코딩공부 (15) 썸네일형 리스트형 BFS / DFS 문제 모음 & 문제 유형 정리 BFS / DFS 의 개념 자체를 모르는 사람은 좋은 블로그 정리글이나 유튜브 영상에서 꼭 배워오세요!!!해당 글은 BFS / DFS의 문제 유형과 문제 접근법들을 정리한 글 입니다!!문제 모음[기초 문제]1. DFS 와 BFS (백준) : https://www.acmicpc.net/problem/12602. Number of islands ( leetcode ) : https://leetcode.com/problems/number-of-islands/3. keys and rooms ( leetcode ) : https://leetcode.com/problems/keys-and-rooms/description/4. shortest path in binary matrix ( leetcode ) : htt.. 패스트 캠퍼스 AI Lab 부트캠프 생존기(9일차) 한줄 요약 취직하면 오늘처럼 하루종일 개발만 하는 거겠지? 우와... 힘이가 많이 들겠다 생존기 하 개발 좋다. 하루종일 FastAPI 겁나 쳐다봄... 근데 DB랑 연결하는거 왤캐 복잡하지... 강사님 자료로 따라가는데 뭔가 이상한게 많다... 감유.. 뭐 적을것이 없다. 오늘도 내일도 그냥 앉아서 코드 겁나 치고 공부하고 있다. 함께 해서 너무 좋아요. 강사님이 우리팀 와서 다들 경험자냐면서 코드부분은 피드백이 없으셨다.(살짝 기대 했는데 아쉽다) 자신의 인생이야기와 가치관들을 쏟아내고 가셨는데 많은 이야기들 중에 강사님은 30개 넘는데를 지원했다고 한다. 나도 부캠 끝나고 실력 짱짱맨 되서 지원 남발하고 다녀야 겠다고 생각이 들었다. 가능하면 이번에 배운 기술로 자동화 만들면 재미있을 듯!! 패스트 캠퍼스 AI LAB 3기 부트 캠프 생존기(8일차) 한줄 요약 뭔가 크게 배운게 없는 것 같은데... 벌써 프로젝트라니... 와서 배운 것을 사용하는 것도 있지만 이미 가지고 있는 실력으로 만드는게 더 큰 듯 생존기 실제로는 오늘 부터 팀을 만들고 팀끼리 처음 만나서 주제 정했을 것이다. 그러나 나는 운 좋게 좋은 팀원들 만나서 비록 어제 쉬는 날이 었지만 함께 회의를 먼저하고 프로젝트도 먼저 들어갔다. 프로젝트는 크롤링을 해온 자료를 처리하고 시각화 해서 웹으로 보여주는 것이다. 크롤링은 정말 수 없는 예제로 부트캠프에서 갈고 닦아지만 웹 구현 부분은 FastAPI를 조금 배운 것 외에는 다루지 않았다. 물론 우리가 자발적으로 어려운 길을 선택하긴했다. 우리가 배운 수준에서의 프로젝트를 던져 주시기도 했는데 우리는 자율주제를 선택해서 했기 때문이다. 다.. 패스트캠퍼스 AI LAB 부트캠프 3기 생존기(7일차) 한줄 요약 우려하던 일이 현실로... FastAPI 니가 빠르면 얼마나 빠른데! 생존기 오전에는 어제 했던 크롤링 과제를 리뷰하고 오후에는 FAST API를 배웠다. 나름 웹 개발을 꽤 했었기에 자신이가 만만했다. Django로는 프로젝트도 많이 만들어 보았기에 FastAPI도 쉽게 다룰 수 있을 줄 알았다. 그래서 다룰 수 있었다.ㅋㅋㅋ 웹 개발 해두길 잘 했다. FastAPI는 첨이라 오류도 많이 만났지만 무슨 오류인지 금방 알 수 있었다. 그래서 DB를 사용하는 법을 배우고 싶었다. Django에서는 sqlight만 사용했기에 멋있는 DB를 사용해 보고 싶었다. 욕심이지만 Docker까지도 사용해 보고 싶었다. 그러나!!!! 80명이 듣는 강의기에 무수한 에러가 있었다. 김인섭 강사님은 하나하나 피.. 패스트 캠퍼스 AI LAB 부트캠프 3기 생존기(6일차) 한줄 요약 꾸준함이 생긴다. 습관이 쌓인다. 그저 글을 읽으며 하는 복습이 아닌 미니 프로젝트로 하는 복습으로 탄탄해 지는 하루. 생존기 오늘도 selenium으로 복습 프로젝트들을 진행 했다. selenium을 사용한지 몇일 안됐는데 프로젝트를 몇개를 만드는지 모르겠다. 이걸 언제 다 정리하냐... 이번 프로젝트는 구글 플레이의 앱에 있는 리뷰를 크롤링 해오는 프로젝트였다. 이제 눈깜고도 할 수 있겠다 싶을 정도로 selenium을 잘 다루게 되었다고 느꼈는데... 역시 자만이었다. 오늘 프로젝트에서 크게 느낀점은 1. 명시적 기다리 사용하기 2. javascript 사용하기 였다. 명시적 기다림은 unity의 corutine 느낌이고 js로 치면... 뭐지? async await 정도일까? 복습겸 코.. 패스트 캠퍼스 AI 부트 캠프 생존기(5일차) 한줄 요약 어렵거나 못 따라가는건 전혀 아닌데... 힘들다. 역시 빡세게 취준하기에는 부트캠프가 짱인 듯 생존기 맞아요.. 하루 종일 코딩 했어요... 심지어 파이썬 기초도 아니고 새롭게 배우는 재미난 부분을 했는데요. 토 나오도록 했습니다. 1. 키워드 입력시 키워드에 맞는 뉴스들 크롤링 : 기사들 크롤링 (기초) 2. Yes24 베스트 셀러 책들 크롤링 : 기본적인 크롤링과 url을 및 XPath를 이용한 크롤링 3. DBPI 논문 크롤링 : 자신의 연구 분야 논문을 크롤링 하여 DataFrame으로 가공 4. SRT 자동 예매 시스템 : 크롤링을 통해 매진 여부 판단. 매진인 경우 새로고침 후 기다림. 매진이 아닌 경우 매매 진행 =>매크로 광클은 이렇게 하는 거구나를 배움 5. SLACK 봇 만들.. 패스트캠퍼스 AI LAB 생존일지 (4일차) 한줄 요약 현직자 강의가 상상 이상으로 도움된다. 근데 ... 뼈가 많이 아프다. 할거 겁나 많네 생존기 오늘은 현직자 강의 말고는 특별이 수업이 없었다. 그래서 블로그에도 올렸지만 selenium을 상세히 정리해서 오릴는 시간을 가졌다. 그외 피어세션에서는 다양한 사람들을 많나 유유자적 인생 얘기 듣는 그런 시간이었다. 강사님이 얘기해 주시길 사람이 바뀌려면 3가지가 바껴야 한다고 한다. 첫째는 공간이고 둘째는 시간이고 셋째가 사람이다. 공간은 여전히 방구석 여포이지만 시간과 만나는 사람이 바뀌니 확실히 좋다. 특히 나와 같은 목표를 위해 달려가주는 사람들과 함께 공부하고 그사람들의 생각과 열정을 함께 느끼며 갈 수 있다는 것이 크다. 피어 세션은 함께 공부하는 동료들이 지금까지 어떻게 살아왔고 왜 여.. 패스트 캠퍼스 AI 부트 캠프 생존 일지 (3일차) 한줄 요약 전공자인데요... if문 for문 while문을 배워요... 견뎌... 버텨... 겸손해져... 생존기 3일만에 드디어 수업을 했어요. 그런데... 파이썬 기초를 수업하네요... 전공자하고 비전공자 비율이 4 : 1 이었습니다. 그래도 전공자를 고려해서 그런지 정말 구경시켜주고 넘어가는 느낌이었어요. 확실한 것은 완전히 노베이스들은 이것만으로는 절대 안되겠다고 느꼈습니다. 하지만 저는 전공자... 나름 백준 골드 티어... 영겁의 시간이었습니다. 그래도 모셔오신 강사님들이 무슨 고인물들로만 섭외를 하셨는지 대부분 IT 개발에서 한가닥 하시는 분들을 모셔왔더라구요. 다들 회사를 차려보시고, 서비스는 적어도 3개 이상은 런치해보시고, 대기업하고도 협업도 많이 하시는 분들이었어요. 그래서 현재 IT.. 국비지원! 패스트 캠퍼스 AI 부트캠프 생존 일지(Day +2) 인공지능 대학원 가야하는 거 아니야? 왜 부트캠프? 저는 사실 웹 개발에 더 많은 관심이 있었어요. 나름 유명한 전국 웹 개발 동아리인 "멋쟁이 사자 처럼"에 대학생활을 갈아 넣고 나름 상도 많이 타고 그랬죠. 그런데 있잖아요... 인공지능이 너무 웹 개발을 잘해요... 웹 개발로 가면 인공지능의 노예가 될 것 같았어요. 4학년 늦었지만! 인공지능 공부를 시작하게 되었습니다. 빠르게 교수님에게 샤바샤바 해서 랩실도 들어가고 학회도 다니고 논문도 썼죠. 그런데 랩실 생활을 반년 정도 해보니깐... 대학원? 잘 모르겠어요. 석사따는 2년이라는 시간을 현직에서 돈받으면서 2년 경험 쌓는게 더 좋다고 생각했어요. 그런데 이제 반년 공부하고 심지어 혼자서 공부해서 너무 부실하다는 생각을 했습니다. 그래서 AI 부.. BART:Denoising Sequence-to-Sequence Pre-training for Natural Language Generation, Translation, and Comprehension (초월 번역) Abstract 디노이징 오토인코더인데 pre-training된 seq to seq 모델인 BART를 소개할거야. BART는 일단 무작위 노이즈 넣은 문장을 사용해서 학습함. 그리고 그걸 다시 노이즈 없었던 문장으로 만들기 위해 학습하는 것. 우리 여러개 노이징 방법들 평가함. 정상적인 문장의 단어 순서를 무작위로 섞고 몇개의 단어를 하나의 mask tokens으로 바꿈. BART는 문장생성에 대해 fine tuning 할때 효과적인데 문장 이해 문제도 잘함. GLUE와 SQuAD 데이터 셋에서 RoBERTa 와 성능이 동일하고 추상대화와 QA, 요약에서는 SOTA임. back-translation system for machine translation 분야에서는 BART가 1.1 BLEU증가 시킴. 우.. 이전 1 2 다음
