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[부스트캠프 AI Tech 8기] 5주차 회고 1. 한 주 개요 이번 5주차에는 추석이 같이 껴있어서 시간으로 따지면 2주 정도가 지났다5주차의 내용은 자연어 처리, NLP 기초 이론이였다자연어 부분은 봐야지 생각만 하다 이번 교육을 통해 토크나이징, 임베딩 등에 대해 같이 볼 수 있게 되었다 4주차 CV 이론과 마찬가지로 기초를 잘 다지는 것에 초점이 맞춰져있었는데 광범위하게 이것저것 다 설명하는 4주차 보다는 봐야할 부분들을 잘 좁혀서 타겟팅 해준 부분이 좋았다전 주차에는 봐야할 범위랑 내용은 많은데 오버뷰로 싹 봐버리니까 어디에 집중을 해야할지 모르겠다는 느낌이 컸다 10월 3일부터 9일까지 연휴 동안 교육도 같이 쉬면서 밀린 공부들을 싹다 해내는 멋진 모습의 나를 기대했지만.. 늘 그렇듯 계획만 거창하게 끝난다혁펜하임님 CNN 강의, Le.. 2025. 10. 10.

[부스트캠프 AI Tech 8기] 4주차 회고 1. 한 주 개요 벌써 4주차도 끝.. 매번 주차별로 회고를 작성할 때마다 벌써 라는 단어를 붙이게 될만큼 일주일이라는 시간이 정말 빠르게 지나간다그럼 한 주 동안 정말 열심히 했는가 라고 생각해보면 그건 아니였기에.. 이번 주도 아쉬움이 컸다저번 주에 비하면 공부할 내용이 비교적 적은..가? 라고 하기엔 봐야할 부분은 많은데 어디서 어디까지 봐야할지 명확하지가 않아 여러모로 헷갈리는 부분들이 많았다 최근에는 어떻게 방향성을 잡고 뚝심있게 공부해나갈지가 가장 중요하다고 느끼고 있다 2. 이번 주 주요 내용 이번 주는 CV 이론이 주요 내용이었다CV부터 시작하여 일주일씩 부스트캠프의 CV, NLP, 추천 3개 트랙에 대하여 공부하는 시간을 가지게 된다전반적인 내용에 대해 다 공.. 2025. 9. 26.

[부스트캠프 AI Tech 8기] 3주차 회고 1. 한 주 개요 부스트캠프 3주차가 마무리 되었다이번 주에는 ML LifeCycle 인데 주요 내용은 간단한 모델 직접 구현과 트랜스포머가 메인이였다1~2주차는 적응하는 시기라 어느정도 긴장감이 있었으나 이제 프로그램에 적응되면서 오히려 다소 루즈해졌던, 아쉬운 부분이 있었던 한 주였다 2. 이번 주 주요 내용 위에서도 말했듯이, 이번 주 교육은 ML LifeCycle.1~2주 동안 파이토치의 사용법과 수학, 핵심인 경사하강법과 역전파 등에 대해서 배웠다면 이번 주에는 이것들을 전체적으로 다뤄서 간단한 모델을 만들어 보고 AI 핵심 중 하나인 트랜스포머에 대해 배웠다 모델 직접 구현에서 갑자기 트랜스포머...?사실 구성 자체가 중간에 배워야할 많은 내용들을 다 건너뛰.. 2025. 9. 19.

NumPy 만으로 2-Layer Neural Network와 Backpropagation 구현해보기 1. 들어가며: 왜 직접 구현하는가? 딥러닝을 배우는 과정에서 우리는 10에 10은 TensorFlow나 PyTorch 같은 프레임워크를 사용한다 물론 이들 프레임워크는 강력하고 효율적이지만, 연산 과정이 내부적으로 감춰져 있기 때문에 신경망이 실제로 무엇을 하는지 직관적으로 이해하기 어렵기도 하다 그래서 이번 실습에서는 NumPy만 사용하여 2-layer Neural Network를 직접 구현하고, Forward Pass와 Backpropagation을 차근차근 살펴보았다핵심 목표: “코드가 돌아가는 이유를 이해하고, 모든 연산과 미분 과정이 눈에 보이도록 학습” 2. 데이터 준비: MNIST 손글씨 이미지 데이터 특징28x28 픽셀 흑백 이미지Flatten하여 784차원 벡터로 변환0.. 2025. 9. 18.

MSE Loss와 시그모이드에서의 역전파 이해하기 최근에 공부하면서 가장 헷갈렸던 부분이 바로 손실 함수의 미분, 그리고 그 이후 시그모이드 미분 → 가중치 업데이트 과정이었다처음에는 error = y - pred 같은 코드가 왜 맞는지, 왜 X.T @ error 같은 연산이 나오는지 이해가 잘 안 갔다그래서 순전파와 역전파 과정을 하나씩 풀어가면서 정리했다 1. 순전파 (Forward Pass) 순전파는 입력 데이터를 모델에 넣어서 예측값과 손실 (loss)을 계산하는 과정이다. 1. 입력 데이터와 정답$ X = [[1, 2], [3, 4], [5, 6]] $$ y = [1, 0, 1] $ 2. 가중치와 편향 초기값$ beta = [0, 0] $$ b = 0 $ 3. 로짓 계산$$ z=Xβ+b $$ 4. 시그모이드 활성화$$ \hat.. 2025. 9. 12.

[부스트캠프 AI Tech 8기] 2주차 회고 1. 한 주 개요 부스트캠프 2주차도 벌써 끝..저번 주는 파이토치, 이번 주는 수학을 메인으로 강의 듣고 과제를 하였다수학이라 난이도는 꽤 있는 편.. 하루종일 강의랑 복습, 과제만 해도 시간이 살살 녹았다벌써 9월도 3분의 1이 지났다니.. 😇😇 2. 이번 주 주요 내용 수학에서 배울 내용들은 엄청 많지만 한 주라는 한정된 시간 내에 미적분, 선형대수, 확률과 통계 등등 많은 내용을 다루기는 힘들다이번 주에 주로 들은 내용은 정말 기본적이면서도 꼭 알아야 하는 수학 개념들, 벡터와 행렬, 텐서, 기계 학습의 핵심인 경사하강법과 확률 & 통계에 대해 다루었다 강의 보면서 한번에 이해 안되는건 기본, 과제하면서 이해되기도 하고 따로 예제나 ChatGPT에게 문제를 만들어달라고 해서.. 2025. 9. 12.

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