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.
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.
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.
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
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
The comprehensive guide for optimizing the performance of mobile HTML5 Web ap...Sang Seok Lim
The deck includes a set of techniques and knowledge that can be used when you try to optimize the performance HTML5 app, mobile Web site, JavaScript application running on top of a browser or WebView
<p><font>[데브멘토 동영상]안드로이드 현황과 전망 4부(총 4부)</font></p><div><font>박성호 정보통신산업진흥원 수석연구원</font></div><div><font>모바일 플래솜 개요, 모바일 플랫폼 진화, 모바일 플랫폼 기술 및 시장동향, 안드로이드 애플리케이션, 안드로이드의 미래</font></div><div><font>2010 공개 SW 개발자 대회 2차 기술세미나</font></div><div><font>주제: Open Your Mind, Show Your Dream</font></div>
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.
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목차
SNS의 기반 기술(Web의 변천사) – 신뢰의 바탕
Open CLOSE
SNS
Application Social
Commerce
SNS의 정의1
2
3
Twitter
Facebook
CyworldMySpace 4
7 국내 Social Network
8
9 우리가 나아가야 할 길
5
6
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Type of Participation System
Participation
System
PageRank
Recommendation
Folksonomy
SpamFilter
(Implicit)
Blog UCC
(Explicit)
Wikipidia
Public Interest
Personal Interest
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Tech for Recommendation System
Content-based Recommendation
Collaborative Filtering
Hybrid Approach
Based on Content Analysis
Based on User Action Log
Combining Content and Collaborative Method
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Tim Berners Lee의 제안
기계들이 자연스럽게 이해할 수 있는
형태로 된 데이터를 웹에 두든지 아니면 데이
터를 그러한 형태로 변환시키는 것이다.
이것이 바로 소위 내가 말하는 시맨틱 웹 –
기계들에 의해 직접 또는 간접적으로 처리하
는 컴퓨터 프로그램을 지칭한다.
컴퓨터가 이해 할 수 있는 형태로 자료를 저장
컴퓨터가 자료를 이해하고 처리 하는 것
시멘틱 웹이란?
The Semantic Web
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• 싸이 월드의 광고는 주로 메인 페이지 오른쪽의 중간부분
부터 하단부분에 이르는 부분에 차지한다.
• Myspace의 광고는 보통 배너 광고식 으로 위치하게 되는
데 여기서 중요한 것은 ‘구글 애드센스’와 똑같은 디자인
의 광고가 실린다는 것이다. 배너의 크기가 크면서 그 안
에 실리는 광고는 4개씩이나 된다.
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*주요컨셉
• 가상의 공간에 하나의 집을 만들어준다는 컨셉
으로 miniroom 부여.
• 작은 사이즈로 관리가 용이함.
* 배경음악/동영상
• 유료 서비스 (스킨, 배경음악 등)
• 동영상 및 사진 업로드.
* 컨텐츠의 공개
• 전체/일촌/비공개 3가지로 나뉨
• 일촌간의 파도타기 가능 -> 인맥형성에 도움
*주요컨셉
• “프로파일”이라는 개인공간 제공.
* 배경음악/동영상
• 무료 서비스 (스킨, 배경음악 등)
• 동영상 및 사진 업로드.
* 컨텐츠의 공개
• 컨텐츠의 공개여부는 공개/비공개 2가지 나뉨
• 프로파일의 공개여부는 공개/비공개/18세이상
친구에게만 공개.
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Open Graph (Facebook Connect)
다른 사이트에 페이스북 아이덴티티
연동하여 다음과 같은 정보를 제공
- Identity : 이름, 사짂, 이벤트 등
- Social Graph : 친구들과 친구 연결
성
- Social Stream : 페이스북 내에서의
뉴스피드
친구들의 스트림 등
활동 내용