잡다한 것들

2023년도 공부 계획

학기가 시작하고 2주가 지났다. 부캠이 끝난 이후에 코딩과 공부를 조금 멀리 했는데, 대충 1달 정도 쉰 것 같다. 2023년도에는 다양한 경험과 공부를 하면서 지내고 싶은데, 이에 대한 계획을 조금 써보자 한다. Problem Solving과 Competitive Programming 실력 늘리기 대학 입시와 부스트캠프 때문에 문제풀이에 소홀한 감이 없지않아 있는데, 이번 연도에는 확실한 목표를 정해보자 한다. Solved.ac: 다이아 4~5정도 Codeforces: 블루 또는 AtCoder: 민트 상위 아무래도 현재 파이썬의 한계를 느꼈기 때문에 C++로 1학기에 갈아타서 공부해볼까 한다. 그렇게 한다면 2학기에 있을 자료구조 수업에도 도움이 될 것 같다. 인공지능 공부 PoolC에 가입한 덕분에 ..

부스트캠프 AI Tech 4기를 마치며... feat. 부캠 참가를 고려하시는 분들을 위해

부스트캠프 AI Tech 4기가 2월 14일부로 끝이 났다. CV 트랙으로 들어왔고, 3개의 레벨과 2개의 팀을 지나 수료를 했다. 부캠에 대해 조금만 서술하자면 현재 대학민국에 존재하는 인공지능 전문가 양성 프로그램 중에 강사나 커리큘럼으로 봐도 1등이라고 생각한다. 네이버라는 대기업이 주는 신뢰감과 전문적인 수업들이 실제 현업과 유사하게 이루어지기 때문에 상당히 좋았다고 생각한다. 뭐니 뭐니 해도 사실상 제일 좋았던 건 1인 1 고성능 GPU서버를 제공한다는 것이었다. V100 32Gb GPU를 한 2~3달 정도 제공했는데 저장공간이 조금 적은 것 빼고 배우는 학생에 입장에서는 최상의 장비라고 생각한다. 들어가 있던 Xeon CPU도 좋았고 램도 저장공간만큼 있었다. 개인 서버가 있다 보니 24시간 ..

부스트캠프 17주차 학습 일지 - Product Serving

사용한 기술 스택들: 1/10 월 학습한 것들: We use cloud service so that the server is up 24 hours. Serverless computing: the server is controlled by the cloud by uploading the code to the cloud Stateless Container: docker image-based server Object Storage: can store many types of files Database: for web/app Data Warehouse: database for data analysis CI: automating build and testing CD: automating deployment Wor..

부스트캠프 14주차 학습 일지 - Semantic Segmentation

사용한 기술 스택들: 12/19 월 학습한 것들: mIOU: mean of IOU over classes FCN: use the VGG network as the backbone and replace the FC layer with Convolution allows using pretrained networks for better performance pixel-wise prediction convolution is irrelevant to image size transposed convolution for upsampling skip connection to have a sharp image Small objects are often ignored DeconvNet: make the encoder an..

부스트캠프 12주차 학습 일지 - 데이터 제작

사용한 기술 스택들: 12/5 월 학습한 것들: 성능 = 구조 + 데이터 + 최적화 Software 1.0 문제 정의 큰 문제를 작은 문제들의 집합으로 분해 개별 문제 별로 알고리즘 설계 솔루션들을 합쳐 하나의 시스템으로 Software 2.0 뉴럴넷 구조에 의해 검색을 한다 최적화를 통해 사람이 정한 목표에 가장 적합한 연산의 집합을 찾는다 경로와 목적지는 데이터와 최적화 방법에 의해서 정해진다 요즘 시대에는 인공지능이 솔루션을 찾게 설계를 한다 12/6 화 학습한 것들: Production Process of AI Model: 모델 요구사항 확정 처리 시간 목표 정확도 목표 qps Serving 방식 장비 사양 데이터셋 준비 종류 수량 정답 모델 학습 및 디버깅 데이터 관련 피드백 요구사항 달성 설치..