AI Festival @ KAIST 문지캠퍼스 Brief Summary

AI Festival, 2019-7-6 (토), 대전 소프트뱅크벤처스가 투자한 국내외 주요 회사들의 발표 세션 및 AI 현재 현황, 음악작곡이나 사진편집, Style 변환 등의 주제 영역과 Young Scientist 발표 등을 참관했다. 현관에는 악보를 자동으로 Midi 로 변환해서 연주해 주는 피아노가 음악을 연주하고, AI Atelier 에서는 Style Transfer 로 생성한 그림들을 전시하고 있었다. 대중적으로 접근하기 위한 좋은 행사였던거 같다. …

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NVIDIA AI Conference 2019 (Seoul) Brief Summary

NVIDIA AI Conference 2019, 2019-7-2 올해 NVIDIA Conference 는 작년에 비해 세션 구성이 축소된 느낌을 지울 수 없다. 신기술 동향보다는 GPU 기술소개에 치중한 느낌이다. 나는 DLI Workshop 을 듣고 이튿날 Conference 를 들었다. 기조연설은 작년에 이어 올해도 Mark Hamilton 부사장이 진행하였다. Intro 및 기조연설은 좋았다. 이어서 삼성종합기술원의 심은수 센터장이 On-Device Service 측면의 기술에 대해서 소개하였다. …

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Pygame – TexasHoldem 만들기 – 멀티 플레이 Version

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이번 포스트는 지난번 포스트에 이어 Pygame 에 대해서 좀 더 공부한 뒤에 Client/Server 통신을 통한 다자 플레이 기능을 추가한 버전이다. (Multi playing Game) 배팅을 추가하고, 화면별로 접속 유저 중심의 View 를 유지하려다 보니, 난이도도 말도 안 되게 올라간 덕분에 삽질은 엄청 늘었다. ㅠㅠ 이 게임에 사용된 배경 그림과 카드 이미지는 여기 에서 다운로드 받았다. 먼저 …

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Pygame – TexasHoldem 만들기 – 싱글 플레이 Version

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이번 포스트에서는 싱글 플레이어 기반의 Stand-Alone 형태의 단순히 패를 비교해서 승자를 보여주는 식의 Texas-Holdem 의 내용에 대해서 다룬다. 작년에 만든 것으로 Betting 이 없기 때문에 사용자의 개입 없이 자동으로 패가 섞인 후에, 승자를 보여주고 자동으로 다음 Round 로 넘어가는 식이다. 혹시 Texas-Holdem Poker 에 대해 생소하신 분들을 위해 아래 동영상을 참고하길 바란다. 1. Texas Holdem’ …

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Pygame – TexasHoldem 만들기 – 기초학습

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      Python 카테고리에서 첫 번째로 작성할 부분은 pygame 으로 Texas Holdem Pocker 게임을 만들어 본 과정이다. 작년 이 맘 때쯤 배팅이 없이 단순히 패를 돌리고 결과만 확인하는 싱글 플레이 용 버전을 만들었고, 최근 2주간 해당 버전의 패를 비교하는 로직과 일부 클래스들을 가져오고, Client/Server 통신 및 pygame 으로 각 Client 별로 Drawing 하는 부분과 …

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MIT 18.06 선형대수 – 기초 (Lec01~Lec03)

이 포스트는 MIT 길버트 스트랭 교수 (Gilbert Strang) 님의 선형대수학 강의 1장에서 3장까지의 내용을 다루고 있습니다. (‘Linear Algebra’ ; MIT 18.06). 이 포스트는 선형대수의 기초에 대해서 알고자하는 분들을 위해서 작성되었습니다. (해당 강의의 YouTube 영상 링크 : Here ) 포스트의 내용을 작성하기 위해, 마이크로소프트 One-Note 프로그램을 사용하여 수기 필기내용을 옮겼습니다. 따라서 포스트의 내용은 One-Note 에서 저장된 …

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Coursera Deep Learning Specialization, Andrew Ng – Review

COURSERA Deep Learning Specialization 과정의 진행하면서 익힌 내용을 공유한다. Andrew Ng 교수님께서 강의하시는 내용으로 총 5개의 Course 로 구성되어 다. 각 Course 별 목차는 다음 포스트를 참고하기 바란다.   Course1. Neural Networks and Deep Learning Week1. Introduction to deep learning 첫 번째 주차는 소개 단계로, 지도학습과 비지도학습의 구분, X인자를 통한 Y 인자의 예측을 어떻게 할 …

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Coursera Deep Learning Specialization, Andrew Ng – 목차

COURSERA Deep Learning Specialization 과정의 목차를 공유한다. 해당 강의는 Andrew Ng 교수님께서 강의하시는 내용으로 총 5개의 Course(강좌) 로 구성되어 있다. 각 Course 별 수강 후, 짧막한 리뷰 내용은 다음 포스트를 참고 하기 바란다. ( ※ 목차는 누구에게나 공개되어 있으나, 혹시라도 저작권 문제가 있을경우, 알려주시면 아래 게시물은 내리도록 하겠습니다. )   Course1. Neural Networks and Deep Learning …

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표본분포 – χ2, t, F 표본 분포

이번 포스트는 χ2, t, F 표본 분포 (Sampling Distribution related to the normal Distribution) 을 다룬다. 내용은『Mathematical Statistics with Applications, Sixth Edition, DUXBURY , Dennis D. Wackerly / William Mendenhall / Richard L. Scheaffer』 를 참고했다. 이 책의 정리 7.3과 정의 7.2, 정의 7.3 을 다룬다.   1. χ2 표본 분포 분포는 많은 추론 절차에서 중요한 역할을 한다. …

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표본분포 – 개요 및 표본 평균

이번 포스트는 표본 분포의 개요와 표본평균 (Sampling Distributions Introduction and Sampling Distribution related to the normal Distribution) 을 다룬다. 내용은『Mathematical Statistics with Applications, Sixth Edition, DUXBURY , Dennis D. Wackerly / William Mendenhall / Richard L. Scheaffer』 를 참고했다. 이 책의 정의 7.1과 정리 7.1 을 다룬다.   1. 표본 분포 개요 어떤 분포를 가진 모집단으로부터 …

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