[AIFFEL] 아이펠 인공지능 전문가 과정

특별한 거 없음나중에 생각나면 추가해야지기억나는 건 LMS 사용법 \- LMS는 Learning management system 의 약자 \- 퀴즈를 풀수 있게 되어있고 \- 코드를 실행시킬 수 있고 \- 토글이 있어서 예시 정답 확인이 가능하고

텍스트

MNIST Dataset print(y_train0)Sequential API는 개발의 자유도는 많이 떨어지지만, 매우 간단하게 딥러닝 모델을 만들어낼 수 있는 방법Conv2D 레이어의 첫 번째 인자는 사용하는 이미지 특징의 수입니다. 여기서는 16과 32를 사용

학습 목표학습 목차 Pandas, Matplotlib, Seaborn 등 : 시각화 라이브러리를 제공Matplotlib와 Seaborn pip을 이용 설치 pip list | grep matplotlib pip list | grep seaborn 도화지를 펼

layout: single title: Unit36 클래스 상속 사용하기클래스 상속(inheritance)기반 클래스는 부모 클래스(parent class)슈퍼 클래스(superclass) 파생 클래스는 자식 클래스(child class)서브 클래스(subclass)

학습 목표scikit-learn에 내장된 예제 데이터셋의 종류를 알고 활용할 수 있다.scikit-learn에 내장된 분류 모델들을 학습시키고 예측해 볼 수 있다.모델의 성능을 평가하는 지표의 종류에 대해 이해하고, 활용 및 확인해 볼 수 있다.Decision Tree

학습목표머신러닝의 다양한 알고리즘을 소개합니다.사이킷런 라이브러리의 사용법을 익힙니다.사이킷런에서 데이터를 표현하는 방법에 대해 이해하고 훈련용 데이터셋과테스트용 데이터셋으로 데이터를 나누는 방법을 이해합니다.목차다양한 머신러닝 알고리즘사이킷런에서 가이드하는 머신러닝

파이썬 클래스 문법 익히자객체 지향 프로그래밍에 대해 배우자파이썬(Python)에서 모든 것은 객체(object)다. 그리고 대부분의 객체는 속성(attributes)과 메서드(methods)를 갖는다Everything is an Object문자열을 반환하는 내장 속성

layout: singletitle: 카메라 스티커 앱을 만들어 보자할것 : 동영상 처리, 검출, 키포인트 추정, 추적, 카메라 원근목표얼굴인식 카메라 흐름의 이해blib 라이브러리 사용이미지 배열의 인덱싱 예외 처리준비물png 파일을 사용(배경이 없는 것)눈, 코,

|제목|상태|비고| |--|--|--| | 가위 바위 보 |제출 완료|깃허브|

리뷰머신러닝 또는 딥러닝을 활용해서 데이터를 분류(classification)하는 문제를 풀어봤다.텐서플로우(TensorFlow)가 무엇인지 알며, 이를 활용해서 머신러닝/딥러닝 문제를 풀어봤다.이미지 분류를 하는 CNN 계열의 Backbone 모델을 다뤄보지 않았다.

EDA는 전처리 단계에서 정제된 데이터를 받아 분석하고 피처 엔지니어링(feature enginnering)으로 넘겨 주는 역할입니다만 전처리의 일부는 EDA를 진행해야 할 수 있고 피처 엔지니어링 역시 EDA와 혼재되어있기 때문에 실은 명확하게 구분되는 과정은 아닙니

생각이나 감정을 말과 글로 표현할 떄 완결된 내용을 나타내는 최소의 단위인공지능이 문장을 이해하는 방식작문을 가르치는 법파이썬 프로그래밍 시퀀스 자료형단어를 적재적소에 활용하는 능력을 발달(문법적인 원리 X)2022-01-13ex04-01.png일반적으로 '나는 밥을

|내용|상태|기타| |--|--|--| |손글씨분류하기|제출완료|깃허브|

여기서는 numpy, pandas를 활용할 줄 알아야 하고pandas의 문법과 메서드에 대해 알아야 하고matplotib를 활용해서 데이터 시각화를 할 줄 알고데이터셋을 train/test로 나눠서 학습이랑 검증을 할 줄 알아야 해포켓몬 데이터셋포켓몬의 이름, 속성스탯

깃허브 블로그 만들기벨로그 만들기

pillowOpenCV이미지 열기, 파일 정보 추출하기CIFAR-100에서 히스토그램을 기반으로 유사한 이미지를 골라내기터미널에서 아래와 같이 세팅파일 준비하기실습용으로 CIFAR-100 이미지 데이터셋을 사용CIFAR-100디지털 화면은 수많은 점들로 이루어짐 색상을

사진에 고양이 수염 붙이기

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인공지능은 훈련된 데이터를 바탕으로 가장 최적의 반응을 찾는 것.통계적인 방법으로 오차를 해소조건에 따른 결과값을 출력하는 것에서출력된 다수의 결과값 중에서 가중치가 반영된 최적의 반응을 출력하는 것.텍스트를 숫자행렬로 표현할 수 있는가.텍스트의 입력 데이터 순서를 인

IMDb Large Movie Dataset은 50000개의 영어로 작성된 영화 리뷰 텍스트로 구성긍정은 1, 부정은 0의 라벨50000개의 리뷰 중 절반인 25000개가 훈련용 데이터, 나머지 25000개를 테스트용 데이터로 사용하도록 지정Downloading dat

본 글은 Hierachical Structure의 글쓰기 방식으로, 글의 전체적인 맥락을 파악하기 쉽도록 작성되었습니다. > 또한 본 글은 CSF(Curation Service for Facilitation)로 인용된(참조된) 모든 출처는 생략합니다. 인공지능 작사가

주차별로 볼 수 있게시리즈 줄이고cs231n은 따로 모아놓고 링크로 연결Alfred 설정 - snippets노션 세팅 완료매주 일요일 해당주 템플릿 세팅지난 자료는..(어떻게 옮기냐..)

정리 완료

얕은 피사계 심도(shallow depth of field : DOF) :셸로우 포커스(shallow focus) \- 배경을 흐리게 하는 기술배경이 있는 셀카를 촬영합니다. (배경과 사람의 거리가 약간 멀리 있으면 좋습니다.)시맨틱 세그멘테이션(Semantic se