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Upstage AI Lab 3기 수료 후기 올해 4월부터 시작해 7개월의 대장정을 마치는 오늘이 Upstage AI Lab 3기 과정 수료식이다. 간략하게 과정 구성 / 학습 형태 / 피드백과 멘토링 / 취업 지원 및 네트워크 형성 / 해당 과정 추천의 이유에 대해 작성해보려한다. 과정 구성Upstage AI Lab은 기초부터 고급까지 AI 학습의 전 과정을 다룬다. 파이썬 프로그래밍, 머신러닝, 딥러닝, 모델 설계 등 기본부터 시작해 점차적으로 복잡한 주제를 다루는 방식이라 AI 학습에 필요한 기초를 탄탄히 할 수 있다.실습 중심의 학습강의의 특징 중 하나는 실습 프로젝트가 많다는 것이다. 이론 학습 후 바로 실습해볼 수 있어, 이론이 실무에 어떻게 적용되는지를 명확하게 이해할 수 있었다. 특히 학습 모듈마다 진행하는 자체 경진대회를 통해 실무.. 더보기
현직자 취업특강 회고 이력서 작성 방법영어 이름이 있으면 영문 이름도 작성사진은 필수는 아니지만 자기 이미지를 나타내는 사진 하나 있으면 좋음핵심 역량지원하는 회사에 어떤 역량이 있다라는 걸 이야기하는 항목AI 개발자로서 어떤 역량을 가지고 있는지 3 ~ 5개 정도학력 사항은 필수는 아니지만 작성하는 것을 권장경력 사항4대 보험에 가입이 되어서 급여를 받고 근무했던 경력 사항에 대해 작성(건강보험 자격득실 확인서 검색해서 4대 보험에 가입이 된 상태로 급여를 받았는지 확인할 수 있음)가장 최신 경력부터 위에서부터 아래로 작성영문 이력서 같은 경우는 한 장으로 만드는 것에 집착, 글씨 크기를 줄여서라든지 아니면 몇 개 경력을 덜 쓰기라도 해서 최소화함 포트폴리오 / 경력기술서 작성 방법프로젝트가 2개 이상인 경우는 최신 프로젝.. 더보기
Data-Centric AI Data-Centric AI 란AI 성능을 개선하는 데 있어 데이터의 품질과 준비에 초점을 맞춘 접근 방식좋은 데이터를 어떻게 구축하고 관리할지에 집중Data-Centric AI vs. Model-Centric AI Model-Centric AI: 모델 아키텍처나 하이퍼파라미터 튜닝 등 모델을 개선하는 것에 집중하여 데이터는 고정된 상태에서 모델의 성능을 최대화Data-Centric AI: 모델이 아닌 데이터의 품질을 향상시켜 AI 시스템을 개선하는 접근 방식으로 잘못된 레이블 수정, 데이터 증강, 다양한 데이터를 추가하는 방식으로 성능을 높이며 모델이 동일한 상태일 때, 데이터의 품질이 성능에 중요한 영향을 미친다는 점을 강조Data-Centric AI Manager vs. Data ManagerDat.. 더보기
NLP(Natural Language Processing) 1. 자연어 처리(NLP)란 무엇인가?자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)는 인간의 언어를 컴퓨터가 이해하고 처리할 수 있게 하는 기술NLP의 궁극적인 목표는 컴퓨터가 자연어를 인간처럼 이해하고 생산할 수 있게 하는 것2. NLP가 어려운 이유학습을 통해 자연어 처리는 매우 복잡하는 사실을 알게됨모호성(Ambiguity): 단어나 문장이 여러 의미로 해석될 수 있음문맥의 중요성: 동일한 단어가 문맥에 따라 다르게 해석될 수 있음구조적 차이: 각 언어는 고유한 문법, 어휘, 표현 방식을 가지고 있음데이터 부족: 특히 소수 언어의 경우, 대규모 데이터셋이 부족할 수 있음3. 한국어 자연어 처리의 어려움한국어는 영어와 달리 어순이 유연하고 교착어 특성 때문에 자연어 처리에.. 더보기
Computer Vision Basic, Advanced, Generation Computer Vision Basic컴퓨터 비전이란? 컴퓨터 비전은 컴퓨터가 이미지나 비디오로부터 유용한 정보를 추출하는 기술입니다. 이를 통해 자율주행, 의료 영상 분석, 얼굴 인식 등 다양한 분야에서 활용됩니다.고전 컴퓨터 비전 고전 컴퓨터 비전에서는 주로 이미지 처리 기법과 특징 추출 방법을 사용합니다. 예를 들어, 엣지 검출, 코너 검출, SIFT, SURF 등이 있습니다.CNN 기반 BackboneAlexNet: 2012년에 발표된 모델로, 딥러닝을 이용한 이미지 분류의 가능성을 보여주었습니다. 5개의 합성곱 층과 3개의 완전 연결 층으로 구성되어 있습니다.VGG: 2014년에 발표된 모델로, 깊은 네트워크 구조를 통해 성능을 향상시켰습니다. VGG16과 VGG19는 각각 16개와 19개의 층.. 더보기
Image Classification 경진대회 최종 4등 1. Competiton InfoOverview문서 타입 데이터셋을 이용해 이미지 분류를 모델을 구축하여 주어진 문서 이미지를 입력 받아 17개의 클래스 중 정답을 예측.문서 타입 분류를 위한 이미지 분류 대회문서 데이터는 금융, 의료, 보험, 물류 등 산업 전반에 가장 많은 데이터이며, 많은 대기업에서 디지털 혁신을 위해 문서 유형을 분류하고자 함.문서 타입 분류는 의료, 금융 등 여러 비즈니스 분야에서 대량의 문서 이미지를 식별하고 자동화 처리를 가능케 할 수 있음.computer vision domain에서 가장 중요한 태스크인 이미지 분류 대회.computer vision에서 중요한 backbone 모델들을 실제 활용해보고, 좋은 성능을 가지는 모델 개발 및 그 밖에 학습했던 여러 테크닉들을 적용.. 더보기
Regression 경진대회 최종 2등 [Upstage AI Lab] Regression 대회1. Competiton InfoOverviewHouse Price Prediction 경진대회는 주어진 데이터를 활용하여 서울의 아파트 실거래가를 효과적으로 예측하는 모델을 개발하는 대회입니다.Timeline2024년 7월 15일 (월) - 대회 시작, 각자 EDA2024년 7월 16일 (월) - 각자 EDA 및 Feature Engineering2024년 7월 17일 (수) - 최종 데이터셋 설정 및 Modeling2024년 7월 18일 (목) - Feature Selection 및 Modeling Hyper-parameter tuning2024년 7월 19일 (금) - 최고 성능 모델 추가 처리 및 최종 제출 기한Evaluation아파트 매매의 .. 더보기
Pytorch Environment Settings - Apple Silicon Mac Pytorch OT & Tensor ManipulationDate@2024년 6월 25일Assignyoonseol choiStatusDone1. OT2. 파이토치 소개 & 환경 설정3. 텐서 조작의 개념4. 텐서 조작 - (1), (2) 1. OT2. 파이토치 소개 & 환경 설정3. 텐서 조작의 개념4. 텐서 조작 - (1), (2) 💡[Insight]강의소개서를 통해 내가 얻어 갈 수 있는 포인트들 확인딥러닝 프레임워크 이해 및 환경 설정Apple Silicon Mac에 맞는 환경 구축 Numpy 이해로 텐서 조작은 어려움 없이 진도 뺌 👍🏻Trouble ShootingMac pytorch 환경 세팅Start Locallyhttps://pytorch.org/get-started/locally/#m.. 더보기

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