# LG AImers

nakyung-kim

이번주도 한결같이 고작 2주째 돌아온 WIL~시간 개념 없이 항상 정신 없는 삶을 살고 있지만 한주씩 돌아보면 생각보다 많은걸 한것 같아 뿌듯하다. 사실 이건 이번주에 내가 한건 아니다.올해 초 에이머스 2기에 참가했었는데, 이번에 3기를 모집한다고 하여 공유하고자 한

kyyle

LG AI 연구원에서 진행한 LG Aimers 2기 프로그램을 수료한 뒤의 후기입니다.

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LG에서 AI 인재 양성을 위해 청년 대상으로 LG Aimers라는 교육 프로그램을 실시하는데, 1기 때 꽤나 성공했는지, 2기를 뽑는다고 했다. 비록 나는 AI 관련 지식이 크게 없는 편이지만, 알아두면 좋겠다는 마인드로 지원하였고, 합격해서 LG Aimers 2기

ckh0824

computer vision 영역에서 거의 default로 사용되는 핵심 deep learning 구조분류 문제, 자세 추정 문제, 정보 인식, 의료 영상이나 문자 인식, 알파고 등에 사용된다.다양한 경우에 대해 robust하게 영상 인식을 하는 알고리즘이 동작해야한다

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Gradient Descent neural network에서 최적화를 하고자 하는 parameter들과 학습 data를 parameter들로 이루어진 neural network에 입력으로 집어넣어서 ground truth 값과 비교함으로써 차이를 최소화하도록 하는 l

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본 포스트는 LG Aimers 활동에 참여하며 온라인 AI 교육을 정리한 내용입니다! 프로그램에 관심이 있으시다면 https://www.lgaimers.ai/ 를 참고해주세요!! DNN의 기본 동작 과정 Deep Neural Network(심층 신경망) 두뇌 속에

ckh0824

본 포스트는 LG Aimers 활동에 참여하며 온라인 AI 교육을 정리한 내용입니다!프로그램에 관심이 있으시다면 https://www.lgaimers.ai/ 를 참고해주세요!!머신러닝에서 알고리즘의 종류에 상관 없이 서로 다르거나 같은 매커니즘으로 동작하는 다

h-wi

해당 포스트는 LG Aimers 활동 중 한양대학교 배석주 교수님의 강의자료를 기반으로 작성된 글입니다. 학습 정리용으로 작성하였으며, 잘못되었거나 수정해야 할 내용이 있을 수 있습니다. 해당 내용이 있다면 이메일이나 댓글로 알려주세요. 감사합니다.

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본 포스트는 LG Aimers 활동에 참여하며 온라인 AI 교육을 정리한 내용입니다! 프로그램에 관심이 있으시다면 https://www.lgaimers.ai/ 를 참고해주세요!!

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본 포스트는 LG Aimers 활동에 참여하며 온라인 AI 교육을 정리한 내용입니다! 프로그램에 관심이 있으시다면 https://www.lgaimers.ai/ 를 참고해주세요!! Linear Classification classification : 모델의 출력이 d

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본 포스트는 LG Aimers 활동에 참여하며 온라인 AI 교육을 정리한 내용입니다! 프로그램에 관심이 있으시다면 https://www.lgaimers.ai/ 를 참고해주세요!! Gradient

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본 포스트는 LG Aimers 활동에 참여하며 온라인 AI 교육을 정리한 내용입니다! 프로그램에 관심이 있으시다면 https://www.lgaimers.ai/ 를 참고해주세요!! Linear models $$hw(x) = \theta0 + \theta1k1(x1)

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Data로부터 내재된 패턴을 학습하는 과정spam mail 판단, image 인지, 가격 예측 등이 가능하다.Binary Classification / Multiclass classification / Regression..데이터 셋이 입력 X와 출력 y(label)의

h-wi

해당 포스트는 LG Aimers 활동 중 한양대학교 배석주 교수님의 강의자료를 기반으로 작성된 글입니다. 학습 정리용으로 작성하였으며, 잘못되었거나 수정해야 할 내용이 있을 수 있습니다. 해당 내용이 있다면 이메일이나 댓글로 알려주세요. 감사합니다.

ckh0824

본 포스트는 LG Aimers 활동에 참여하며 온라인 AI 교육을 정리한 내용입니다!프로그램에 관심이 있으시다면 https://www.lgaimers.ai/ 를 참고해주세요!!일반적으로 사건이 1건 발생하는데 걸리는 시간에 대한 분포로 사용된다.지수분포를 따르

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제품 라이프 사이클 관점의 Total Cost 관리가 필요하다.품질 비용은 잠재적 Risk시장 품질은 예측 가능하고 Control이 되어야 한다.Recall과 같은 상황이 발생하면 기업의 이익에 손해가 급격히 커진다.주어진 작동 환경에서 주어진 시간 동안 시스템이 고유

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4M(Man, Machine, Material, Method)를 input으로 투입하여 통계적인 방법 및 절차, 자원의 합성을 통해 제품/서비스라는 output을 고객에게 제공VOC를 이용하여 Feed-Back을 한다.공정에서 요구되는 품질이나 생산성 목표를 달성하기

ckh0824

전통적 품질관리에서의 품질 : "규격에 부합하는 것"오늘날의 품질 : "규걱 접합성" → "고객 요구의 충족"선험적 관점 : 품질을 정의할 수 없더라도 무엇인지 고객이 인지제품 관점 : 바람직한 성분이나 속성의 함량 차이사용자 관점 : 용도의 적합성제조 관점 : 요구사

kyyle

LG AI 연구원에서 진행하는 LG Aimers 프로그램의 2기로 참여하게 되었습니다.

forminju

전통적 품질관리에서의 품질 : "규격에 부합하는 것"품질을 보는 5가지 관점 \- 선험적 관점제품 관점사용자 관점제조 관점가치 관점품질의 구성 요소제품특징무결함요구품질제품 또는 서비스를 사용하는 사람의 입장에서 요구하는 품질정량적 수치로 측정하거나 규정할 수 없는