 과정이 2주차가 마무리되고있습니다. 실질적으로 모든 주의 강의들이 오픈되어있어서 먼저 진행하시는 분들도 계실것 같은데저는 일단 주를 따르면서 진행하고 있습니다. 본업도 있기에..ㅎㅎㅎ 이번 2주차에선 공부한 내용을 정리하면서 강의를 들었습니다.크게 Feature, 하이퍼 파라미터, 앙상블에 대해서 정리하고코드 실습을 진행했습니다. [ 2주차 내용 ]2주차때 공부한 내용을 정리해보도록  하겠습니다. Feature - 원본 데이터로써 도메인 지식 바탕으로 문제의 해결과 모델에 적합한 형식으로 변환하는 작업, 타겟 레이블들이 차이가 심한 것이 모델에서 사용하기 좋은 Feature, 중요도를 더 자세하게 나타낼수있습니다. Ex) Total-sum-Feature, Qua..