대단원 2부 들어가는 그 첫번째 준비과정, 9장을 간단하게 살펴보았습니다.

코딩테스트 - 최댓값과 최솟값 문제를 풀어보자 !

8장에서는 컨볼루션을 활용한 일반화 과정들과 다양한 기법들에 대해 배워보았습니다 !

새와 비행기 구별하기 : 이미지 학습 🕺🏻 7장에서는... > * 순환 신경망을 만들고 Dataset 과 DataLoader를 사용한 데이터를 로딩합니다. 분류 손실도 알아봅시다 !

Object Detection의 메인 모델이라고 할 수 있는 Yolo 시리즈의 첫 시작, Yolo v1 논문을 리뷰해보자 !

RCNN 시리즈의 최종 - MaskRCNN 논문리뷰를 진행해보았습니다! 다양한 알고리즘이 사용된 만큼 높은 이해도를 요구하는 것같아요!

문자열을 수정하는 이상한 문자 만들기 풀어봅시다 !

슬라이싱이 중요한 크기가 작은 부분 문자열 문제를 풀어봅시다 !

갑자기~ 난이도가 쬼 올라간 문제 풀이 도전 😎 코테 - 짝지어 제거하기 문제를 풀어봅시다 !

문제 그대로 코드를 짜면 된다 ! 조건 1-1, 1-2, 2로 조건을 나누고,if , elif, else 물로 나눠서 조건 코드를 작성하며, 반복 횟수에 대해서까지 조건을 나눈다 !이 방식의 코드 작성은 이렇게 !코딩테스트 - 콜라츠 추측 나도 풀어볼래 !

이번 문제는 true, false로 출력 결과값을 내는 문제인데, 변수에 숫자 저장하기 point를 유의하면서 문제를 풀어야한다 !각 자릿수 값을 떼어내고 싶다 ! - 수학식 이용해서 숫자 값 떼어내기 사용반복해서 결과 계산하기 - while 문 활용

weakly supervised instance를 적용한 논문 리뷰를 진행하였습니다 !

Grad-CAM과 CAM의 문제점을 해결한 Grad-CAM++에 대해 논문 리뷰를 진행하였습니다 !

RCNN 모델 시리즈의 마지막 논문- Faster-RCNN 에 대하여 리뷰를 해보았습니다 !

RCNN의 개선 버전인 Fast-RCNN에 대해 알아보자 !

똑같은 배열 원소 값을 더해서 조합을 찾아내야하므로, for문을 3번 돌릴 생각을 먼저 했다.원소 값에 들어가서 조합을 찾으므로, 반복되는 길이가 -1 씩 줄어야지 조합을 for문으로 만들어낼 수 있다.조건문을 삼중 for문 안에 넣어서 그 조합 값이 만족하는지 확인하

이번에는 RCNN 논문리뷰를 진행해보았습니다. (Regions with Convolutional Neuron Networks features) - 차후 코드 업로드 진행예정입니다.

매우매우매우 간단했던 같은 숫자는 싫어 문제 ! - 다른 풀이 보고 확장적인 생각을 가지는게 중요했던 문제 !

⏳ 위대한 복습 여정의 시작 - 뇌새김 프로젝트를 시작합니다 ! 이름은 거창하지만,, 그냥 그저,, 인공지능 학습하며 까먹까먹하던 기초 내용들 톺아보는 시간으로 봐주셨음 좋겠습니다 ㅎㅎ !

6장에서는 - 선형 모델과 비교하여 비선형 활성 함수의 차이점을 알아보고,파이토치의 nn 모듈을 다루는 방법과신경망을 활용한 선형 적합 문제 풀이 방법을 제시한다.