AI 전문가가 되고싶은 사람

이어서 공부해보겠다 하하.... /*10. 데이터 결합*/SELECT CONCAT(name, '(', id, ')') AS name, age, codingmaster FROM aivler WHERE codingmaster IS NULL; /*11. 데이터 정렬*/-- 오름차순 : ASC-- 내림차순 : DESC-- 이름을 기준으로 오름차순 정렬SELECT * FROM aivler ORDER BY name ASC;-- 이름을 기준으로 내림차순 정렬SELECT * FROM aivler ORDER BY name DESC;/*12. CASE 문*/-- 나이 : 20 이상, 20 미만 --> 성인, 청소년SELECT id,name,codingmaster,CASE WHEN age >= '20' THEN '성인'W..

먼저 간단한 단순 조회!1. 단순 조회-- 문자열 출력SELECT 'aivle';-- 별칭 사용SELECT 'aivle' AS KT-- 숫자 연산 결과 출력SELECT 10 + 20 As Sum;-- 함수 결과 출력SELECT CURDATE() As Today;-- 변수 값 출력SET @Today = CURDATE();SELECT @Today; 조회 대상 열 지정/*2. 조회 대상 열 지정*/-- 데이터베이스 연결USE aivle;-- 현재 데이터베이스 확인SELECT DATABASE();-- 1) 모든 열 모든 행 조회-- 에이블러 정보 조회SELECT * FROM aivler;-- ai/dx 정보 조회SELECT * FROM class;-- 2) 일부 열 모든 행 조회-- 원하는 열을 원하는 순서로 ..

이번 12주차에는 웹 프로그래밍에 대한 개념과 프론트엔드에 대해서 배우게 되었다. 개발자라는 직업을 딱 들었을 때 드는 생각이 프론트엔드 or 백엔드 였기에 기초라도 잘 배워보자하는 생각을 가지고 수업을 듣게 되었다. 막연하게 생각해봤을 때 프론트엔드는 웹 디자인을 하는거 아닌가 생각을 하였다. 실제로 프론트엔드는 사용자가 웹사이트나 앱과 상호작용하는 부분을 담당하고 이는 웹사이트의 시각적인 부분과 사용자가 직접 보는 부분을 의미한다고한다. * 12주차 웹 프로그래밍 수업* JavaScript : 사용자와의 상호작용을 구현하는 데 사용 Python과 JavaScript의 차이점● Python : 데이터 분석, 인공지능, 머신러닝 등 다양한 분야에서 사용되며, 간결하고 가독성이 좋으며 배우기 쉬워 편리한 ..

이번 11주차에는 LLM 모델에 대한 구현을 해보는 시간을 가졌다. 아무래도 LLM 모델이 최근에 나왔고, 대형 모델이다보니 다른 에이블러분들도 어려움이 있었을 것이라고 생각한다. huggingface를 통해서 모델을 불러오고 적용시키는 부분에 있어서는 경험이 있었기에 "이번 미니프로젝트도 수월하겠구나"라고 생각을 했지만 어떤 방식으로 chatbot이 구현이 되는지를 이해해보려고 주어진 코드를 열심히 뒤적이고 찾아보고 했지만 이해하기가 어려워서 포기하게 되었다... 같은 조원분들께 물어봤을 때도 다들 "음.. 이해가 잘 되진 않지만 코드를 따라쳐보고 있어요"라고 말씀하셨다. 이번 11주차는 지금까지 해본 미니 프로젝트 중에서 가장 난이도가 있지 않았나 싶다! 6차 미니프로젝트 리뷰우선 우리는 Gemma라..

이번 10주차에는 aice 시험을 어떻게 준비하도록 하세요!!라고 방향을 잡아주는 미니 프로젝트와 유통 판매량 예측 및 재고 최적화를 하는 미니 프로젝트를 진행하였다. 1~2일차에는 aice 시험 준비에 관한 꿀팁과 문제 유형 등을 소개해주고 실제로 풀어보고 팀원들과 이야기를 나누는 식으로 진행하였고, 3~5일차에는 데이터 분석, 데이터 전처리, 모델링을 각각 3,4,5일차에 진행하고 마찬가지로 팀원들과 이야기를 나누어 발표자료를 만들게 하였다.  1~2일차먼저 AICE 시험에 대해서 설명을 들었는데 이는 kt에서 개발한 인공지능 능력 시험이라고 한다. 나는 학점이 낮기 때문에 자격증으로 어느정도 커버해야겠다라는 생각을 가지고 있어서 최대한 자세히 들으면서 어떻게 준비해야할지를 생각했다. AICE 시험에..

이번 주에는 언어 지능 딥러닝에 대한 개념을 배우는 시간을 가졌다. 강사님께서 차근차근 하나하나 알려주셔서 수업을 따라가기에는 전혀 무리가 없었다.눈물을 흘리는 이모티콘을 올리면 계속 다시 설명을 해주셔서 한 개념에 대한 설명을 4~5번 들은 적도 있다.... 아무래도 벡터, 행렬, 행렬곱과 같은 내용이 나오다보니 다른 에이블러분들이 힘드셨나보다!  그만큼 모든 사람을 이해시키려고 노력하신 김중헌 강사님이 대단하다고 느껴졌다. 간단하게 정리를 해보자면 이렇다. ● 벡터- 크기와 방향을 가지는 양을 나타내는 개념이다.- 2차원 벡터는 평면에서의 위치를 나타내는 데 사용되고, x와 y의 좌표쌍으로 표현된다.- 3차원 벡터는 공간에서의 위치를 나타내는 데 사용되고, x,y,z의 좌표쌍으로 표현된다. ● 딥러..

국회의원 선거날을 기준으로 전 날에는 자동차 파손 여부를 분류하는 모델을 개발하는 프로젝트를 하였고, 이후에는 인공위성 이미지로 cool roof를 식별하는 YOLO 모델을 만드는 프로젝트를 하였다. "자동차 파손 여부 분류 모델이 어떻게 구분 되는 걸까"라는 생각으로 먼저 자동차 사진을 확인해보았다. 실습 자료로 제공된 Car.zip 파일을 colab에서 압축 해제하여 정상과 비정상을 각각 다른 폴더에 넣고난 후에 레이블을 1(파손)과 0(정상)으로 지정해줬다. 그 뒤에 두 파일을 합쳐서 데이터 셋으로 구성하였고 9:1 비율로 train셋과 test셋을 나눴다. CNN으로 모델을 구성하라는 지시 말고는 따로 정해진 것이 없어서 열심히 배운 내용을 바탕으로 이것저것 섞어서 모델을 구성하였다. 아래는 처음..

이번 주는 시각 지능에 대해 배우게 되었다. 혼자 CNN과 yolo를 사용해서 뭔가를 해보려고 했었지만 실패했던 생각이 나면서 "제대로 배워봐야겠다"고 생각하고 수업을 듣게 되었다. 아무래도 딥러닝이 되고나서 머신러닝보다 필요한 지식이 많이 생기면서 이론적인 부분을 2시간 배우면 실습 1시간을 하는 느낌으로 진행되었다. 먼저, CNN(합성곱 신경망)에 대해서 배우게 되었다. ( 내가 판단했을 때 중요도가 매우 높은 것 같다 ) CNN에 대해 정리해보자면 CNN은 이미지 및 비디오 인식, 추천 시스템, 이미지 분류, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 광범위하게 사용되는 강력한 딥러닝 아키텍처로 특히 시각적 데이터를 처리할 때 성능이 뛰어나다. CNN의 주요 구성 요소 ( 실습 코드에서 하나하나 봅시다 ) 1..