소프트웨어학과 진로 내비게이션 - 한국항공대학교 대학 일자리센터 ㄱㄷㅈ 컨설턴트님 ■ 항공대? - 진학 실패가 아님 - 타대학에 비해 인성 및 태도가 좋음 채용 과정 중, 타대학에 비해 이직률↓ - 좁은 네트워크만큼 끈끈함 ■ 학기중, 방학 때 할 일 - 가시적인 스펙: 할 줄 압니다 (X) / 근거를 마련 (O) - 스펙업: 부트캠프, 동아리 ■ 주요 취업 산업군을 보는 법 - 공고를 눈여겨보라 요구사항에 어떤 것을 알아야 할지, 설명할 줄 알아야 하는지 나와있음 예: SAP코리아 (외국계, 컨설턴트님 추천) - 원티드? IT 직렬에게 추천하는 채용공고 사이트 - 제조업, 금융, 공기업 등 다양한 분야의 기업 지원해볼 것 ■ 정보 찾기 - Co-Work 경험 어떤 업무환경을 선호하는지 예) 한화시스템 ..
재귀 단계 (acmicpc.net) 재귀함수를 다뤄 봅시다. 재귀 단계 피보나치 수 역시 단순 for문으로도 구할 수 있지만, 학습을 위해 재귀를 써 봅시다. www.acmicpc.net ■ 백준 27433 팩토리얼 2_브론즈 5 - 팩토리얼은 단순 for문으로도 구할 수 있지만, 학습을 위해 재귀를 써 봅시다. def factorial(n): if n > 1: return n * factorial(n-1) else: return 1 print(factorial(int(input()))) ■ 백준 10870 피보나치 수 5_브론즈 2 - 피보나치 수 역시 단순 for문으로도 구할 수 있지만, 학습을 위해 재귀를 써 봅시다. def fibonacci(n): if n
자료 출처: https://youtu.be/TwF2EB9UCsI?si=TSwClVyazRngfV_h ■ 발표자 소개 - 김윤수, 서울대 경제 / 인공지능 전공 학부생 캐글 그랜드마스터 캐글 최고 랭킹 22위 - 개인 공부법 인터넷을 통해서 최신 정보들을 얻는 것이 효과적 온라인 강의로 이론을 빠르게 접하고 대부분의 시간 캐글 투자 기초 이후 프로젝트, 대회 진행하며 필요할 때 양질의 자료 구하는 것이 효과적이었음 - Upstage Global Residency 업스테이지 인턴 같은 포지션 주로 캐글 대회 참여하여 좋은 성적 내는 데 집중 # 팀 또는 개인으로 1~2달간 대회 진행 # 좋은 성과를 얻은 경우 업스테이지 톡 등을 통해 솔루션 공유 - 그랜드마스터가 되기까지 원동력 1 [기초] 영어 : 최신 ..
■ 백준 1037 약수_브론즈 1 - 1과 N 빼고 다 주어졌을 때 N을 찾는 문제 n = int(input()) n_li = sorted(list(map(int, input().split()))) print(n_li[0]*n_li[-1]) ■ 백준 25192 인사성 밝은 곰곰이_실버 4 - 👋🐻 # [Psuedo code] # 엔터를 받고 난 뒤에 이름들은 곰곰티콘을 받음 # 엔터를 받을 때 새로운 딕셔너리 생성? # import sys # gomgom = {} # for i in range(int(input())): # name = sys.stdin.readline().rstrip() # if name in gomgom: # if name != "ENTER" and gomgom['ENTER'] < 2..
스택, 큐, 덱 단계 (acmicpc.net) 스택, 큐, 덱 자료구조를 사용하여 문제를 해결해 봅시다. 스택, 큐, 덱 단계 주어진 문자열이 올바른 괄호열인지 판단하는 문제 www.acmicpc.net ■ 백준 28278 스택 2_실버 4 - 스택의 개념을 익히고 실습하는 문제 # import sys # stk = [] # for _ in range(int(input())): # m = list(map(int, sys.stdin.readline().split())) # if len(m) == 1: # if m[0] == 2: # print(stk.pop() if stk != [] else -1) # elif m[0] == 3: # print(len(stk)) # elif m[0] == 4: # prin..
#3-1 CNN ■ Convolution - 두 함수를 결합하여 새로운 함수를 생성하는 연산 - 새로운 NN 만들고 Sliding Window 하는 것 - Continuous convolution (연속적인 신호) - Discrete convolution (이산적인 신호) - 2D image convolution 이미지 처리, CNN에서 주로 사용하는 연산 Blur, Emboss, Outline ■ RGB Image Convolution - Depth 방향 3채널(RGB) - Feature Map의 채널 숫자(= convolution filter의 수) > Convolution Feature 의 크기 = input 채널과 output (convolution featuremap 채널) ■ CNN - Ful..