Definition of Seon

결과물 HTML과 CSS 강의만 듣다가 처음으로 클론코딩을 해보았다. 처음에는 아무런 참고영상 없이 만들어서 코드가 복잡했는데 참고영상을 보면서 다시 하나하나 따라서 만들어보았다. HTML 코드 Youtube #NatureVideo #Mountain #Snow Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipisicing elit. Libero, facilis provident. Ipsa, nam. 1M views 1 months ago 1K 0 Share Save Report .info { padding: var(--padding); } .info .metadata .hashtags { display: flex; font-size: var(--font-small); col..

그동안 블로그 작성이 뜸했다. 한 달만에 다시 쓰는 글! 1. 백엔드? 프론트엔드?컴공처럼 공부해보고자 이산수학 강의를 들으며 내용을 정리했지만, 이 방법에 변화가 필요함을 느꼈다. 앞서 공부한 비전공자 선배들의 조언으로 이산수학 강의는 과감히 내려놓고 파이썬을 공부하기 시작했다. 파이썬의 기초 문법이 익숙해지고 기본적인 알고리즘 문제풀이가 가능해질 때 쯤, 파이썬으로는 백엔드 취업이 쉽지 않다는 걸 깨달아버렸다. 그리고 10월 중순, 프론트엔드 개발자인 지인을 만나 설명을 들은 뒤로 프론트엔드에 관심이 생겼다. 미적인 것, 시각적인 것을 좋아하는 내 성향상 백엔드보다는 프론트가 잘 맞을 것 같았고 협업 없이 혼자서도 결과물을 만들어낼 수 있다는 점도 끌렸다. 파이썬을 공부한 걸 바탕으로 약 3주간 유데..

AI에 진심인 네이버, 어떻게 다를까? 하정우 HyperCLOVA X 초거대 AI가 모든 사업에서 중요해질 것임 특히 사무직, 연구, 데이터 분석 등에서 활용될 수 있음 사람과 AI가 협업하는 형태가 될 것임 chatGPT에 플러그인을 연결하여 사용할 수 있음 네이버 쇼핑, 클로바노트, 클로바 케어콜(독거노인 안부전화) 등 적용 전문분야에 대한 이해도를 높여 적용할 수 있도록 준비중 한계점 팩트가 아닌 글을 쓰는 현상(할루시네이션) -> 초안 작성 정도만 기대하기 (70%) -> 구체적인 요구사항을 프롬프트에 작성하기 (대상 등) -> 영어로, 여러 번, 피드백 추가하여 실행할수록 퀄리티가 높아짐 초거대 AI 생태계 중요성 글로벌 테크 기업이 가져간 데이터 주권이 우리나라에서 사라지게 될 수 있음 이에 ..

학습목표 1. 그래프 정의하기 2. 그래프 그리는 방법 연습하기 3. 그래프 클래스 구분하기 Warm-up 문제) 과리니의 퍼즐 : 흰색/검은색 체스 나이트의 위치 바꾸기 문제) 한붓그리기 - 쾨니히스베르크 다리 한 번 씩만 건너기 해설) 오일러의 길 : 시작점과 끝점 가운데 있는 지점들을 빼고 모든 지점이 짝수여야 함 그래프 ex. 항공 그래프, 페이스북 그래프, 인용 그래프, 링크드 오픈 데이터, 생물학, 생화학 분야 등 -> 네비게이션(두 지점 사이의 최단 거리 찾는 알고리즘) -> 구글 검색(PageRank 페이지에 점수와 순위를 부여해 관련 링크만 보도록 함) -> 게임, 게놈, GSM, 컴퓨터 칩 An isolated vertex forms a component 분리된 꼭짓점이 구성요소를 형성..

코세라에서 받은 두번째 수료증! 조합론과 확률은 앞서 공부한 수학적사고보다 훨씬 어려웠다. 고등학생 때 배운 내용들을 다시 복습하기 위해 수학의 정석을 꺼냈다. 고등학생 때 배우지 않은 내용들을 새로 학습하느라 애먹었다. 이제 다음 강의는 3개 남았다. 하나하나 완료할 때마다 뿌듯한 느낌이 든다. 앞으로 남은 강의를 모두 이수하면 알고리즘의 기초는 쌓을 수 있는 걸까? 혹시 내 공부의 방향이 잘못된 것은 아닐까 두려운 마음도 있지만 언젠가 개발자가 되었을 때 컴퓨터공학과 전공생처럼 이산수학을 공부했다는 기록이 있는, 그런 지식이 있는 개발자가 되었으면 좋겠다.

학습 목표 - 선형성을 이용하여 기댓값을 계산하기 - 기댓값을 이용하여 확률을 추측하기 - 확률 실험에서의 확률 변수 구별하기 - 확률 변수의 기댓값 계산하기 확률 변수와 기댓값 확률 변수 : 무작위 실험의 수치적 특성을 연구하기 위한 수학적 모델 평균 from statistics import mean print(mean([1, 2, 3, 4, 5, 6])) print(mean([7, 7, 7])) print(mean([9.5, 10.5])) 평균은 최댓값보다 작거나 같고 최솟값보다 크거나 같다. 기댓값 기댓값의 선형성 마르코프 부등식 coursera Introduction to Discrete Mathematics for Computer Science 과정 중 Combinatorics and Proba..

학습목표 주어진 확률에 대한 확률 공간 제안하기 등확률적인 결과를 가지고 단순한 경우에 확률 계산하기 확률적 모델이 실제 상황에 적합한지 판단하기 단순 예제에서 조건부 확률 값 찾기 확률론 동전 던지기는 예측할 수가 없고 반복적으로 실험했을 때 0과 1이 같은 빈도로 나옴 갈톤보드(이항분포 실험기) : 가운데로 구슬을 넣었을 때 왼쪽 오른쪽 중 한 군데로 감 Z=(X+Y)/2 -> 가운데에 더 많은 구슬이 떨어짐 순수과학에서는 모델에 의해 실제 동전을 대상으로 하지만 수학에서는 모델의 결과이다. 확률공간 : 모든 결과 이벤트 : 몇 개의 결과(유리한) 동일하지 않은 결과 실제 보다 더 많은 시도를 해서 나온 것이 동일한 결과이다 전체 확률을 더하면 1이 되어야 한다. 두 상자에 흰 공 검은 공 각 15개..

학습목표 - 문제를 계산할 때 표준 조합 세팅 사용하기 - 카운팅 문제를 표준 조합 세팅으로 분류하기 - 표준 조합 세팅을 통한 개체 수 세기 - 여러 조합 세팅을 결합해 계산 문제 해결하기 복습 () parentheses(소괄호) 순서 있는 집합{} braces(중괄호) 순서 없는 집합튜플 : 순서 있는 선택, 중복 가능 from itertools import product for t in product('abc', repeat=2): print(*t, sep='', end=' ') 순열 permutation : 순서 있는 선택, 중복 불가능 n!/(n-k)! from itertools import permutations for t in permutations('abc', 2): print(*t, se..

Combination 조합 토너먼트 : 5개의 팀이 있을 경우 각 팀은 4번의 경기를 치룬다. 즉 5*4번의 경기를 치룬다. 겹치는 경우를 제외해준다. n(n-1)/2 게임의 종류 1. 첫번째 팀 포함 게임수 n-1 / 2. 첫 번째 팀 빼고 T(n) -> T(n)=(n-1)+T(n-1)=(n-1)+(n-2)+....+2+1+0 from itertools import combinations for c in combinations("abcdefgh", 2): print("".join(c)) 집합 S에 대하여 k-조합은 k크기의 S의 부분 집합이다. 파스칼의 삼각형 C=dict() for n in range(8) C[n, 0]=1 C[n, n]=1 for k in range(1,n: C[n, k]=C[n-1..

Basic Counting 기본적인 조합법을 사용하여 개체 수 계산하기 기본 조합 설정에서 개체 수 계산하기 카운팅 문제를 기본 조합 설정으로 분류하기 개체 집합에 표준 작업 적용하기 덧셈규칙 : 첫 번째 유형의 개체가 n개이고 두 번째 유형의 개체가 k개라면 두 가지 유형의 개체가 n+k개이다. 주의점 : 두 유형에 겹치는 부분이 없어야 함 집합론 어떤 원소도 공유하지 않을 때 disjoint 분리집합 합집합과 교집합 집합의 덧셈규칙 : 두 개의 서로소 집합의 결합의 크기는 서로소 집합의 크기의 합과 같습니다 곱셈규칙 from itertools import product for p in product(['a', 'b', 'c'], ['x', 'y']): print("".join(p)) 튜플과 소괄호 튜..