Ajax 기술 문서(작성자 : 김연수)
(첫 회사에 입사하여 만든 사내 배포용 기술 문서)
Ajax In Action 도서를 참고하며 자료를 만들었으며, 이 자료를 만들면서 AJAX에 대한 많은 이해를 하게 됐던 거 같다.
작성일자는 잘못된 것이고, 2007년에 만들고 발표한 것으로 추정된다.
Ajax 기술 문서(작성자 : 김연수)
(첫 회사에 입사하여 만든 사내 배포용 기술 문서)
Ajax In Action 도서를 참고하며 자료를 만들었으며, 이 자료를 만들면서 AJAX에 대한 많은 이해를 하게 됐던 거 같다.
작성일자는 잘못된 것이고, 2007년에 만들고 발표한 것으로 추정된다.
대한민국내 각 도시, 또는 주요 거점별 Atlassian User Group을 리딩해 가실 AUG Leader를 모집합니다.
원하시는 도시명 및 본인의 프로필을 첨부하셔서 aug@atlassian.com 과 kr-marketing@atlassian.com 으로 보내주세요!!!
6월14일 COEX에서 열린 정보처리학회의 IT 21 Conference에서 발표한 내용입니다.
스마트 기기의 확산과 함께 웹 기술의 진화는 빠르게 이루어지고 있다. 오늘날 웹 기술은 HTML5와 단말 API 등을 통해 단말의 HW을 제어하고 비동기적으로 원격 데이터베이스를 연동하며 다양한 응용 로직을 처리할 뿐아니라 웹 운영체제(OS)로까지 진화하고 있다. 그러나 웹 기술을 활용한 응용과 서비스가 많아짐에 따라 시스템의 복잡도가 높아지고 새로운 사용자 인터페이스에 대한 요구들도 높아지고 있다. 더불어 PC뿐 아니라 모바일, TV 등 다양한 단말 환경에서 웹 응용이 활용됨에 따라 단말과 플랫폼에 상관없이 보편적 서비스 환경으로 웹 UI/UX에 대한 관심들이 높아지고 있다. 이에 본 발표에서는 이처럼 변화되는 서비스 환경을 중심으로 보다 나은 웹 사용성을 제공하기 위해 진행되고 있는 다양한 모바일/멀티디바이스 웹 UI/UX 관련 이슈 및 기술 표준 동향에 대해 살피고, 향후 웹 사용자 편의와 사용자 경험 개선 극대화를 위해 나아갈 방향들에 대해 고찰해보고자 한다
웹 UI/UX에 관심 있는 분들은 참고해보시길 바랍니다.
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원하시는 도시명 및 본인의 프로필을 첨부하셔서 aug@atlassian.com 과 kr-marketing@atlassian.com 으로 보내주세요!!!
6월14일 COEX에서 열린 정보처리학회의 IT 21 Conference에서 발표한 내용입니다.
스마트 기기의 확산과 함께 웹 기술의 진화는 빠르게 이루어지고 있다. 오늘날 웹 기술은 HTML5와 단말 API 등을 통해 단말의 HW을 제어하고 비동기적으로 원격 데이터베이스를 연동하며 다양한 응용 로직을 처리할 뿐아니라 웹 운영체제(OS)로까지 진화하고 있다. 그러나 웹 기술을 활용한 응용과 서비스가 많아짐에 따라 시스템의 복잡도가 높아지고 새로운 사용자 인터페이스에 대한 요구들도 높아지고 있다. 더불어 PC뿐 아니라 모바일, TV 등 다양한 단말 환경에서 웹 응용이 활용됨에 따라 단말과 플랫폼에 상관없이 보편적 서비스 환경으로 웹 UI/UX에 대한 관심들이 높아지고 있다. 이에 본 발표에서는 이처럼 변화되는 서비스 환경을 중심으로 보다 나은 웹 사용성을 제공하기 위해 진행되고 있는 다양한 모바일/멀티디바이스 웹 UI/UX 관련 이슈 및 기술 표준 동향에 대해 살피고, 향후 웹 사용자 편의와 사용자 경험 개선 극대화를 위해 나아갈 방향들에 대해 고찰해보고자 한다
웹 UI/UX에 관심 있는 분들은 참고해보시길 바랍니다.
We provide Business Success and Best Performance to the customers with our
“The Good Company “ which involves Initiative, expertise and passionate developers based on
Open-source SW & Cloud Technology such as Big Data (BI), Cloud(PaaS), Mobile, Web & CMS, UX
서울시 빅데이터 캠퍼스 안내 및 데이터 설명
안녕하십니까.
서울시 빅데이터 캠퍼스입니다.
데이터기반 사회혁신 모델을 만들어가고자 하는 서울시 빅데이터 캠퍼스의 지향과 서비스에 대한 안내 드립니다.
더불어, 캠퍼스 입주에 필요한 절차와 입주 후 제공되는 데이터, 인프라 서비스에 대한 상세한 설명을 보실 수 있습니다.
감사합니다.
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.
2. * 빅데이터 관련 세미나 발표
- 빅데이터 오픈세미나 1차 -
http://onoffmix.com/event/22079
- PlatformDay 2013 -
http://www.platformday.com/2013/lecture.html
- Devon 2013 레거시 시스템에 빅데이터 적용하기 세미나
수행
http://devon.daum.net/2013/#!/time/meetup?page=1&c
ount=100&sorting%5Bstart%5D=asc
* 안드로이드 관련 세미나 발표
- SNS 흥망성쇠와 나아가야 할 길에 대한 주제로 세미나 발
표 완료 (2011.04.16) - http://onoffmix.com/event/2528
- 서울대학교 의과대학 정보학과 석박사를 위한 앱 제작 3일
차 강의 진행 완료 (2011.05.16 ~ 2011.05.20)
- 공개SW 역량프라자 오픈테크넷 세미나 (2011.06.22) -
http://www.oss.kr/7823
- 2011 대한의료정보학회 춘계학술대회 세미나 (2011.06.23)
참고 사이트 :
http://www.kosmi.org/kosmi/tmpl/sub_main.php?main_
cd=17&sub_cd1=98&cf_id=7
- 행정안전부 보안 기본 강의 & 스마트폰 보안 6차에 걸쳐
강의 수행
I am