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채용/Ai부스트코스2기

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15주차 주간학습정리 이번주 내내 gcp data engineer 시험을 보기위한 공부만을 하였다. 오늘 1시에 시험을 보았는데 , assesement가 1시간 남기고 suspended 되어서 멘탈이 승천했다. kryterion에서 해결 해줄 수있는게 아니고 구글 클라우드의 답변을 기다려야 하기에 , 상당히 난감한 상황이다. 시험 문제를 다풀고 확신했지만, 검토를 들어 갔는데, suspended 되어서 약간 기분이 되게 별로입니다. 이번 주는 멘탈을 자 추스를 수 있을지 는 모르겠습니다. 문제은행의 문제를 여러번 풀면서 답체크를 한 스프레드시트를 뷰어권한으로 공유합니다. https://docs.google.com/spreadsheets/d/1np2yciA5_eQMsr_RZSsDrXknVt5xT_s_sjjEjBf_fbA/edi..
9주차 회고 2021-09-25 개발일기 (tistory.com) 2021-09-26 개발일기 (tistory.com) 2021-09-28 & 09-27개발일기 (tistory.com) 2021-10-01 & 09-30 &09-29 (tistory.com)
8주차회고 9월20일:'2021-09-20 개발일기' 수정하기 (tistory.com) 9월21일:2021-09-21 개발일기 (tistory.com) 9월22일:2021-09-22 개발일기 (tistory.com) 9월23일: 9월24일:2021-09-24개발일기 (tistory.com)
4주차 회고 ,5주차 회고 1.강의복습내용 2.과제수행,결과: wrap때 한번에 과제수행과정을 정리해서 올리겠음 결과물: ResNet(Bn,RELU) shape 오류, train gpu 오류 해결 3.피어세션정리: 매주과제에대해 토의 4.학습회고: 주먹구구식으로 보다 확실한 피드백을 통해 논리적인 사고를 통해 문제를 해결해나가고자함 나의 개인 결과물: Pytorch:hooking,nn.Module,autograd에 대한 고찰 (tistory.com)
AI부스트코스 3주차 : 학습정리 및 회고 .AI 부스트캠프 2기 3주차에는 기본적인 Pytorch 대하여 공부를 하였습니다. 4주차부터는 Image Classification 대회가 예정이 되어 있습니다. 이번주에 무엇을 배웠는지 알아보도록 하겠습니다. 1.강의주제 : Pytorch 2.과제: 3.피어세션 다들 시행착오로 과제를 했다는 평이 많았다. 4.내가 얻어간것 https://woongjun-warehouse.tistory.com/49 파이토치의 데이터셋:Dataset,DataLoader,Transforms 부스트캠프 ai tech 2기도 어느새 3주차에 접어들면서 파이토치에 대해서 이것저것 공부하고 있습니다. 파이토치의 실습과제를 진행하는데 , 데이터셋을 만드는 부분에서 상당히 애를 먹었습니다 woongjun-warehouse.tisto..
AI부스트코스 2주차 : 학습정리 및 회고 AI 부스트캠프 2기 1주차에는 기본적인 ai수학, 파이썬에 대하여 공부를 하였습니다. 2주차에는 DL Basic이라는 코스가 예정되어 있었습니다. 이번주에 무엇을 배웠는지 알아보도록 하겠습니다. 1.강의주제 : DL basic 딥러닝 역사 Multi Layer Perceptrom Optimization CNN RNN,Transfomer GAN 2.과제: 필수과제: MLP Assignment: 비교적 쉽게 빈칸을 채움 필수과제:Optimization : optimization 함수가 pytorch에는 어떤것이 있는지 알 수 있었음 필수과제: CNN : pytorch에서 conv 함수가 어떤 인자를 받는지 알 수 있엇음 필수과제 : MHA: attention의 전체적인 틀이 어떤지 알수 있엇음 선택과제: ..
AI 부스트코스:1주차 학습정리 AI 부스트코스에 참여한지 벌써 1주일 다 되었다. 다른 개발자들과 소통하면서, 현업의 개발자들로부터 피드백을 받는것이 나의 성장으로 어떻게 될지 궁금했다. 이 글은 이번주 내가 얻어간 것들을 정리하는 것이다. 강의 순서대로 적도록 하겠다. 1.학습정리 파이썬 파이썬이란?,파이썬의 모듈(numpy,pandas) AIMath Linear Algebra , Probability, Deep Learning Loss Function, CNN , RNN 2. 과제수행과정 필수과제 1,2,3 : 딱히 피드백할 부분이 없었다.(1~2줄로 끝남) 필수과제 4 : 제한사항이 논리적 비약이 되는부분이 많았기 때문에, 글만 읽고 푸는것은 어려웠다. 다음부터는 , 테스트케이스를 보고 , 코드의 흐름을 도식화 하고 해야한다고 ..