KMU_summer_AI

notion에 정리해둔 것을 velog에 옮겨적음!

노션에 적어둔 걸 velog로 옮김!!numpy 모듈에 대해서는 전공 수업 시간에 배운 적이 있어서 비교적 쉽게 이해할 수 있었다! 그렇지만.. 선형대수라는 매우 큰 벽을 느끼게 된 하루였다..ㅠㅠ 선형대수 강의를 아직 듣지 않았기 때문에 다른 전공 수업에서도 가끔 힘

장고로는 웹 프로젝트를 진행해본 경험이 있었는데, Flask는 처음 배워 보았다. Flask도 장고처럼 가상환경을 사용하여 그 곳에 모듈을 설치한다는 것을 배우게 되어서 유익했다! 이전에는 왜 가상환경을 사용해야하는 것인지 이해하지 못하고 사용했었는데 이번 수업을 통

API는 처음 배워본 개념이라 아직까지 명확하게 이해를 하고 있지는 못한 것 같다! 인터넷 찾아보면서 혼자 삽질이 더 필요할듯하다ㅠㅠ🧚 API:프로그램들이 서로 상호작용하는 것을 도와주는 매개체🧚 REST:웹 서버가 요청을 응답하는 방법론 중 하나(Represent

🧚 EDA란?: 데이터 그 자체만으로부터 인사이트를 얻어내는 접근법!🧚 EDA의 Process분석의 목적과 변수(column) 확인데이터 전체적으로 살펴보기(상관관계, NA(결측치) 가 있는지 확인)데이터의 개별 속성 파악하기🧚 Titanic Dataset분석의

AWS는 이름만 들어보고 실제로 배워본 적은 없었다. 이론만 들었을 때에는 이해가 잘 되었는데 막상 직접 실습을 해보니 조금 막막한 기분이 들었다. 그래도 계속 써보고 공부해보면 익숙해지지 않을까? 라는 생각을 해보면서!! 열심히 공부해봐야겠다는 생각이 들었닷😳👩‍

AWS를 활용한 인공지능 모델 배포 trained model을 저장하고 이걸 다시 불러오는 실습! 실습 과정! anaconda 가상 환경을 실행해야 한다. conda activate pytorch_p36 trained model 저장 git clone https:

전반적으로 handler가 어떻게 작동하는지는 이해했으나, 각 코드들이 정확히 어떤 역할을 하는지까지는 이해하지 못해서 아쉬웠다.. 매 주차마다 수업의 난이도가 가파르게 상승하는 느낌이 든다ㅠㅠ 수업을 이해하기 위해서는 갈수록 많은 노력이 필요할 것이라는 생각이 들었고