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과제 (9월 1일 금요일 17:50)추후에 공지해 주신다고 하셨다. (9월 2일 토요일 18:05) 과제를 공지해주시지 않으셨다. (9월 2일 토요일 18:10) 과제를 받았다. 패션 인공지능 실습 과제입니다. 한번 따라서 코딩 해보기 바랍니다. 패션 인공지능 한번 쭉 살펴보았을때, 교수님께서 제공해 주신 코드는 패션 분류 모델을 만들기 위한 코드로 보였다. 패션을 분류하는 모델을 만들기 위하여 데이터를 로드하고 환경 설정을 진행하였다. 설정 import tensorflow as tf from tensorflow import keras # 재현성을 위한 난수 시드 설정 tf.keras.utils.set_random_seed(42) # 연산 결정론적 모드 활성화 tf.config.experimental.e..

forEach 함수를 인자로 받는 배열 메서드 const names = ['Alice', 'Bob', 'Charlie']; for (let i = 0; i {consol.log(item, index)}) // Alice 0 Bob 1 Charlie 2 map 새로운 배열을 반환. 기존의 배열을 변경하지 않고 각 요소를 가지고 새로운 배열을 만들 때 사용함 const numbers = [1, 2, 3, 4, 5]; const doubledNumbers = numbers.map((item, index) => { retu..

과제 Keras에 대해 조사하세요 (Keras의 정의, Keras의 종류) Keras란 https://keras.io/ Keras: Deep Learning for humans A superpower for developers. The purpose of Keras is to give an unfair advantage to any developer looking to ship Machine Learning-powered apps. Keras focuses on debugging speed, code elegance & conciseness, maintainability, and deployability. When you cho keras.io 케라스는 파이썬으로 작성된 오픈 소스 신경망 라이브러리이다...

local Storage, Session Storage local Storage 영구적으로 데이터를 저장하는데 사용하는 방법 Session Storage 임시적으로 데이터를 저장하는 데 사용하는 방법. 데이터는 세션(Session) 동안만 유지되며, 브라우저를 닫으면 데이터가 삭제됨 관련 메소드 set Item 데이터 저장할때 사용하는 메소드 // Local Storage에 데이터 저장 localStorage.setItem('key', 'value'); // Session Storage에 데이터 저장 sessionStorage.setItem('key', 'value'); // 예시 localStorage.setItem('name', 'Lee'); localStorage.setItem('age', 20);..

과제 인공지능에서 원-핫-인코딩에 대해 조사하세요. 원핫인코딩(One-Hot Encoding) 원핫인코딩(One-Hot Encoding)은 데이터를 0과 1값으로 구별하는 방법으로 범주형 데이터를 다루는 데에 중요한 기술이다. 이를 통해 컴퓨터가 텍스트와 같은 범주형 데이터를 숫자로 처리하고 분석할 수 있게 되며, 범주형 변수를 이진 형태로 변환하는 과정으로, 변수 내 각 카테고리를 고유한 열로 표현하는 방식이다. 활용 이유 머신 러닝 알고리즘은 주로 수치 데이터를 입력으로 받아들입니다. 그렇기 때문에 텍스트나 범주형 데이터와 같이 수치가 아닌 데이터를 처리하기 위해서는 이를 수치 형태로 변환해야 합니다. 이 때 원핫인코딩은 아주 유용한 방법 중 하나입니다. 범주형 데이터 처리: 범주형 데이터는 순서가 ..

Numpy란 넘파이(Numpy)는 파이썬의 핵심 과학 및 수학 라이브러리입니다. 이름 그대로 "Numerical Python"의 줄임말로, 다차원 배열과 수학적 연산을 빠르고 효율적으로 수행할 수 있도록 도와줍니다. 넘파이를 사용하면 데이터 분석, 기계 학습, 과학 연구 등 다양한 분야에서 빠르고 정확한 계산을 할 수 있습니다. import numpy as np 배열 기본 사용법 Numpy 배열은 파이썬 리스트와 유사하지만, 다차원 배열과 다양한 수학 함수를 활용할 수 있습니다. 아래는 기본적인 사용법을 보여주는 예제입니다. import numpy as np # Numpy 배열 생성 mylist = [1, 2, 3] np_array = np.array(mylist) # 출력: array([1, 2, 3]..

문제 https://www.acmicpc.net/problem/2167 2167번: 2차원 배열의 합 첫째 줄에 배열의 크기 N, M(1 ≤ N, M ≤ 300)이 주어진다. 다음 N개의 줄에는 M개의 정수로 배열이 주어진다. 배열에 포함되어 있는 수는 절댓값이 10,000보다 작거나 같은 정수이다. 그 다음 줄에는 www.acmicpc.net 문제 2차원 배열이 주어졌을 때 (i, j) 위치부터 (x, y) 위치까지에 저장되어 있는 수들의 합을 구하는 프로그램을 작성하시오. 배열의 (i, j) 위치는 i행 j열을 나타낸다. 입력 첫째 줄에 배열의 크기 N, M(1 ≤ N, M ≤ 300)이 주어진다. 다음 N개의 줄에는 M개의 정수로 배열이 주어진다. 배열에 포함되어 있는 수는 절댓값이 10,000보다..

과제 파이썬 코드의 문법을 정리하세요. 자료형 문자형 str = "hellow, world" print(str) # hellow, world 정수형 print(7) #7 print(-7) #-7 실수형 print(3.14) #3.14 print(-3.14) #-3.14 boolean (참/거짓) print(3>4) #False print(34)) # True 연산 연산자 print(1+1) #2 print(2-1) #1 print(5*3) #15 print(int(4/2)) #2 print(2**2) #2^2=4 print(3**4) #3^4=81 print(7%5) #나머지:2 print(5//2) #몫:2 print(5%2) #나머지:1 print(1>3) #False print(12) and (2>..

활성화 함수 하이퍼볼릭탄젠트 함수 (Hyperbolic Tangent) 값이 작은 신호를 -1에 가까운 숫자로 바꾸어 내보냄. 시그모이드를 사용하여 출력값이 0에 가까워지면 신경망이 잘 학습하지 못한다는 한계가 존재함. 하이퍼 볼릭탄젠트는 0이 아닌 -1의 값을 출력하기에 이를 해결할 수 있다. 렐루 함수 (ReLU) Rectified와 Linear Unit의 결합 입력값이 0보다 작으면 0으로 내보내고, 0보다 클 경우 입력받는 값을 출력해 준다. 인공신경망을 학습시킬 때 활성함수로 주로 사용됨. 입력값이 음수일 경우 출력값이 0으로 같다는 단점이 있어서 이를 해결하기 위해 Leaky ReLU라는 함수 또한 새롭게 개발되어 사용되고 있다. 소프트맥스 함수 (Softmax) 최종 결과값을 정규화하는 데 ..

과제 인공지능 딥러닝 알고리즘에 대해서 조사해 오세요 딥러닝 알고리즘 개요 딥러닝(Deep Learning)은 인공지능의 한 분야로서, 인공 신경망(ANN, Artificial Neural Network) 구조를 기반으로 데이터를 학습하고 패턴을 추출하는 기술입니다. 딥러닝은 다양한 복잡한 작업을 수행하는 데 사용되며, 이미지 인식, 음성 인식, 자연어 처리 등 다양한 분야에서 혁신적인 결과를 얻을 수 있습니다. 딥러닝은 여러 개의 계층을 가진 신경망을 구성하며, 이러한 계층을 통해 입력 데이터가 점차 추상적인 특징을 학습하게 됩니다. 이때, "깊은" 구조를 가진다고 해서 딥러닝이라는 용어가 사용되는데, 이는 여러 계층으로 구성된 신경망이 복잡한 특징을 더 잘 추출할 수 있게 됨을 의미 합니다. 딥러닝 ..