AIB SUMMARY

핵심단어 >Transformer, BERT, GPT warm-up Attention is All You Need - 이 문구 때문에 뉴진스 노래가 계속 머리에 맴돌았다 링크텍스트 간략정리 Transformer는 RNN에 비해 학습 속도도 빠르고, 성능도 더 좋다(R

핵심단어 >CNN, 사전훈련, 전이학습 학습목표 CNN의 기본구조 숙지하기 Convolution & Pooling Layer 의 동작 방식과 조정할 수 있는 값(Stride, Padding 등)에 대해 이해하기 전이 학습(Transfer Learning)을 설명할 수

Beyond Classification, Segmentation, fcn, u-netSegmentation의 동작 방식 및 Semantic Segmentation/Instance Segmentation 구분하기Transpose Convolution의 필요성과 동작 방식

AutoEncoderAutoEncoder(AE)의 형태와 학습 방식을 연관지어 설명할 수 있다Latent Vector(잠재 벡터)의 개념에 대해 설명할 수 있다AutoEncoder가 활용되는 Task를 AutoEncoder의 특징과 연관지어 설명할 수 있다AutoEnc

GAN, Generator, Discriminator, CycleGAN,GAN의 학습 방식과 생성자(Generator)와 판별자(Discriminator)에 대해 이해하기CycleGAN 이 동작하는 방식에 이해하기 Generative Adversarial Network

핵심단어 > 데이터구조, 알고리즘, 참조와 할당, 성능, 빅오표기법 학습목표 데이터를 활용하는 입장과 컴퓨터 내부동작에 대해 생각해보기 알고리즘 효율성에 대한 내용인 자료구조의 BIG O 및 복잡도 개념에 대해 배우기 WARM UP 데이터 구조와 알고리즘의 필요성

OOP, 클래스 설계Object : 대상, 객체 class : 설계도Instance : 실례 Object ((( class -> instance )))어떤 대상이 정확하게 분류 된것이 클래스(설계도)그 설계가 정확히 동작하는 것을 인스턴스라고 한다세상에 있는 실체가 있

REFERENCE LIST https://docs.python.org/ko/3/tutorial/introduction.html#lists https://www.youtube.com/watch?v=3r82G5Frz-I https://www.youtube.com/wa

핵심단어 > 문제해결, 의사코드, 컴프리헨션 학습목표 프로그래밍 진행과정 생각하기 예외처리 배우기 알고리즘을 위한 논리적 방법 익히기 REFERENCE URCLASS 링크 참고하기 파이썬 프로그래밍 **실습링크 ** 문제해결 프로세스 문제를 해결 하기 위해

추상자료형, 파이썬 내장함수, Data StructureADT(추상자료형) 연결리스트, 큐, 스택의 설계에 대해 익히기 레퍼런스 : urclass 참고하기 스택 : 배열이 수직으로, LiFo (라스트인, 펄스트 아웃)큐 : FiFo (펄스트인, 펄스트 아웃)linked

검색, 재귀, 트리검색과 재귀에 대해 익히기 트리의 기본을 익히기 https://youtu.be/LnxEBW29DOwTREE 부모 자식간의 관계를 가지는 구조 LEAF - 더 이상 자식을 가지지 있는 노드Binary tree - 자식 노드가 2개까지만Terna

해쉬테이블, 자료구조와 딕셔너리해쉬테이블에 대해서 배운다 해시는 딕셔너리 코드와 관련되어 활용되는 개념파이썬 기본코드로 어떻게 활용할 지를 생각해보기키를 활용하여 값에 직접 접근ㅇ ㅣ가능한 구조해싱의 목적 : 검색, 즉 해시테이블 = 검색 알고리즘의 역할해싱의 장점 :