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부스트캠프 3주차 학습 일지 - Deep Learning Basics

사용한 기술 스택들: 10/4 화 학습한 것들: 머신 러닝: 데이터로 인공지능을 학습 딥러닝: neural network를 사용하는 머신러닝 Key components of deep learning: data model loss algorithm 딥러닝의 흐름: 2012 - AlexNet 2013 - DQN (DeepMind의 시초) 2014 - Encoder/Decoder (input을 encoding 해서 원하는 output으로 decode) 2014 - Adam (결과가 잘 나오는 optimizer) 2015 - Generative Adversarial Network 2015 - ResNet(Residual Networks) 2017 - Transformer 2018 - BERT(Bidirectio..

네이버 부스트캠프 4기 합격 후기 및 온보딩 키트!

대학에 붙고 심심해서 할 게 없었던 와중, 백준에서 네이버 부스트 캠프 광고를 하는 것을 보게 되었다. 마침 시간도 남고 인공지능 학과를 진학할 계획이니까 지원을 해 보았다. 처음 코테는 인공지능 문제들이 꽤 난이도가 있었고 두 번째 코테들은 문제들이 많아서 걱정을 했지만.... 합격을 해서 기분도 좋았는데 온보딩 키트를 보내주셨다..! 안에는 스티커, 달력, 그리고 에코백이 있었는데, 지금도 달력이랑 에코백은 아주 잘 사용하고 있다. (캐릭터 모양이 맘에 든다) 미래의 내가 이 과정을 통해 많은 걸 배웠으면 하는 바람이다..!

[백준] 17615번: 볼 모으기 풀이

사용한 기술 스택들: 17615번: 볼 모으기 (acmicpc.net) 17615번: 볼 모으기 첫 번째 줄에는 볼의 총 개수 N이 주어진다. (1 ≤ N ≤ 500,000) 다음 줄에는 볼의 색깔을 나타내는 문자 R(빨간색 볼) 또는 B(파란색 볼)가 공백 없이 주어진다. 문자열에는 R 또는 B 중 한 종류만 주 www.acmicpc.net 코드: import sys input = lambda: sys.stdin.readline().rstrip() def move_balls(type_of_ball_to_move,s): s=s.lstrip(type_of_ball_to_move) return s.count(type_of_ball_to_move) n = int(input()) s=input() # To co..

[백준] 1437번: 수 분해 풀이 (수학적 증명 포함)

사용한 기술 스택들: 1437번: 수 분해 (acmicpc.net) 1437번: 수 분해 첫째 줄에 음이 아닌 정수 N이 주어진다. N은 1,000,000보다 작거나 같다. www.acmicpc.net 이 문제는 수를 1개 이상의 정수로 분해해서 그 분해한 수들의 곱의 최댓값을 구하는 문제이다. 수학적인 증명이 인터넷에 한국어로 없길래 블로그를 써본다. 증명의 대한 아이디어는 여기서 얻었다. Breaking an Integer to get Maximum Product - GeeksforGeeks Breaking an Integer to get Maximum Product - GeeksforGeeks A Computer Science portal for geeks. It contains well writt..

부스트캠프 2주차 학습 일지 - Pytorch Basics

사용한 기술 스택들: 9/26 월 학습한 것들: 예전엔 딥러닝을 하려면 scratch부터 시작해야 했으나 현재는 PyTorch와 TensorFlow라는 main framework 두개만 남았음 PyTorch는 Computational Graph를 사용한다 (실행을 하면서 그래프를 생성한다) - 자동미분, 다양한 함수, multi-GPU 지원 Tensor: 텐서를 표현하는 PyTorch 클래스 - numpy.ndarray와 같음 .ndim = 차원 수 .shape= 텐서의 크기 .from_numpy= ndarray를 Tensor로 변환 .tensor= list에서 Tensor로 변환 .ones_like = 1로 차있는 같은 크기의 Tensor 반환 .numpy = array 반환 .dtype = 타입 반환..