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협업의 필수 요소, Git과 GitHub 오늘은 형상관리에 대해 알아보자.오늘의 배움형상관리의 개념과 목표Git의 기본 원리와 사용법GitHub의 역할과 Git과의 차이점Git 명령어와 워크플로우1. 형상관리 정의: 소프트웨어 개발과정에서 코드, 문서, 설정 파일 등 다양한 구성 요소의 변경사항을 체계적으로 추적하고 관리하는 활동한 줄 요약: "소프트웨어 개발 과정의 모든 산출물을 추적하고 관리하여 일관성과 품질을 보장하는 체계적인 방법"특징:변경 사항을 시간 순서대로 기록하고 추적여러 개발자의 동시 작업 지원특정 시점으로 복원 가능변경 이력과 내용 문서화필요성:팀 협업 시 코드 충돌 방지 및 해결오류 발생 시 이전 버전으로 롤백 가능변경 내역 추적으로 책임 소재 명확화일관된 개발 환경 제공장점/단..

품질을 위한 체계적인 검증 전략 오늘은 테스트에 대해 알아보자.오늘의 배움소프트웨어 테스트의 기본 개념과 목적블랙박스/화이트박스 테스트 기법객체지향 테스트와 통합/시스템 테스트테스트 관리와 자동화 도구 (PyTest)1. 소프트웨어 개발 테스트 정의: 개발된 시스템이 올바르게 동작하는지 검증하는 과정으로, 버그를 발견하고 품질을 보장하는 활동한 줄 요약: "오류를 미리 발견하여 품질을 보장하고 유지보수성을 높이는 체계적인 검증 과정"특징:테스트는 '오류가 없다'를 증명하는 것이 아닌 '오류를 발견'하기 위한 과정다양한 테스트 기법과 레벨이 존재 (단위, 통합, 시스템 등)자동화 도구를 활용해 효율성 증대 가능필요성:결함 발견: 코드에 존재하는 오류를 조기에 발견하고 수정한다.소프트웨어 품질 보장: ..

체계적인 소프트웨어 구조화의 비밀 오늘은 객체 설계와 디자인 패턴에 대해 알아보자.오늘의 배움클래스 다이어그램과 객체 설계 기초객체 간 연관 관계와 다중도디자인 패턴의 종류와 활용법1. 객체 설계 정의: 소프트웨어 시스템을 객체들의 집합으로 모델링하고, 이들 간의 상호작용을 정의하는 프로세스한 줄 요약: 현실 세계의 개념을 코드로 표현하기 위한 객체 지향적 청사진 작성 과정특징:캡슐화: 데이터와 기능을 하나의 단위로 묶음상속: 코드 재사용과 계층 구조 형성다형성: 같은 인터페이스로 다양한 구현 가능추상화: 복잡한 시스템을 단순화하여 표현필요성:소프트웨어 복잡성 관리코드 재사용성 증가유지보수 용이성 확보팀 협업 효율화장점/단점:장점: 모듈화된 설계, 변경에 유연한 대응, 재사용성단점: 초기 설계 시간..

AI 개발을 위한 핵심 기반 구축하기 오늘은 시스템 설계와 아키텍처에 대해 알아보자.오늘의 배움아키텍처 설계의 기본 원리와 프로세스다양한 아키텍처 모델의 특징과 활용MLOps 자동화 파이프라인의 구성과 중요성설계 문서화 방법01. 시스템 아키텍처 정의: 시스템의 구성 요소, 구성 요소 간의 관계, 그리고 환경과의 관계를 정의하는 시스템의 기본 구조와 동작 방식한 줄 요약: 소프트웨어 시스템의 청사진으로, 구성 요소들이 어떻게 조직되고 상호작용하는지 정의하는 전체적인 구조특징:시스템의 주요 구성 요소와 그 관계를 정의확장성, 유지보수성, 보안성 등 비기능적 요구사항 충족을 위한 설계모듈화와 추상화를 통한 복잡성 관리필요성:시스템의 복잡성을 관리하고 개발 프로세스 효율화변화에 유연하게 대응할 수 있는 구..

사용자의 필요를 제대로 이해하고 개발로 옮기는 첫 단추   오늘은 요구사항 분석에 대해 알아보자.오늘의 배움요구사항의 정의와 유형요구사항 분석의 단계요구사항 명세 및 관리 기법1. 요구사항 분석 정의: 소프트웨어 시스템이 충족해야 할 기능과 제약 조건을 파악하고 문서화하는 과정한 줄 요약: 사용자가 진짜로 원하는 것을 정확히 알아내고, 이를 시스템에 반영하기 위한 분석 활동특징: 커뮤니케이션 중심, 반복적 수행, 이해관계자와의 협업 필요필요성: 프로젝트 방향 설정, 명확한 개발 범위 규정, 개발 리스크 감소과정:요구사항 개발(Requirements Development): 새로운 요구사항을 식별하고 문서화하는 과정요구사항 관리(Requirements Management): 요구사항이 지속적으로 변경될 수..

이미지와 언어의 경계를 허물다   오늘은 자연어 이미지 멀티모달 - 이미지 생성, Image Captioning 알아보자.오늘의 배움멀티모달 학습의 기본 개념과 원리이미지 캡셔닝(Image Captioning)의 작동 방식텍스트-이미지 생성 기술과 대표 모델들01. 자연어-이미지 멀티모달 정의: 텍스트와 이미지라는 서로 다른 형태(모달리티)의 데이터를 함께 처리하고 이해하는 AI 학습 방법한 줄 요약: "보는 것과 읽는 것을 동시에 이해하고 연결하는 AI의 능력"특징:단일 모달리티보다 풍부한 정보 처리 가능상호보완적 학습 효과인간의 다감각적 인지 능력에 더 가까운 접근필요성:실제 세계의 정보는 대부분 여러 형태로 존재이미지만으로 설명하기 어려운 맥락 정보 보완텍스트만으로 표현하기 어려운 시각적 요소 보완..

창의성의 새로운 지평   오늘은 Style Transfer와 GAN 알아보자.오늘의 배움이미지 딥러닝 기술Style Transfer 학습GAN(생성적 적대 신경망) 이해1. Style Transfer  정의: 한 이미지의 콘텐츠와 다른 이미지의 스타일을 결합하여 새로운 이미지를 생성하는 딥러닝 기법한 줄 요약: 사진을 예술 작품으로 변환하는 AI의 마법 같은 기술특징:콘텐츠와 스타일 분리CNN 기반 Feature Map 활용손실 함수를 통한 이미지 생성필요성:예술적 표현의 확장창의적 디자인 지원시각적 경험의 혁신장점:빠른 이미지 스타일 변환다양한 예술적 표현고품질 이미지 생성단점:고성능 컴퓨팅 리소스 필요계산 시간 긴 문제완벽한 스타일 전이의 어려움예시:셀카를 고흐, 모네 스타일로 변환풍경 사진을 수채화..

합성곱(CNN) 신경망 주요 모델   오늘은 합성곱(CNN) 신경망 주요 모델 알아보자.오늘의 배움LeNetAlexNetVGGNet모델 비교와 선택 기준ResNet현대 CNN 모델1. 주요 CNN 모델1-1. LeNetLeNet-5의 구조입력층: 32x32 크기의 흑백 이미지합성곱 층 1:필터 수: 6개필터 크기: 5x5활성화 함수: tanh서브샘플링(풀링) 층 1:방식: 평균 풀링크기: 2x2합성곱 층 2:필터 수: 16개필터 크기: 5x5활성화 함수: tanh서브샘플링(풀링) 층 2:방식: 평균 풀링크기: 2x2완전 연결 층 1:뉴런 수: 120개활성화 함수: tanh완전 연결 층 2:뉴런 수: 84개활성화 함수: tanh출력층:뉴런 수: 10개 (클래스 수)활성화 함수: SoftmaxLeNet 구현..

이미지 인식의 핵심 알고리즘   오늘은 합성곱(CNN) 신경망 알아보자.오늘의 배움CNN의 개념과 구조CNN의 순전파 과정필터 & 특징 맵, 패딩 & 스트라이드, 풀링 레이어(최대, 최소, 평균, 글로벌) 01. 합성곱 신경망 (Convolutional Neural Network, CNN)정의: 합성곱 연산을 사용하여 이미지의 공간적 특징을 추출하고 분석하는 딥러닝 신경망.한 줄 요약: 이미지 처리에서 주변 픽셀과의 가중합을 계산하여 특징을 추출하는 연산 특징:이미지의 지역적 특징을 학습하여 효율적인 패턴 분석 가능층이 깊어질수록 추상적인 특징을 학습할 수 있음완전연결 신경망보다 연산량이 적고 효율적필요성:전통적인 방법보다 더 정밀한 이미지 분석 가능자동으로 유용한 특징을 추출하여 성능 향상장점/단점:장..

강화 학습을 넘어 더 효율적인 최적화   오늘은 DPO 알아보자.오늘의 배움DPO 개념과 정의RLHF와의 차이점 및 비교DPO 학습 과정 및 실제 적용 사례1. DPO (Direct Preference Optimization)정의: DPO(Direct Preference Optimization)는 보상 모델을 따로 학습할 필요 없이, 사람의 선호 데이터를 직접 최적화하는 방식으로 LLM을 조정하는 학습 방법이다.한 줄 요약: RLHF의 강화 학습 단계를 생략하고, 선호 데이터를 활용해 모델을 직접 최적화하는 방법DPO 학습 과정1단계: 선호 데이터(Preference Data) 수집2단계: 선호 데이터 기반으로 직접 모델 최적화3단계: 보상 모델 없이 최적화된 모델 평가특징:보상 모델 없이도 효과적인 모..