코린이 개발자

1. Intro벌써 4월말이다. 3개월 반이라는 짧은 시간동안 수많은 수업 내용이 지나갔고, 이제 Django와 aws만 배우면 배우는건 끝이 난다. 수업을 들으며 느꼈던건 "내 선택이 옳았다."라는 생각이 가장 먼저 들었다. 이 휴학 시기동안 이 많은 내용을 독학을 할려 했다면 분명 이도저도 배우지 못하고 접었을 것이다. 물론 내가 배웠던 모든 내용을 기억하진 못하지만, 이 내용들을 손쉽게 접하고 빠르게 다뤄볼 수 있다는 점이 부트캠프의 큰 장점이라 생각한다.2. 배웠던 내용 (요약)JavaScript란?JavaScript : 웹 브라우저에서 실행되는 프로그래밍 언어로, 동적인 웹 페이지를 만들 수 있게 해줌.왜 필요한가? : 브라우저를 조작하기 위해서 var를 안쓰는 이유var : JavaScript..

1. Intro15주차가 끝났다. LLM과 RAG를 벗어나서 나머지 부수적인 것들을 배우는 파트라 크게 어렵지 않았고, 확실히 Docker와 Linux는 학부시절때 흘려들었던 내용을 복습하는 느낌이라 더 이해가 되었다. 미니 프로젝트를 월~화에 걸쳐서 마무리 지었는데 내가 원하는 대로 웹을 구현하기는 했지만 서비스적으로 완벽하지는 않았다. 그래서 다음 미니 프로젝트나 파이널 프로젝트때 좀 더 힘을 줄 생각이다. 2. 배웠던 내용 (요약)Docker란?Docker : 애플리케이션을 신속하게 구축, 테스트 및 배포할 수 있는 소프트웨어 플랫폼Container : 호스트 OS상에 논리적인 구획(컨테이너)을 만들고, 애플리케이션을 작동시키기 위해 필요한 라이브러리나 어플리케이션 등을 하나로 모아, 마치 별도의 ..

1. Intro14주차가 끝났다. 생각보다 내용이 많아서 정리하는데 꽤 고생을 했지만, RAG에 대한 여러 요소들을 배운것 같아 유익한 시간이었다. 이번 AI 캠프의 목표인 "LLM을 배우자."는 달성하였고, 남은 건 웹과 AWS뿐이다. aws는 ec2써본 것을 제외하고 아무것도 모르기 때문에 확실하게 배워야 될것 같다. 2. 배웠던 내용 (요약) LLM의 문제점모델 환각 현상 : LLM이 생성하는 텍스트는 확률에 기반해 생성됨. → 일관성이 없지만 사실인 것 같은 내용을 생성하기도 함.데이터 보안 문제 : 일반적인 LLM은 기업 내부 혹은 사용자의 개인 데이터에 접근 권한이 없음.RAG란?RAG : LLM의 문제점인 학습된 지식에만 의존하는 것이 아니라 새로운 지식을 추가(증강)하여 올바른 답변을 할 ..

1. Intro13주차가 끝났다. 이제 3달이 지났고, 남은건 1달 분량의 교육과 2달간의 최종 프로젝트만이 남았다. 뭔가 정말 정신없이 배운것같은데 벌써 배우는 파트가 끝나간다는 사실이 신기하고, 나는 휴가를 지금까지 한번도 쓴적이 없는데 확실히 사람이 수업만 듣다보면 지칠수 밖에 없는것 같다. 5월과 6월에 공휴일이 몇 번 있어서 그때 아마 쓰지 않을까 싶다.2. 배웠던 내용 (요약)GGUF 포맷Georgi Gerganov에 의해 개발된 딥러닝 모델 저장용 단일 파일 포맷CPU에서도 실행 가능하여 큰 유연성과 확장성을 제공ollama 로컬에서 LLM(대규모 언어 모델)을 쉽게 실행할 수 있도록 도와주는 오픈소스 플랫폼인터넷이 없어도 자체 컴퓨터(로컬 환경)에서 다양한 AI 언어 모델을 실행할 수 있도..

1. Intro12주차가 끝났다. 지난주의 내용과 비교했을 때 이번 내용은 쉬운편이었다. 딥러닝 모델을 다룬다기 보단, Openai, Ollama 등의 제공자에서 지원하는 모델을 가져다가 챗봇을 만드는 파트라 사실상 코딩을 배우는 쪽에 가까웠다. 다만, 한번에 모든걸 구현한다기보단 기존 코드를 계속 업그레이드하는 느낌이라 월~금까지의 코드가 다 다르다. 이 코드의 변천을 다 올리는건 내용이 너무 많으니 수요일 코드를 기준으로 요약하겠다. 2. 배웠던 내용 (요약)수요일의 코드 기준으로 요약했다. 프로젝트의 목적제공자가 ollama, groq, openai인 모델을 가져와서 사용자가 모델을 선택하여 챗봇 기능을 구현 파일 구조common 폴더 : 여러 프로젝트나 모듈에서 공통적으로 사용되는 코드나 리소스를..

1. Intro11주차가 끝났다. 지난주 RNN했을때 엄청 어려웠었는데, 이번주 내용은 정말 멍때리다가 끝난 것 같다. seq2seq, attention 등 여러 기술을 생으로 구현하는 코드를 봤는데, 나만 아니라 모두가 멘탈이 나간것 같았다... 강사님도 우리의 분위기를 아는지 코드 이해못해도 그냥 원리만 이해해도 된다고 하셨다. 그래서 코드 이해는 포기하고 개념 이해에 집중했다. 2. 배웠던 내용LSTMVanilla RNN의 단점 : 관련 정보와 그 정보를 사용하는 지점 사이 거리가 멀 경우 역전파시 그래디언트가 점차 줄어 학습능력이 크게 저하됨. 이를 기울기 소실 문제라고 부름.LSTM : 이 문제를 극복하기 위해서 고안된 것이 바로 LSTM!셀 상태(Cell State)와 게이트(Gates) 구조..

1. Intro10주차가 끝났다. 1주일 동안 코드만 보다가 끝난 느낌인데, 내용이 어렵다보니 어쩔 수가 없는 부분이긴 하다. 내가 쓰는 회고는 간략하게 요약해서 정리하는 느낌이라, 앞으로도 코드만 보다가 끝날 느낌이라서 어떻게 요약을 해야될지 조금 걱정이 된다...  2. 배웠던 내용코드를 올린다면 양이 너무 많아지니 간략하게 NLP 과정을 설명하는 식으로 적겠다. NLP란?NLP(자연어 처리): 컴퓨터가 사람의 언어(자연어)를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술NLG(Natural Language Generation) : 자연어 문장을 생성하는 기술 (자동 완성 등)NLU(Natural Language Understanding) : 자연어 형태의 문장을 이해하는 기술NLP 과정NLP 과정 : 데이터..

1. Intro 9주차가 끝이 났다. 월요일은 대체공휴일, 화~수는 미니 프로젝트 기간이라 사실상 수업은 목~금만 들었다. 미니 프로젝트 기간엔 수업이 없어서 '강사님은 안 심심하신가?'라는 생각이 들었지만, 강사님은 말없이 이틀동안 수업할 자료를 업데이트하고 계셨다 ㅋㅋ 당장 내일이나 모래에 강의할 내용을 실시간으로 바꾸는것을 보고 '정말 코딩자체에 재미를 느끼시는구나....'라는 생각이 들었다. 2. 배웠던 내용 NLP란?NLP(자연어 처리): 컴퓨터가 사람의 언어(자연어)를 이해하고 처리할 수 있도록 하는 기술NLG(Natural Language Generation) : 자연어 문장을 생성하는 기술 (자동 완성 등)NLU(Natural Language Understanding) : 자연어 형태의 문..

1. 2월 동안 배운 기술셋Pandas자료형 : Series, DataFrameDataFrame 관련 함수 : info(), describe(), head(), tail(), value_counts(), unique(), apply(), groupby()Matplotlib : plt.figure(), fig.add_subplot(x,y,a), plt.show(), plt.plot(), set_xlabel(), set_ylabel()Matplotlib 그래프 함수 : plt.axhline(), plt.axvline(), plt.bar(), plt.scatter(), plt.hist(), plt.errorbar() 등머신러닝EDA : info(), describe, head(), tail()로 데이터 확인 ..

1. Intro7주차가 끝났다. 원래는 지난주에 썼어야 하는 회고지만 늦게 쓴 이유는 내용이 심각할 정도로 광범위하고, 자격증 시험도 겹쳐서 할 여유가 없었다. 그래서 오늘 이렇게 작성하게 되었는데 회고 하나를 더 써야된다 ㅋㅋ... 딥러닝이 난이도 높은 영역이기도 하지만 솔직히 머신러닝 배울 때처럼 모델 생성하고 실행만 하면 다 될줄 알았다. 그런데 코드를 보니 모델 생성, 모델 훈련, 모델 테스트 등등 모두 코드를 내가 짜야되서 이해하는데만 시간이 꽤 걸렸다.  2. 배웠던 내용 (요약)내용이 너무나 광범위하기 때문에 진짜 필요한 부분만 요약했다.딥러닝 개요1. 인공지능 VS 딥러닝인공지능: 사람의 지능을 모방하는 시스템, 딥러닝은 머신러닝의 한 기술.인공신경망: 뉴런을 모방한 노드로 구성된 신경망...