1. 인공지능 개발자가 되기 위한 위대한 첫 걸음.
리눅스 환경, 간단한 terminal 사용법, 가상환경 정리에 대한 공부
기본적인 terminal 언어도 몰라 고생하던 때가 있었는데 이 기회를 통해 더 자세히 알 수 있어서 좋았다.
2. Deep Learning for Computer Vision Lec02 image Classification
흥미로웠던 것들
사실 나는 train, test로만 데이터를 나누곤 해서 validation data의 개념과 중요성을 혼돈하고 있었는데 거기에 대해 강조를 해줬던것이 기억에 남음.
통계학과가 아닌 좀 더 컴퓨터 과학에 가까운 내용들이 있어서 신기했음
3. 인공지능과 가위바위보 하기
놀라웠던 것
카메라만 연결되어있다면 아주 쉽게 이미지 데이터를 만들 수 있는 구글 사이트.
자료를 못차자 keggle에서 뒤지곤 했었는데 이런 편리한 사이트가 있는줄 몰랐다.
4. 개발자를 위한 첫번째 필수 교양
git, jupyter notebook에 대한 학습
git, github 이름들어보고 자세한 사용방법은 알지못했는데 이번 기회에 제대로 알게 되었다. 나의 github을 만들었으며 이번 aiffel 과정중 꾸준하게 업데이트할 것이다.
5. 4장 빅오, 자료형
파이썬 알고리즘 인터뷰을 통해서 코딩과 알고리즘에 대해 학습하는 시간. 파이썬에 대한 구체적인 이해를 할 수 있게 될 수업인거 같아 기대됨. 리드코드라는 알고리즘 문제 푸는 사이트를 알게되었음
인상깊었던 내용
슬라이싱을 기준으로 한 파이썬 문자열 처리 실행시간 비율
| 알고리즘 | 슬라이싱을 1로 했을 때 비율 |
|---|---|
| 슬라이싱 | 1 |
| 리스트 reverse() | 5 |
| reversed()+join() | 6 |
| for 반복 | 12 |
| while 반복 | 21 |
| 재귀 | 54 |
이런 실행시간들을 머리속에 항상 염두해두고 코딩하도록 해야겠다.
6. iris의 세가지 품종, 분류
통계학도로서 fisher의 iris 데이터를 오랜만에 봐서 반가웠다. 이 데이터를 통해 분류 머신러닝을 제작하는 작업을 수행하였음. svg같은 경우엔 정의가 혼동이 와서 정리해서 다시 작성할 생각
7. 파이썬으로 코딩 시작하기
기초적인 패러미터와 함수들에 대한 내용을 공부했다.
제일 무난한 작업이었던것같다.
그래도 혼동이 왔던 것
def print_two(word1, word2):
print("start word1")
print(word1)
print("start word2")
print(word2)
def print_and_return(word1, word2, word3):
print_two(word3, word2)
return word1
print_two('1', print_and_return('B', 'C', 'D'))
print_two(print_and_return('B','C','D'),'A')특히 아래 함수는 내가 생각한 내용과 반대되는 결과가 나왔다. 다들 직접 해보자.
print_two('1',print_and_return('B','C','D'))사실 이번주는 개인적인 일정이 너무 많아서 한것은 많은데
제대로 정리한것이 드물어서 아쉽다. 다음주는 더 열심히 해야..
