05/29 제33회 빅데이터 분석전문가 오픈세미나 발표자료
제목 : "Programming Language의 변화를 통해 바라본 Python의 미래"
발표요약
- 언어의 변천사를 통해 바라본 Python의 가능성을 살펴보고, 이를 통해 현 시점에 우리가 가져야 할 언어를 바라보는 관점에 대해 논해보고자 한다.
- 그리고 기존 Control Flow에 적합한 절차적 언어 대신 현재 Data Flow개념의 언어가 출현하게 된 배경에 대해 설명하고 이에 Python이 각광받게 된 시대적 흐름에 대해 발표해 보고자 한다.
- 프로그래밍 언어의 변천사를 통해 언어가 각광받게 된 시대적 배경과 왜 그 언어를 사용하게 되었는지에 대한 개발자 및 사용자 관점에 대해 살펴보고, 앞으로 시대에서 우리는 프로그래밍 랭귀지에 대해 어떻게 접근해야 할까에 대해 구체적으로 발표하고자 한다.
05/29 제33회 빅데이터 분석전문가 오픈세미나 발표자료
제목 : "Programming Language의 변화를 통해 바라본 Python의 미래"
발표요약
- 언어의 변천사를 통해 바라본 Python의 가능성을 살펴보고, 이를 통해 현 시점에 우리가 가져야 할 언어를 바라보는 관점에 대해 논해보고자 한다.
- 그리고 기존 Control Flow에 적합한 절차적 언어 대신 현재 Data Flow개념의 언어가 출현하게 된 배경에 대해 설명하고 이에 Python이 각광받게 된 시대적 흐름에 대해 발표해 보고자 한다.
- 프로그래밍 언어의 변천사를 통해 언어가 각광받게 된 시대적 배경과 왜 그 언어를 사용하게 되었는지에 대한 개발자 및 사용자 관점에 대해 살펴보고, 앞으로 시대에서 우리는 프로그래밍 랭귀지에 대해 어떻게 접근해야 할까에 대해 구체적으로 발표하고자 한다.
제1회 DataGeeks(디긱스) 오픈세미나 발표자료
주제 : 데이터 분석과 활용
Google Analytics (이태영) - 모바일과 웹 비즈니스 분석을 위한 Google Analytics 활용
일시 : 12월 13일(토) 오후 13:30 ~ 17:30
장소 : 신논현역(9호선) 1번출구 2분 이내 데브기어 강의장
2017 tensor flow dev summit (Sequence Models and the RNN API)
작성된 자료로 2017년 2월 22일 오후 8시 부터 Maru180에서
GDG Seoul 에서 주최한 2017 Tensorflow Dev Summit Extended Seou에서
발표를 진행
Sequence Models and the RNN API 정리 내역 공유
[캐글뽀개기] 캐툴즈툴(주말) 스터디 : 파트 1 - 8회차
(SQL) 9. 서브 쿼리: 쿼리 안의 쿼리 & 10. 외부 조인, 셀프 조인, 유니온: 새로운 조작법 Tae Young Lee
제가 금일 발표할 내역은 왜 서브 쿼리와 조인을 사용하는가?에 대해 생각해 보고 Query의 관점에서 서브 쿼리와 조인을 바라보기 위한 기초 지식들에 대해 살펴보겠습니다. 예를 들자면, Block I/O비용이라든지 Indexing관련 기반 지식과 Oracle Database구조도 설명을 통해 Query의 동작 방식에 대해 간략히 알아보겠습니다.
그 후 서브쿼리와 조인의 활용법에 대해 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다.
제가 이렇게 금일 세미나를 준비한 이유는 대부분의 사람들은 쿼리를 만들어 날려 자기가 원하는 데이터를 뽑아 쓸 수는 있어도 그 쿼리가 실제적으로 사용되는 화면단이라든지 DB부하와 서버 부하 이런 상식에 대해선 무지한 경우가 많이 결국 사용자 불편을 초래하는 경우가 많기 때문입니다. 그래서 금일 세미나를 통해 Query와 사용자 그리고 시스템 관점에서 바라볼 수 있는 기회를 제공하고자 준비해 보았습니다.
제1회 DataGeeks(디긱스) 오픈세미나 발표자료
주제 : 데이터 분석과 활용
Google Analytics (이태영) - 모바일과 웹 비즈니스 분석을 위한 Google Analytics 활용
일시 : 12월 13일(토) 오후 13:30 ~ 17:30
장소 : 신논현역(9호선) 1번출구 2분 이내 데브기어 강의장
2017 tensor flow dev summit (Sequence Models and the RNN API)
작성된 자료로 2017년 2월 22일 오후 8시 부터 Maru180에서
GDG Seoul 에서 주최한 2017 Tensorflow Dev Summit Extended Seou에서
발표를 진행
Sequence Models and the RNN API 정리 내역 공유
[캐글뽀개기] 캐툴즈툴(주말) 스터디 : 파트 1 - 8회차
(SQL) 9. 서브 쿼리: 쿼리 안의 쿼리 & 10. 외부 조인, 셀프 조인, 유니온: 새로운 조작법 Tae Young Lee
제가 금일 발표할 내역은 왜 서브 쿼리와 조인을 사용하는가?에 대해 생각해 보고 Query의 관점에서 서브 쿼리와 조인을 바라보기 위한 기초 지식들에 대해 살펴보겠습니다. 예를 들자면, Block I/O비용이라든지 Indexing관련 기반 지식과 Oracle Database구조도 설명을 통해 Query의 동작 방식에 대해 간략히 알아보겠습니다.
그 후 서브쿼리와 조인의 활용법에 대해 알아보는 시간을 갖도록 하겠습니다.
제가 이렇게 금일 세미나를 준비한 이유는 대부분의 사람들은 쿼리를 만들어 날려 자기가 원하는 데이터를 뽑아 쓸 수는 있어도 그 쿼리가 실제적으로 사용되는 화면단이라든지 DB부하와 서버 부하 이런 상식에 대해선 무지한 경우가 많이 결국 사용자 불편을 초래하는 경우가 많기 때문입니다. 그래서 금일 세미나를 통해 Query와 사용자 그리고 시스템 관점에서 바라볼 수 있는 기회를 제공하고자 준비해 보았습니다.
A future that integrates LLMs and LAMs (Symposium)Tae Young Lee
Presentation material from the IT graduate school joint event
- Korea University Graduate School of Computer Information and Communication
- Sogang University Graduate School of Information and Communication
- Sungkyunkwan University Graduate School of Information and Communication
- Yonsei University Graduate School of Engineering
- Hanyang University Graduate School of Artificial Intelligence Convergence
Exploring Deep Learning Acceleration Technology Embedded in LLMsTae Young Lee
Lab's research presentation
I am a doctoral student at Seoul National University of Science and Technology and am currently the head of the Applying LLMs to Various Industry (AL2VI) Lab.
Course Overview:
This course offers a comprehensive exploration of recommender systems, focusing on both theoretical foundations and practical applications. Through a combination of lectures, hands-on exercises, and real-world case studies, you will gain a deep understanding of the key principles, methodologies, and evaluation techniques that drive effective recommendation algorithms.
Course Objectives:
Acquire a solid understanding of recommender systems, including their significance and impact in various domains.
Explore different types of recommendation algorithms, such as collaborative filtering, content-based filtering, and hybrid approaches.
Study cutting-edge techniques, including deep learning, matrix factorization, and graph-based methods, for enhanced recommendation accuracy.
Gain hands-on experience with popular recommendation frameworks and libraries, and learn how to implement and evaluate recommendation models.
Investigate advanced topics in recommender systems, such as fairness, diversity, and explainability, and their ethical implications.
Analyze and discuss real-world case studies and research papers to gain insights into the challenges and future directions of recommender systems.
Course Structure:
Introduction to Recommender Systems
Collaborative Filtering Techniques
Content-Based Filtering and Hybrid Approaches
Matrix Factorization Methods
Deep Learning for Recommender Systems
Graph-Based Recommendation Approaches
Evaluation Metrics and Experimental Design
Ethical Considerations in Recommender Systems
Fairness, Diversity, and Explainability in Recommendations
Case Studies and Research Trends
Course Delivery:
The course will be delivered through a combination of lectures, interactive discussions, hands-on coding exercises, and group projects. You will have access to state-of-the-art resources, including relevant research papers, datasets, and software tools, to enhance your learning experience.
ChatGPT is a natural language processing technology developed by OpenAI. This model is based on the GPT-3 architecture and can be applied to various language tasks by training on large-scale datasets. When applied to a search engine, ChatGPT enables the implementation of an AI-based conversational system that understands user questions or queries and provides relevant information.
ChatGPT takes user questions as input and generates appropriate responses based on them. Since this model considers the context of previous conversations, it can provide more natural dialogue. Moreover, ChatGPT has been trained on diverse information from the internet, allowing it to provide practical and accurate answers to user questions.
When applying ChatGPT to a search engine, the system searches for relevant information based on the user's search query and uses ChatGPT to generate answers to present along with the search results. To do this, the search engine provides an interface that connects with ChatGPT, allowing the user's questions to be passed to the model and the answers generated by the model to be presented alongside the search results.
Points to be aware of when setting up the GPU and points to be aware of when verifying performance are summarized based on the reference link (https://hiwony.tistory.com/3).
The size of deep learning models is getting bigger and bigger, and the model operating environment is limited by a narrow infrastructure.
What should be considered in order to make a deep learning model a service?
After the deep learning model is created, it is a presentation on what direction we should operate and maintain.
5. JDK환경변수 등록(옵션)
커맨드 창에서 JDK에 바로 접근할 수 있도록 환경변수를 등록합니다.
제어판 -> 시스템 -> 고급 시스템 설정 -> 환경변수를 클릭합니다.
사용자 변수를 새로 만듭니다. 변수 이름은 JAVA_HOME
변수 값은 자바가 깔려 있는 디렉토리 주소 입니다
예 : C:Program FilesJavajdk1.7.0_51
시스템 변수들 중 Path 변수의 내용을 수정합니다.
변수 값 마지막에 ;%JAVA_HOME%bin; 을 추가합니다.
마지막으로 CLASSPATH 시스템 변수를 새로 생성합니다.
변수 이름은 CLASSPATH
변수 값은 .;%JAVA_HOME%libtools.jar 입니다.
커맨드창에서 javac 명령어를 확인할 수 있습니다.
42. Project 폴더 구성
build
빌드 과정에서 생성된 파일(R.java 등) 및 최종 산출물(*.apk)이 이곳에 저장됩니다.이클립스 기반
프로젝트에서 gen, bin 폴더와 동일한 역할을 합니다.
src
소스 및 리소스 파일이 저장됩니다. main 폴더 아래에 자바 소스를 저장하는 java 폴더와 리소스
를 저장하는 res 폴더가 있습니다. 이와 함께 애플리케이션의 각종 정보를 저장하는 매니페스트 파
일(AndroidManifest.xml)이 있습니다.
쓸데없이 main 폴더가 왜 하나 더 있을까 궁금하신 분들도 많을 텐데, 이에 대한 자세한 내용은 추
후 다른 포스트에서 다루도록 하겠습니다.
build.gradle
모듈의 빌드 방법이 정의된 빌드스크립트입니다. 빌드에 사용할 SDK 버전부터 시작하여 애플리케
이션 버전, 사용하는 라이브러리 등 다양한 항목을 설정하는 것이 가능합니다.
FirstAndroidStudio.iml
안드로이드 스튜디오에서 사용하는 모듈 설정 정보입니다.
위에서 가장 핵심 역할을 하는 것은 바로 build.gradle 파일입니다. build.gradle 파일 내부를 살펴
보면서, Gradle 빌드 시스템에 대한 간략한 내용도 같이 알아보겠습니다.