Altiora Petamus

1. 학습 내용 SSAC X AIffel 에서 1주동안 배운 내용들을 나의 생각과 함께 요약한다. 글의 순서는 시간 순서로 진행된다. 1-1. Ubuntu 18.04 환경설정 _본격적인 설정을 하기에 앞서 Linux Ubuntu 운영체제와 Tensorflow에 대한 것을 알 수 있었다. _ Linux란 window같이 우리가 컴퓨터를 쉽게 다룰 수 있게 하기 위해 만들어진 운영체제로 Ubuntu는 Linux의 배포판중 하나이다. Ubuntu는 앞으로 개발을 하는 환경에서 이용할 수많은 라이브러리를 사용하는데 안정적으로 구동이 되는 운영체제이다. window를 사용해도 되지만 개발환경을 하기엔 안정적인 환경은 아니기에 대부분 Ubuntu에서 개발이 이루어 진다. Ubuntu는 많이 다뤄본적이 없지만 앞으로..

협업, 프로젝트 소개, 프로젝트 공유 등 개발자라면 알아야할 기본 교양에 대한 내용들을 이곳에 기록한다. GOAL Git과 github의 차이를 알아본다. Git을 활용하는 명령어와 그 의미를 알고 활용한다. GitHub를 활용해 소스코드 버전관리를 할 줄 안다. Jupyter notebook을 활용해 자유자재로 코드/문서 작업을 한다. 마크다운 문법을 활용해 자유롭게 문서를 작성한다. MAIN 1. 협업을 위한 툴 개발자에게 가장 필요한 덕목은 당연 협업능력이다. 협업능력은 어느 분야에서나 중요한 능력이 되겠지만 개발자의 경우 특히나 도드라진다. 따라서 개발 분야에 종사하는 사람이라면 협업을 위한 도구들을 알고 이용할 줄 알아야할 필요가 있다. 협업을 위한 툴의 예시는 다음과 같다. ▶ Slack sl..

이 카테고리는 Michgan에서 cs231n Convolutional Neural Networks for Visual Recognition을 진행했던 Justin Johnson교수님의 강의를 듣고 저의 생각을 정리하고 기록하는 공간입니다. 아래 링크들은 공부에 도움이 될만한 자료들을 모아놓은 것입니다. https://www.youtube.com/watch?v=dJYGatp4SvA&list=PL5-TkQAfAZFbzxjBHtzdVCWE0Zbhomg7r ->고려대 DSBA http://dsba.korea.ac.kr/seminar/?category1=Lecture%20Review&mod=document&pageid=1&uid=17 CS231n(2016): Convolutional Neural Networks ..

Ubuntu 18.04 LTS에서의 환경 설정 이 페이지에 우분투를 머신러닝을 구현하기에 적합한 환경으로 설정하는 방법을 기록한다. ( PC또는 노트북에 그래픽 카드가 장착되어 있고 우분투를 설치하고 아무것도 하지 않았다는 전제하에 ) 우분투는 리눅스 배포판의 한 종류로서 텐서플로우(Tensorflow)등 머신러닝 라이브러리들이 가장 안정적으로 구동되는 환경이다. 언어는 기본적으로 영어로 설정하는 것을 추천한다. 웹에서 복사한 명령어를 입력하는 경우, 대부분 영어로 작성되어 있기 때문이다. Ubuntu 18.04 LTS NVIDIA GeForce RTX 2070 Anaconda 설치 -> NVIDIA GPU 드라이버 설치 -> 가상환경 생성 및 환경설정 -> 테스트 1. Anaconda 설치..

-> Aiffel을 마친 6개월 뒤에 나에게 Aiffel을 통해 내가 원하는 수준까지의 능력을 꼭 성취하길 바라고 무엇보다도 목표가 보다 뚜렷해 졌으면 좋겠다. 나의 가치를 더욱 끌어올려 존경받는 사람이 되자 -> 왜 Aiffel 인공지능을 시작했을까? 학부과정중 동아리 활동을 하면서 나 자신에게 코딩실력과 인공지능을 다루는 능력에 대하여 의심을 하던중 교수님께서 추천해주신 방법이 Aiffel 이었습니다. Aiffel에 대하여 알아보니 타이트하게 잡혀있는 교육 일정들이 맘에 들었고 협력과 상생을 중요시하는 교육방법도 맘에 들어 꼭 지원해야겠다고 생각했습니다. 좋은 사람들을 많이 만난것 같고 앞으로 협력과 상생을 통하여 더욱 발전할 수 있을것 같습니다.