반응형 [성균관대 데이터사이언스융합학과] 2학기 2주차 후기 [목차]0. 자연어처리1. 기계학습특론2. IT와지적재산권보호3. 응용데이터분석(청강) 자연어처리강의내용사전 질의사항 응답질의사항에 관련된 개념 일부 설명pre-trained language model은 매 학습마다 새로운 word embedding을 만들어 내기 때문에 기존 bag of words와 차이를 가짐 (다만 paramater가 커서 무겁다는 단점)word와 string은 다름 (word는 의미를 갖지만, string은 'aaa'와 같이 의미없는 나열도 존재)one-hot-representation은 원핫인코딩 기반 원리의 문장구성 원리다만 one hot representation은 코사인 유사도 계산 시 '직각' 문제 발생 (유사도 0)이를 극복하기 위해 Neural word embeddin.. 2024. 9. 18. [성균관대 데이터사이언스융합학과] 2학기 1주차 후기 [목차] 0. 자연어처리 1. 기계학습특론 2. IT와지적재산권보호 3. 응용데이터분석(청강) 자연어처리 강의내용 수업 운영 방식 설명 첫 미팅, 중간고사, 기말고사를 제외한 모든 수업은 실시간 Zoom 미팅으로 진행 (why...?) 수업은 40분 논문발표(각 2명, 논문 2개), 이후 수업 45분 진행 예정 각 주차별 논문 발표자는 다음주 월요일(9/9) 오후 13시 선차순 모집 2명이 모두 발표해야 각자 점수가 나감 자연어처리 온라인강의는 언어학과 관련된 내용으로 소개 자연어처리가 vision과 다른 점과, 확률에 따른 선택에 따라 달라지는 점 소개 과제 매주 강의내용(논문 제외)에 관련된 질문 올리기 기계학습특론 강의내용 ICE브레이킹 및 강의 진행방식 소개 각 그룹별 MBTI와, 수강생 전체 m.. 2024. 9. 8. [성균관대 데이터사이언스융합학과] 1학기 후기 [목차]0. 총평1. 기초통계2. 선형대수응용3. 자료구조/알고리즘4. 논문작성법 및 연구윤리 총평대학원에 오고 나서 새로운 무언갈 배워야지! 라는 첫 마음가짐으로 볼 때는, 이번 학기는 다소 실망했습니다.다만 대학원에서 만난 사람들을 통해 배우는 것이 많았고, 다른 업계에서 데이터나 AI를 어떻게 활용하는지를 귀동냥할 수 있어서 좋았습니다.이번 학기는 첫학기라서 다소 널널한 과목 위주로 들었는데, 다음 학기부터는 조금 걱정이 되네요.다음 학기에 좀 널널하게 듣고 싶다는 분들은 도전학기(계절학기)를 이용하셔서 성적을 채워두시는 방법도 있습니다. 기초통계교수님 : 이준석 교수성적 출석 20 / 과제 토론 10 / 중간시험 20 / 기말시험 50수강후기 일반 학부에서 듣는 통계학개론보다는 조금 높은 수준입니.. 2024. 6. 30. [성균관대 데이터사이언스융합학과] 1학기 16주차 후기 [목차]0. 기초통계 기초통계기말고사 진행시험시간 1시간 30분 / 총 10문제시험범위 : 1학기 내용 전체 (중간고사 범위 포함)난이도 : 평소 통계를 사랑한 사람이라면 50분 내로 풀 수 있는 난이도. 다만 공부하지 않았다면 고통을 받을 난이도. 일부 문제는 교재 연습문제에서 출제 2024. 6. 23. [성균관대 데이터사이언스융합학과] 1학기 15주차 후기 [목차]0. 기초통계1. 선형대수응용2. 자료구조/알고리즘 기초통계강의내용온라인 강의 대체1학기 강의 내용 총정리 선형대수응용강의내용시험성적 확인 및 한 학기동안의 강의 수강 소감 발표 자료구조/알고리즘기말고사 진행시험시간 1시간 / 총 10문제코드가 아닌 원리를 통해서 계산하도록 진행시험 난이도컴퓨터공학에 관련 없는 문과 졸업생 및 현업에서 코딩과 관련없는 일을 하는 사람들은 시험종료까지 나오지 못했지만컴퓨터공학을 전공했거나, 현업에서 개발을 하는 사람들은 20분 내로 풀고 나가는 난이도 논문작성법및연구윤리기말고사 진행다른 과목과 겹치지 않게, 일요일에 온라인으로 진행시험시간 1시간 / 총 20문제객관식 및 단답형강의자료(pdf) 내에서 출제 2024. 6. 23. [성균관대 데이터사이언스융합학과] 1학기 14주차 후기 [목차]0. 기초통계1. 선형대수응용2. 자료구조/알고리즘 기초통계강의내용9장 구간추정단일모평균의 검정모분산을 아는 경우 : 모분산 사용 / 정규분포 사용모분산을 모르는 경우 : 표본표준편차 사용 / t분포 사용두 모평균 차의 검정독립표본인 경우모분산을 알때모분산을 모를때모분산이 같다고 가정할 때모분산이 같지 않다고 가정할 때 : 새터스웨이트 자유도 사용대응표본일 경우모비율의 추정모비율 차의 추정모분산의 추정10장 가설검정단일모평균모분산을 알 때모분산을 모를 때모평균의 차모분산을 알때모분산을 모를 때 표본이 작을 때표본이 클 때 대응표본단일모비율 표본이 작을 때표본이 클 때 모비율차단일모분산모분산 비 선형대수응용시험 진행오후 13:00 ~ 14:30연습문제 중 출제 (난이도 평이) 자료구조/알고리즘강.. 2024. 6. 23. 이전 1 2 3 4 다음 반응형
