벌써 3주가 지나갔다 !
하루하루가 정말 빠르게 흘러간다. 휴학하니깐 학교가기 넘 싫다 복학까지 천천히 흘렀음 좋겠다😋
하루 한 줄
3월 20일 (월)
나름 계획을 알차게 세웠다..! 그러나 LSTM부터 무너짐
3월 21일 (화)
이 날은 치과갔다가 나름 열씨미 공부한 듯
3월 22일 (수)
공부는 했지만, 이해한 건 없다. (feat. Transformer, VAE)
3월 23일 (목)
친구가 인천에 올라와서 9시에 친구들을 잠깐 만났다. 나가기 전까진 많이x1000 귀찮았는데, 막상 나가면 재밌음,,
역시 동네 친구들이랑 만나는 건 재밌따
3월 24일 (금)
하루 종일 심화과제 1번을 이해하려고 노력하였다. Data viz는 미래의 나(주말의 나)에게 토스,,
3월 25일 (토)
친구가 인천에 올라와서 같이 카공을 했다 ! (== 사실 거의 놀았음..)
백준 1문제랑 Data viz 강의 3-1강까지 들었다
3월 26일 (일)
Data viz 나머지를 듣고, 밀린 git 강의(진짜 뼛속까지 게으른.... 7개나 밀렸었다)를 듣고, 심화과제 2번을 이해하는게 목표..
코테 1문제 완료 - 백준 2486 / Data viz 나머지 완료 / git 3개 듣기
배운 것
이번 주는 딥러닝 기초와 visualization 맛보기를 공부하였다.
딥러닝 파트에선 CNN까진 괜찮았지만, RNN부터 조금씩 버거웠다.
Transformer와 VAE... 애증한다 정말..
[week 3 - day 2] CNN / modern CNN
CNN(Convolutional Neural Network)이란 ? 이미지와 같은 2D 데이터를 처리하기 위한 딥러닝 모델이고, CNN은 Convolutional Layer, Pooling Layer, Fully Connected Layer 등으로 구성되어 있다. Convolutional Layer에서는 이미지
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[week 3 - day 3] Transformer 이해하기
Transformer는 자연어 처리 분야에서 매우 효과적으로 사용되는 딥러닝 모델 중 하나이다. RNN은 n개의 입력이 들어오면 n번을 재귀적으로 거치는데, Transfomer는 입력 시퀀스 전체를 한 번에 처리한다
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[week 3 - day 5] AutoEncoder & VAE 이해하기
AutoEncoder 비지도 학습의 일종이다. data와 그에 해당하는 label이 주어지지 않고, data만으로 학습시키는 방법이다. 위 그림처럼 입력이 곧 출력이다. Encoder 부분에서 hidden layer 뉴선 수를 입력층보다
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위 내용은 공부하면서 궁금한 점들을 정리한 내용이다.
느낀 것
이번주는 특히나 내 자신을 돌아보는 시간이 됐다. 현실적으로 내 수준을 깨닫게 됐달까..
내가 이 길로 가는게 맞나라는 생각도 조금 들었다..ㅎㅎ
난 너무너무 부족하고, 인공지능은 방대하고 깊다........
강의를 이해해도 막상 코드를 짜려고 하면 못 짜는데, 이해 못한 부분은 어쩌지 ?
6개월 뒤 얼마나 발전했을지.. 궁금하면서도 겁난다
개선할 것
1. 개인적으로 코테 1일 1문제풀기 (성공하면 커밋)
다른 분들에 비해 코딩 실력이 매우 부족한 것 같아 실력 쌓을 겸 잔디 심을 겸 하루에 한 문제씩 풀기로 했다!
없던 열정도 끌어모으는 중....
+) 코테를 벼락치기로 잠깐 준비하다보니 다른 알고리즘을 많이 다루지 못했다.
(트리, 이분 탐색, 그래프 탐색, 다익스트라, 백트래킹, 우선순위 큐, 배낭 문제, 최소 스패닝 트리 등등등) 빈번하게 나오진 않아도 다뤄보자!
2. 슬슬 논문 읽기 시작하자 !
같은 캠퍼분들이 논문 찾는 꿀팁들을 올려주신다..! 좋아요만 누르고 아직 제대로 찾아보지 못했다.
우선, 멘토링 때 진행하기로 한 denseNet부터 읽자 젭ㄹ알제발
마무리
이제 본격적으로 cv 강의를 듣게 된다. 기대된다 ! 열심히 듣쟈
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