문과생CS정복기

안녕하세요! 오늘은 2024년 10월 28일, 4월부터 시작한 Upstage AI Lab 3기 부트캠프가 7개월을 지난 시점입니다.마지막 프로젝트인 '파이널 프로젝트' 주제를 바탕으로 글을 써보려고 합니다.파이널 프로젝트의 주제는 총 4개이고, 이 중에서 원하는 프로젝트를 골라 참여할 수 있었습니다. 1. 파이널 프로젝트 주제저는 최근 LLM의 발전으로 핫해진 RAG 시스템을 경험하기 위해 [Scientific Knowledge Question Answering | 과학 지식 질의 응답 시스템 구축] IR Information Retrieval 프로젝트에 참여하였습니다. 대부분의 수강생들도 IR 프로젝트에 참여하셨습니다. 여기서 간단하게 RAG에 대해 살펴보면RAG(Retrieval-Augmented G..

24년 4월부터 11월까지 총 7개월 간의 긴 대장정 부트캠프가 끝이 났습니다.업스테이지 AI랩 3기는 박기준 매니저 님이 함께 해주셨고 파이썬부터 시작해서 ML, DL, LLM-RAG까지 배웠습니다.많은 강사님들과 멘토님들의 체계적인 지도 하에 어디가서 chatGPT가 무엇이고 트랜스포머가 무엇인지 설명할 수 있는 수준까지 성장했습니다.아침 10시부터 오후 7시까지 줌과 온라인 강의를 통해 굉장히 강도 높은 수준의 교육을 진행했기 때문에,프로그래밍 개발자이신 분들에게도 근면성실함은 물론이고 추가적인 학습과 노력을 요구하는 과정이었습니다.하지만 아예 프로그래밍 경험이 없는 비전공자 분들도 완주하시는 분들이 계신 걸로 보아서 얼마나 성장하고 얼마나 본인 몫을 가져갈지는 본인 하기 나름이라고 생각합니다. 4..

1. 프로젝트 개요A. 개요 : https://stages.ai/en/competitions/322대화 히스토리를 기반으로 질문에 가장 알맞은 문서를 맞추는 것이 이번 대회 목표이다. 알맞은 문서는 1개 내지 2개일 수 있다고 강사님께서 언급하셨다. topk를 1개를 제출하든 5개를 제출하든 상관은 없지만 MAP점수 매길 때 topk의 순위가 중요하다.B. 환경: Upstage에서 제공하는 remote 서버연결GPUCPUMemoryRTX 3090 / 24 GB10 thread60G 2. 프로젝트 팀 구성 및 역할 2-1. 매일 11시 어제 한 것, 유효한 부분, 내일 진행할 부분에 대해 공유, 모델학습실험기록지를 엑셀로 공유2-2. 역할분담진행속도가 빠른 사람이 실험결과 공유해주고, 후발주자가 성능 올릴..

1. 프로젝트 개요A. 개요 : https://stages.ai/en/competitions/312/leaderboard/list 기간대회 내용2024.7.9.화 ~ 19.금 총 11일서울시 아파트의 각 시점에서의 거래금액(만원)을 예측하는 것이 목표 데이터명기간내용train2007-01-01 ~ 2023-06-30, 15년 6개1,118,822개, 52개의 아파트의 정보 등 feature120개test2007-07-01 ~ 2023-09-26, 약 3개월9272개, 52개의 아파트의 정보 등 feature120개 B. 환경; remote 서버연결; GPU 사용하지 않음 GPUCPUMemoryRTX 3090 / 24 GB10 thread60G  2. 프로젝트 팀 구성 및 역할 2-1. 모델학습실험기록지를..

python언어를 안다면 어떤 프레임워크를 이용하여 웹 사용자와 소통할 수 있을까? Flask도 있지만 이름처럼 빠른 속도 덕분에 최근 들어 FastAPI가 인기가 높아지고 있다. FastAPI를 활용하여 웹 사용자가 보내는 데이터를 받고, 나(서버)도 웹 사용자에게 데이터를 보낼 수 있다. 웹 사용자와 소통하여 받은 데이터를 CRUD(Create Read Update Delete) 할 수 있다. 일단 FastAPI 부터 알아보자. FastAPI is a modern, fast (high-performance), web framework for building APIs with Python 3.8+ based on standard Python type hints. 파이썬 언어로 만들어진 웹프레임워크라고 ..

#1 돈 주고도 못들을 이야기! 김인섭 강사님의 Career Path! Python 이론 및 프로젝트 수업을 담당하신 김인섭 강사님. Python으로 본인의 삶이 완전히 바뀌었다며 그간 다양하게 경험한 커리어에 대해 이야기해주셨다. 여러 회사들과 스타트업을 통해 쌓아온 커리어 점프 팁, 삶에 필요한 생산성 도구들로 수익 창출하기, 신기술을 혼자 익히기 위한 방법들, IT분야의 코워커들과 진솔하게 정보공유하는 법, 생산성을 높이기 위한 나만의 전략 등 돈주고도 못 살 이야기를 해주셨다. 모든 이야기가 너무나도 중요한 이야기여서 핵심만 간추리자면 첫째, 코딩은 삶을 생산성있게 바꾸는 도구라는 것을 강조하셨다. 맞는 말이다. 코딩에 매몰되면 안된다. 헌데 그것도 쉽지 않다. 단순 엑셀노가다를 생산성 있게 바꾸..

#1 비대면수업이니까 좀 널럴하겠지? 아니었다...HRD-net 출결관리 철저히 하고 zoom으로 실시간얼굴화면캡쳐에다 피어세션까지 ! 나이먹을대로 먹은 나는 코로나 세대의 어나더 스쿨라이프를 경험하게 되었다. 빡세네..? #2 입학과정테스트로 너의 수준을 보여줘 이미 지원 전에도 테스트를 보았지만 EDA 및 알고리즘 적용, pytorch 사용이 가능한지 3시간 정도의 입학과정테스트를 본다. 다양한 사람들이 모인 만큼 실력을 판가름 할 수 있는 기준이 필요하다고 한다. 물론 나는 다 풀진 못했지만 최근에 도서관에서 책 빌려서 틈틈히 혼공(혼자공부) 했던 경험이 아주 유용했다. 다음 두 권의 책을 초보자에게 추천한다. 1. 혼자 공부하는 머신러닝+딥러닝 박해선 저 : 이 분야에 대해 처음 도전하는 분들에게..