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[16-18주차] Django활용 Web App + 미니프로젝트 7차 목차 1. Django활용 Web App 2. 미니프로젝트 7차 1. Django활용 Web App 이번 과정은 Django를 활용해 웹사이트를 만들어 봤다. 빅프로젝트에서 하나의 서비스를 만들어야 하기 때문에 짧지만 최대한 익숙해지고 열심히 들은다음 빅프로젝트를 진행하면서 숙달되는 것을 추천한다. Django를 꼭 활용할 필요는 없지만 웹서버와 db, ai를 한번에 관리 할 수 있기 때문에 ai트랙과정에 가장 적합한 프레임워크가 아닌가 생각한다. 여행블로그를 직접 만드는데 구현해야 할것이 직전 kt사이트만들기 강의에 비해 많기 때문에 강사님이 하시는것을 따라하면서 교안으로 학습하는 식으로 진행되었다. 구현된 기능은 관리자페이지, 카테고리, 태그, 사진과 글 업로드 등이다. 2. 미니프로젝트 7차 7차 ..
AIVLE SCHOOL 5기 모집 AIVLE SHOOL 5기 모집이 시작되었습니다! 이제 거의 교육을 마무리하고 빅프로젝트만 앞두고 있는 4기 에이블러로써 정말 강추합니다! 전 처음에 취업 관련 혜택을 보고 에이블스쿨에 들어왔고 과정이 끝나고 취업이 안되면 어쩌지 걱정을 하며 시작했습니다. 그러나 알고왔던 혜택들 뿐만 아니라 체계적인 교육과 수준높은 강사님들, 실력있고 많은 도움을 주는 에이블러분들과 항상 신경써주는 매니저님 덕분에 들어오기 전과 비교했을 때 많은 성장을 했고 에이블 스쿨 과정이 끝나더라도 취업을 할 수 있는 자신감이 생겼습니다. 포트폴리오도 자연스럽게 점점 채워지고 있습니다 ^^ 취업 혹은 성장하는데 도움이 필요하신 분들은 정말 후회 안하니 신청하세요~~! 5기 분들이 더욱 자랑스럽게 에이블스쿨에 다니고 있다고 말할 수..
[15주차] 가상화 클라우드 + SQL 목차 1. 가상화 클라우드 2. SQL 1. 가상화 클라우드 이번 과정은 기대를 아주 많이 하고 들어갔다. 이유는 클라우드 엔지니어와 데이터 엔지니어 중 직무를 고민할 정도로 관심이 있었으며 데이터 엔지니어 직무를 하더라도 요즘 회사에서는 클라우드 관련 지식과 도커와 쿠버네티스에 대한 지식은 중요하다고 생각하지만 막상 혼자서 접하기엔 쉽지 않기 때문이였다. 실습을 위주로 진행되었으며 클라우드 환경을 체험해 보는 것을 수업 목표로 삼은듯 하다. 환경은 아마존 클라우드인 AWS로 진행되었고 체험해보는 것만 해도 아주 큰 경험이지만 이 수업을 통해 나중에 입사 면접시 어필할 것을 기대하고 있던 나에겐 AWS 가이드와 다를게 없어보여 아쉬웠다. 다만 좋은점은 돈을 내주고 어떤 클라우드를 결재해야 하는지 등에 대..
[14주차] 웹 프로그래밍 + WEB/WAS/DB 목차 1. 웹 프로그래밍 2. WEB/WAS/DB 1. 웹 프로그래밍 이번 과정은 웹 프로그래밍의 기본 구조인 CSS, JAVA SCRIPT, HTML에 대해 배우고 직접 헤더와 바디 등 구조를 설계하며 KT웹 사이트를 만들어 보는 실습으로 진행되었다. VSCODE로 실습을 진행했고 예전에 학교 수업에서 배운적은 있었으나 사실상 처음 배우는 느낌으로 들었다. 그래도 예전 기억덕분인가 구조를 파악하는데엔 수월했고 코드를 외우기보단 제공되는 학습교안을 이해하는데에 집중했고 나중에 웹사이트를 제작할 일이 있을 때 교안의 내용 중 원하는 부분을 고쳐서 원하는 웹사이트를 만들수 있도록 의식하면서 수업을 들었다. 코드를 입력하면 localhost로 개시한 웹사이트에 바로 반영되어 평소 보던 웹사이트의 구조를 점점 ..
[13주차] 6차 미니프로젝트 + IT 인프라 목차 1. 6차 미니프로젝트 2. IT 인프라 1. 6차 미니프로젝트 1.1 AIVLE SCHOOL 챗봇 만들기 1,2일차는 AIVLE SCHOOL관련 상담 챗봇을 만드는 프로젝트를 진행했다. AIVLE SCHOOL 지원 Q&A 데이터만 이용하면 다소 딱딱하고 데이터가 한정되기 때문에 일상생활 데이터를 추가하여 일상생활에 대한 질문답변 또한 가능한 챗봇을 만들었고 학습데이터도 더 늘어나므로 높은 성능을 기대하며 프로젝트를 시작했다. 프로젝트를 하면서 느낀점은 일단 정확히 분류가 잘 되어야 한다고 느꼈다. 성능평가는 높게 나왔지만 막상 질문을 해보니 Q: 노트북이 부셔졌어 A: as 맡기세요 와 같은 대답을 기대했지만 결과는 노트북이란 단어때문에 교육생 지원(노트북) 문의로 분류 되었다. 따라서 학습에 있..
[12주차] 5차 미니프로젝트 목차 1. AICE시험 대비 공부 2. 스마트폰 센서 데이터 기반 모션 분류 1. AICE 시험 대비 공부 5차 프로젝트의 1-2일차는 AICE시험을 준비하는 수업과 프로젝트를 진행했다. 오픈북으로 진행되는 시험이지만 시간제한이 있고 적어놓은 교안은 참고하지 못하고 구글링만 가능하기 때문에 간단한 딥러닝 층 쌓기나 머신러닝 모델 사용하기, 특히 전처리 과정에서 자주 쓰이는 코드들은 능숙히 사용해야 된다고 생각한다. # 자주 쓰이는 코드 df.isnull().sum() # nan개수 확인 df1[df1['TotalCharges'] == ' '] # Boolean값을 이용한 공백 찾기 df.replace(' ',0) # 공백을 0으로 변환, df.replace(['Yes','No'],[1,0],inplace..
[10,11주차] AI모델 해석/평가 + 4차 미니프로젝트 목차 1. AI모델 해석/평가 2. 4차 미니프로젝트 1. AI모델 해석/평가 이번 과정은 비즈니스적 측면에서 AI엔지니어가 고객에게 모델을 해석 및 평가 내용을 설명하기 위한 지표 또는 방법을 배우는 과정이다. Feature Importance (변수중요도) 알고리즘 별 내부 규칙에 의해, 예측에 대한 변수 별 영향도 측정값이지만 중요한건 성능이 낮은 모델에서의 변수중요도는 의미없다는걸 명심해야 한다. 1-1. 트리기반 모델 변수중요도 MDI - Mean Decrease Impurity (Decision Tree에서의 변수중요도) Tree전체에 대해서, feature별로 Information Gain의 (가중) 평균을 계산 Information Gain : 지니 불순도가 감소하는 정도 Mean Decr..
[8,9주차] 언어지능 딥러닝 목차 1. TF-IDF, 비지도학습, Word Embedding 2. 정보검색, 추천시스템 3. 언어지능 인공신경망 4. RNN 5. 강화학습 6. 실습코드 1. TF-IDF, 비지도학습, Word Embedding 1) TF-IDF (Term Frequency-Inverse Document Frequency) 문서 내에서 단어의 중요도를 평가하는 방법. 단어의 빈도와 역문서 빈도를 사용하여 계산. 자카드 유사도 : 두 문장을 각각 단어의 집합으로 만든 뒤 집합을 통해 유사도 측정, 유사도 측정법 : A/B (A: 두 집합의 교집합인 공통된 단어의 개수, B: 집합이 가지는 단어의 개수), 자카드 유사도는 0과 1사이의 값을 가짐. 코사인 유사도 : 두 개의 벡터값에서 코사인 각도를 구하는 방법, -1에..