이 글은 5월 3일에 진행된 'Build with AI Campus Korea: 모두를 위한 AI TOY STORY' 행사 참여 후기글이다.나는 이 날 참가하여 다양한 AI 기술 및 프로젝트에 대한 심도 있는 세션과 현장에서 직접 모델을 구현해볼 수 있는 코드랩에 참여했다. 행사는 기본적인 소개와 함께 시작되었고, 테크톡 세션에서는 4가지 주요 AI 프로젝트에 대해 20분에서 30분 동안 자세한 발표가 이어졌다. 각 발표 후에는 Q&A 시간을 통해 발표자와 직접 소통하는 기회가 주어져, 기술적인 궁금증을 해소할 수 있었다. 이번 행사의 주제인 'AI & Side Project'는 참가자들에게 AI를 활용한 사이드 프로젝트의 가능성에 대한 고민을 할 기회를 제공했다. 각 세션에서는 요즘 화제가 되는 생성형..
이 글은 2024년 5월 1일 ~ 2024년 5월 3일에 진행된 AI EXPO KOREA 2024 (국제인공지능대전) 참여 후기글이다. 나는 5월 2일(목)에 참여했다. 행사장은 다양한 최신 AI 기술과 솔루션을 선보이는 공간으로 가득 차 있었고, 각 부스에서는 실시간으로 도입 사례 및 제품 시연이 이루어졌다. 참여 업체들은 자신들의 최신 기술을 소개하고, 어떻게 일상생활 및 다양한 산업에 응용될 수 있는지 설명하는 데 집중했다. 특히 인상 깊었던 부분은 인공지능을 활용한 헬스케어 솔루션들이었다. 고령화 사회와 증가하는 건강 관리 수요를 해결하기 위한 다양한 혁신적인 기술들이 소개되었고, 실시간 진단과 원격 모니터링 시스템을 직접 체험할 수 있었다. 이러한 기술들이 실제 환경에서 어떻게 작동하는지 볼 수..
이번 학기에 일주일에 한 번 현업에서 활동하시는 분들의 강연을 듣는 수업을 수강했다.이 글은 한 학기 동안 들었던 강연 중 가장 인상 깊었던 박조은 대표님의 강연에 대한 소감문이다. 강연 주제는 '매일 조금씩 성장하기'이다. 먼저 박조은 대표님은오늘코드 유튜브 채널 운영커널 360 디렉터서울대 평생교육원 데이터 분석 실전 과정 강의네이버 커넥트 재단 데이터 사이언스 부스트코스 강의인프런 데이터 사이언스 강의현대자동차, SK Telecom, 한국능률협회 등 다수의 기업 강의모두의 한국어 텍스트 분석 with 파이썬 저자등의 경험을 가지고 계신다고 한다. 1. 박대표님의 학부시절 및 취업 이야기박 대표님은 학부 시절 대부분의 시간을 방황하며 보내셨다고 한다. 그러던 중 친구가 만든 서버에 호스팅을 받아 홈페..
데이터 분석을 위한 언어로 R과 파이썬밖에 모르는 경우가 많을 것이다. 나 또한 그랬다. 최근에 우연히 줄리아라는 언어로도 데이터 분석을 할 수 있다는 소식을 접하게 되어 이 언어가 궁금해졌고 공부를 해보고 싶다는 생각이 들었다. 제이펍 출판사의 '데이터 분석을 위한 줄리아'라는 책으로 공부를 하기로 결정했다. 나는 책을 선택할 때 목차를 먼저 본다. 이 책의 목차를 보니 줄리아라는 언어에 대한 설명과 다양한 예시 데이터를 통한 실습 설명이 포함되어 있었다. 그 목차를 따라 공부하다 보면 줄리아라는 언어를 통해 데이터 분석을 하는 것에 익숙해질 것 같았다. 그리고 찾아보니 이 책이 내가 검색할 당시 국내에서 발간된 유일한 줄리아 데이터 분석 관련 서적이었기 때문에 이 책을 고르게 되었다. 책의 목차는 위..
이번 학기에 진행하는 졸업 프로젝트에서 LLM 기반 챗봇을 구현하는 파트를 맡았다. 처음 개발해 보는 분야라서 이것저것 검색해 본 결과, 랭체인이나 라마인덱스라는 프레임워크가 많이 사용된다는 것을 알게 되었다. 하지만 두 프레임워크의 차이에 관해 선명한 대답을 찾지 못했고, 두 프레임워크를 모두 공부해 봐야겠다는 생각이 들었다. 나의 이러한 학습 목표에 딱 맞는 책을 찾아 그 책을 바탕으로 공부를 시작했다. 내가 선택한 책은 위키북스의 'GPT-4, ChatGPT, 라마인덱스, 랭체인을 활용한 인공지능 프로그래밍'이라는 도서이다. LLM의 개념부터 자연어 처리 딥러닝 모델의 역사를 알려준다는 점이 마음에 들었다. LLM을 활용하기 위해서는 LLM이 무엇인지를 먼저 아는 것이 좋다고 생각했다. 또한 라마인..
자연어처리 자연어는 자연 언어라고도 부르며 사람들이 쓰는 언어활동을 위해 자연히 만들어진 언어를 의미한다. 자연어 처리는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 해석 및 생성하기 위한 기술을 의미한다. 자연어 처리 모델을 개발하기 위해서는 모호성, 가변성, 구조 문제를 해결해야 한다. 위와 같은 문제를 이해하고 구분할 수 있는 모델을 만들기 위해서는 말뭉치(Corpus)를 일정한 단위인 토큰(Token)으로 나눠야 한다. 말뭉치는 뉴스 기사, 사용자 리뷰 등에서 목적에 따라 구축되는 텍스트 데이터를 의미한다. 토큰은 개별 담어나 문장부호 같은 텍스트를 의미하며 말뭉치보다 더 작은 단위다. 말뭉치를 토큰 단위로 나누는 것을 토큰화라고 한다. 토큰화를 위해 토크나이저라는 것을 사용한다. 이 과정을 익히기 위해 파이..
인공지능 관련 수업을 들으면서 딥러닝 모델의 구현을 위해선 파이썬의 오픈소스 머신러닝 라이브러리 파이토치가 필수라는 점을 알게 되었다. 수업 과정에서는 실습 활동이 많지 않아 혼자 파이토치의 기초부터 심화까지, 그리고 딥러닝 분야에 적용하는 것까지 공부하고 싶다는 생각을 하게 되었고 그 공부를 위해 책을 하나 선정했다. 내가 선택한 도서는 위키북스의 '파이토치 트랜스포머를 활용한 자연어 처리와 컴퓨터비전 심층학습'이라는 책이다. 책이 총 804 페이지로 두꺼운 만큼 꼼꼼한 설명과 코드 제시가 되어있을 것 같다는 점, 내가 특히 관심 있던 딥러닝 분야인 자연어 처리와 컴퓨터 비전 관련 내용이 포함되어 있다는 점, 마지막으로 다른 도서에서는 보기 힘든 모델 배포 관련 설명도 해준다는 점에서 이 책이 내가 ..
프로그래머스 코딩테스트 입문 100문제 풀이 완료 ! 코딩 기초 트레이닝 문제로 파이썬 언어를 다시 익힌 후 코딩테스트 입문 문제를 통해 알고리즘 풀이에 대한 감을 익혔다. 이제 '이것이 코딩 테스트다'라는 도서를 통해 그리디, 구현, 정렬, 등의 유형별 알고리즘 풀이 방법을 공부할 예정이다.
1. 문자열 밀기 - 문제 링크 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/120921 - 구현 코드 def solution(A, B): for i in range(len(A)): if A == B: return i A = A[-1] + A[:-1] return -1 2. 종이 자르기 - 문제 링크 https://school.programmers.co.kr/learn/courses/30/lessons/120922 - 구현 코드 def solution(M, N): return 0 if M and N == 1 else (M-1) + M * (N-1) 3. 연속된 수의 합 - 문제 링크 https://school.programmers.co.kr/le..
