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소프트웨어 엔지니어 가이드북 7장 읽기 + 8, 9장 읽기
인공지능을 구현하기 위해서는 머신러닝과 딥러닝이 좋은 출발점이다.
전통적인 프로그래밍은 규칙과 데이터를 주입하여 정답을 출력했다. 예를 들어, 활동 감지를 위해서 시속 4 이하는 걷기, 시속 12이하는 달리기 등으로 구분을 할 수 있다지만 골프를 감지하기에는 문제가 발생한다.
머신러닝은 정답과 데이터를 넣어주면 컴퓨터가 어떤 데이터는 어떤 레이블이 일치하는지 규칙을 찾는다. 규칙을 직접 찾지 않아도 데이터와 레이블을 매칭하는 구조이다.
그 이후의 내용은 tensorflow 예제 코드와 함께 신경망 구조로 어떻게 추론하는지를 이야기하기에 여기까지 작성하겠습니다. 코드의 내용을 알려면 선형대수학으로도 학습해야겠다는 생각이 들었습니다.
16장 대규모 구조 발전하는 질서, 시스템 은유 부분 읽고 정리
참여 방법
토요일 오전 10시 30분에 아래 google meet 링크를 통해 접속 https://meet.google.com/jyx-mxnq-kpk
이 이슈 assignees에 자신의 github 계정을 추가 약 1시간 30분 분량의 할 내용에 대해 댓글 작성 (최소 모임 시작 전까지) 구글 캘린더 일정 등록 메일 확인을 통해서도 가능 (일정 관리에 도움도 드립니다) 모임 시간에 각자 개발 관련된 공부 진행
모임 끝난 후 공부한 내용 정리 & 링크 추가 => 최소 다음 모각코 전까지 확인 가능해야 함.
모임 특징: 특정 출석 횟수를 달성하면 스타벅스 아메리카노 기프티콘과 함께 책 선물의 기회가 있음
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출석체크 테이블
주의: 회사일 혹은 마감 기한 임박한 일 처리의 경우는 최대한 자제. 주말 아침에 회사에서 지시한 업무를 하는 것과 내 개인 공부하는 건 구분 필요