본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 ✅ Week 3 목차 CNN Models Computer Vision Applications ✅ Intro 다시 돌아온 도비와 함께 떠난 딥러닝 공부.. 😢 한화팬 아닙니다... 그런방 아닙니다.. 도비는 이미 Image Classification 모델을 학습해봤기 때문에 CNN모델에 대해서 어느정도 알고있다 그러나 도비는 다양한 CNN 모델들을 알고 싶어졌다 그리고 도비가 한번도 경험 하지 못한 Image task 분야가 존재한다는 것을 알게 되었다 오늘의 2편에서는 도비와 함께 다양한 CNN 모델을 자세히..

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 ✅ Week 3 목차 Deep learning에서 중요한건 꺾기지 않는 마음? What is Model optimizer? What is Regularization? ✅ Intro 도비는 그동안 딥러닝 모델을 pytorch와 python을 통해서 코딩하는 방법에 대해서 알아왔다 그러나 도비에게는 딥러닝의 원리와 역사, 그리고 학습 방법등 기초적인 지식이 부족하다 그래서 오늘은 이런 도비의 지식을 채워주기 위해 도비와 함께 딥러닝의 기초, model optimizer에 대해서 알아보도록 하자 +) 추가로 최근 ..

✅2주차 회고 2주차는 강의가 비교적 여유로웠고 과제 내용도 해봤던 내용들이라서 그렇게 어렵지 않아서 편안한 한 주였다 -2주차 아쉬운 점- 아직도 아침형 인간이 아니었기 때문에 컨디션 관리가 힘들었다. 처음 보는 pytorch 기능들이 몇몇 있어 (특히 gather) Doc를 읽고 문제를 푸는데 조금 어려웠다. VGG논문리뷰에 대한 개인적인 준비가 부족했다. 진도 이외에 추가적인 공부가 부족했다. -2주차 좋았던 점- 하루에 배운 내용을 바로바로 정리해서 그날 공부 내용이 머릿속에서 정리가 되었다. 하루 1백준을 다시 시작하면서 코딩에 대한 이해를 올렸다. ✅3주차 목표 Week 3에서는 이러한 교훈을 기반 삼아 아래의 목표를 설정하려고 한다 실행 여부는 다음주 이 시간에 회고하면서 확인할 것이다 하루..

1806번: 부분합 첫째 줄에 N (10 ≤ N = s: result = min(result, end-start) total -= number[start..

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 ✅ Week 2 오늘은 특별히 수업 내용이 없습니다 이미 어제 도비는 모든 수업을 들었기 때문입니다 따라서 오늘 활동한 내용중에서 논문 리뷰의 핵심 내용을 정리하겠습니다 ✅논문리뷰 - Very Deep Convolution Networks for Large-Scale Image Recognition 논문 링크 : Very Deep Convolutional Networks for Large-Scale Image Recognition In this work we investigate the effect of th..

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 ✅ Week 2 목차 Manage OOM Mult-GPU Hyper parameter tune *주의 : 이번 내용은 실습적인 코드보다는 이론적인 설명을 중심으로 전개하였습니다. 실습코드와 상세한 기술까지 작성하면 글의 분량이 길어질 것 같아서 해당 부분에 포함되는 실습 내용은 각각 추가 내용정리에 추후에 *강조* 정리하겠습니다 ✅ Intro 다시 돌아온 도비 다시 도비가 돌아왔습니다 그동안 도비는 다양한 모델을 돌려보고 pytorch에 대한 이해도를 얻었습니다 그러던 중 도비는 다양한 에러들을 맞이 했습니다..

2470번: 두 용액 첫째 줄에는 전체 용액의 수 N이 입력된다. N은 2 이상 100,000 이하이다. 둘째 줄에는 용액의 특성값을 나타내는 N개의 정수가 빈칸을 사이에 두고 주어진다. 이 수들은 모두 -1,000,000,000 이상 1,000,00 www.acmicpc.net [문제] [코드] import sys input = sys.stdin.readline N = int(input()) solution = sorted(list(map(int, input().split()))) ##투포인터 start = 0 end = N-1 target = abs(solution[0] + solution[-1])#절대값 -> 0까지 거리 result = [solution[0], solution[-1]] #초기값 설..

✅목차 Tensor 연산 Tensor 인덱싱 ✅ Pytorch의 Tensor 파이토치를 다루다 보면 마주치는 자료형이 있다 바로 Tensor이다 파이토치의 텐서는 Numpy의 배열 또는 행렬과 비슷한 모양을 갖고 있다 - 사실 같은 모양 그러나 유사하지만 파이토치의 특수한 자료형이다 물론 Numpy와 파이썬의 리스트를 이용해서 텐서를 만들 수 있다 바로 torch.tensor()함수를 이용하는 것이다 이것에 대한 내용 주간학습정리에서 간단하게 다루어 보았다 [네이버 부스트 캠프 AI Tech] Week 2 - Day 1 수업 본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해..

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 + ✅일주일 동안 글쓰는 내용이 많아져서 딱딱한 말투와 재미없는 글로 변화하고 있다고 생각했습니다 그래서 학습의 효율성을 올리고 누구나 봐도 이해하기 쉽운 글로 변화를 주고 싶어서 우리의 친구 집요정 도비 를 이번 글 부터 출연시키게 되었습니다 앞으로 함께할 도비와 그의 AI 학습 여정에 기대를 해주세요 :) 🎈도비의 프로필 - 출생 : ?년 6월 28일 - 종 : 집요정 - 키 : 약 91cm - 좋아하는 것 : 양말 - 경력 : - 말포이 가문 집요정 (? - 1993) - 호그와트 집요정 (1994 - ..

1240번: 노드사이의 거리 N(2≤N≤1,000)개의 노드로 이루어진 트리가 주어지고 M(M≤1,000)개의 두 노드 쌍을 입력받을 때 두 노드 사이의 거리를 출력하라. www.acmicpc.net [문제] [코드] import sys from collections import deque input = sys.stdin.readline n, m = map(int, input().split()) tree = [[] for _ in range(n+1)] #indexing을 위해서 +1사이즈로 구성 #두노드 사이 거리를 구하는 bfs def bfs(a, b): q = deque() q.append((a, 0)) visited = [False] * (n+1) visited[a] = True while q: s..

파이토치를 하다보면 특히, DataLoader 다루다보면 Generator 라는 것을 만나게 된다 처음 마주치면 어떠한 개념인지 살짝 애매할 수 있기 때문에 이번에 개념을 한번 글로 정리해보려고 한다 Iterator vs. Generator Iterator 먼저 Iterator를 알아보자 iterate는 반복하다라는 의미이다 파이썬의 경우 list, dict, 문자열이 iterable 객체이다. 이를 이해하기 쉽게 예를 들어서 설명하면 x = [1 , 2, 3] list인 경우 순차적으로 값을 뽑기 위해서 for문을 활용할 것이다 fro i in [1,2,3]: print(i) >>> 1 2 3 그렇다면 for문을 활용하지 않고 각 값을 순차적으로 뽑을 수 있는 방법은 없을까? 바로 iter()를 활용하..

본 글은 네이버 부스트 캠프 AI Tech 기간동안 개인적으로 배운 내용들을 주단위로 정리한 글입니다 본 글의 내용은 새롭게 알게 된 내용을 중심으로 정리하였고 복습 중요도를 선정해서 정리하였습니다 ✅ Week 2 목차 torch.nn.Module torch.nn.Module? nn.Parameter forward & backward PyTorch Dataset Dataset Dataloader 1. torch.nn.Module 우리가 딥러닝 논문을 구현한다고 가정해보자 벌써부터 어지럽다고 생각할 수 있다 걱정하지마라 우리는 지난 시간에 배운 'Pytorch'가 있다 우리가 딥러닝 모델 건축한다고 했을 때 'Pytorch'는 강력한 건설장비가 된다 자 그럼 이제 전문가가 되어 건축을 시작해보자 " 시작부..