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회고기간 : 2025.05.19월~2025.05.23금 Linux01. 설치 및 세팅1. 운영체제 확인 후 VM VirtualBox 설치2. VirtualBox에 우분투 설정하기우분투 iso 파일 다운"새로 만들기" 클릭 후 가상머신 생성컨트롤러 생성재시작 후 정상 부팅 확인하기02. 파일 시스템 💡 파일 시스템은 파일에 이름을 붙이고 저장, 탐색을 위해 파일을 어디에 위치 시킬 것인지 나타내는 체계이다. 즉, 컴퓨터에서 자료들을 쉽게 찾고 관리할 수 있게 하는 구조적인 시스템을 말한다. 03. 리눅스 파일 구조 04. 개발 환경 설정사용자 및 권한 관련sudo # 관리자 권한으로 명령어 실행whoami # 현재 접속한 계정명 확인su..

회고기간 : 2025.05.12월~2025.05.16금이번 주차는 이미지처리, 3차 프로젝트, 소프트웨어 공학 기초에 대해 학습했다.스타일 전이학습스타일 전이학습은 일반적으로 사전 학습된 CNN (주로 VGG-19)의 중간 계층에서 추출된 feature map을 사용하여 콘텐츠와 스타일을 분리한다.하나의 이미지로부터 콘텐츠(content)를, 또 다른 이미지로부터 스타일(style)을 추출하여 두 요소를 결합한 새로운 이미지를 생성하는 기법 ex) 직접 찍은 풍경 사진을 반 고흐 화풍으로 변환 구성요소콘텐츠 : 이미지의 윤곽, 구조, 배치 등 실제 장면을 구성하는 정보이다. 예를 들어 어떤 물체가 어디에 배치되어 있는지에 대한 정보를 의미스타일 : 색상 분포, 질감, 붓 터치 등의 시각적 요소로서, 예술..

회고기간 : 2025.05.07수~2025.05.09금이번 주차는 자연어 - 이미지 멀티모달 기법에 대해 배웠다CNN (합성곱 신경망)합성곱이란?이미지 처리에서 주변 픽셀과의 가중합을 계산하여 특징을 추출하는 연산합성곱 연산은 커널(필터)를 사용하여 입력 데이터와의 내적을 수행한다.CNN 구성 개요합성곱 계층 : 필터(커널)을 사용하여 이미지의 특징 추출풀링 계층 : 데이터의 크기를 줄이고 중요한 특징을 유지하여 연산량 감소완전 연결 계층 : 최종적으로 학습된 특징을 바탕으로 분류 또는 회귀배치 처리 : 여러개의 입력 데이터를 한 번에 연산하는 방식, 학습을 안정적으로 수행하고 연산 속도 향상1. 필터 & 특징맵 필터 : 연산에서 사용하는 커널. 학습을 통해 최적 값을 찾으며, 특정한 특징을 추출함특징맵..

회고기간 : 2025.04.28월~2025.05.02금이번 주차는 fine tunning 기법에 대해 배웠다 Fine tunning- 이미 학습된 LLM을 특정 작업이나 데이터셋에 맞춰 재학습하는 기능- 프롬프트 엔지니어링만으로 해결하기 어려운 문제 해결- 모델 추가학습 없이 입력을 조정하하는 프롬프트 엔지니어링과 달리 모델을 재학습하여 특정 작업에 최적화 sLLMLLM의 축소판으로, 학습과 배포 비용을 줄이기 위해 설계sLLM은 파인튜닝이 비교적 간단하고 리소스가 적게 듦 (양자화가 필요없음)주로 제한된 연산 리소스를 가진 환경에서 활용sLLM 모델 (meta-llama/Llama-2-7b-hf) 사용해보기from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCa..