어떻게 버그까지 사랑하겠어, 개발을 사랑하는 거지

실기 합격 후기! 1. 나- 비전공자- 직장인 2. 공부 방법순수 기간만 보자면 약 3개월이다.근데 직장인인데다가 주말에는 거의 쉬었기 때문에 과연 3개월 동안 열공했냐고 하면 자신 있게 대답할 수 없다.주로 평일에 아침저녁으로 인강을 수강했다. 1) 흥달쌤 정처기 인강실기는 무조건 흥달쌤실기는 무조건 흥달쌤기억하자 1억뷰 N잡│N잡러 60만 시대, 오늘부터 시작하는 N잡러 성공기!창업/커머스/자격증/정보처리기사/공예/디자인까지! N잡러가 되는 N개의 방법, 지금 바로 확인해보세요.www.njobler.net 실기에 합격한 지인이 추천해 줘서 수강하게 됐다.연장 미포함 옵션도 있는데, 나는 혹시 몰라서 연장 포함으로 선택했다. 커리큘럼에서도 알 수 있듯이, 인강 수가 어마어마하다.필기 끝나고 10일? ..

실기 시험 치고 쓰는 필기 합격 후기(대충 미루고 미루다 지금 쓴다는 의미) 1. 나- 비전공자- 직장인 2. 공부 방법총 준비 기간은 3주그중 2주는 빡세게 했다.직장인이었기에 주로 점심과 퇴근 후에 틈틈이 공부했다. 1) 유튜브 강의 정보처리기사 필기 절대족보(2026)이 동영상은 [이기적 정보처리기사 필기 절대족보] 도서 내용을 바탕으로 제작되었습니다.🔹 도서 자세히 보기 : https://www.yes24.com/Product/Goods/139916341🔹 이 동영상이 포함된 재생목록 : https://www.ywww.youtube.com 이론에 대한 자신감이 0에 수렴했기에, 전체적으로 한번 훑을 필요가 있었다.유튜브에 정보처리기사 필기를 검색하니 해당 재생목록이 나왔고, 다른 영상들과 비..

1년이 훨씬 지나고 쓰는 SQLD 후기...왜 진즉에 안 썼지? (까먹은 거지 뭐^^..) 1. 시험 접수 나는 작년에 제53회 SQLD에 응시했다.안내된 일정에 따라 데이터자격시험 홈페이지에서 접수했고, 가격은 50,000원(아니 근데 그때 당시에는 그렇게 체감이 안 됐는데, 정처기랑 비교하니까 진짜 비싸긴 하네 ^.ㅠ) 2. 시험 준비 결론부터 말하자면 홍쌤 유튜브 강의 + 노랭이책 조합으로 공부했다.추천 여부는 강추!시험 준비 기간은 사실 잘 기억이 안 나는데, 노랭이책 구매한 시기를 시작으로 잡으면 대략 2주 정도 되는 것 같다. 📍 홍쌤 강의 SQLDSQLD 자격증 취득을 위한 요약 강의 (2024년 3,4회차 준비중인 분들은 SQLD_NEW 재생목록을 들으시면 됩니다)www.youtube...

2025.9.24(수) 모델(Model)은 머신러닝을 이해하는 데 있어 중요한 열쇠다. 어린아이를 생각해 보자.어릴 때는 보통 '맛'으로 판단을 하는 경우가 많다.예를 들어 아이스크림을 먹어보고는 '맛있다'라고 알게 되고, 흙이 묻은 돌을 먹어보고는 '이렇게 생긴 건 먹으면 안 되겠다'라고 깨닫는다.이 과정에서 아이들은 먹어도 되는 것과 먹으면 안 되는 것, 먹기 싫은 것과 먹고 싶은 것을 구분하는 자신만의 판단 기준, 즉 '교훈'을 얻게 된다.이 교훈 덕분에 나중에는 직접 경험하지 않아도 그 결과를 예측하거나 추측할 수 있게 된다. 과학자로도 예를 들 수 있다.과학자는 현상을 관찰하고, 그 현상을 설명할 수 있도록 이유를 추측하는데, 이것을 가설이라고 한다.그리고 여러 실험을 통해 가설에 모순이 없다는..

2025.9.1(월) 1.과거에는 마치 베일에 싸인 것처럼 느껴지던 컴퓨터가 이제는 너무나 익숙한 존재가 된 것처럼, 머신러닝도 미래에는 지금보다 더 자연스럽게 우리 일상에 스며들 것이다. 머신러닝을 더 쉽게 이해하기 위해 'Teachable Machine'이라는 사이트를 활용해 보자. Teachable MachineTrain a computer to recognize your own images, sounds, & poses. A fast, easy way to create machine learning models for your sites, apps, and more – no expertise or coding required.teachablemachine.withgoogle.com 'Teachab..

2025.8.29(금)​1.어떻게 하면 결정을 잘할 수 있을까? 우리의 삶은 결정의 연속이다.그리고 그 결정은 비교와 선택으로 이루어진다어떤 것이 더 낫고 덜한지 한눈에 구분할 수 있다면 선택이 쉽겠지만, 문제는 우열을 가리기 어렵거나 고려할 특징이 너무 많을 때가 있다는 것이다.​현실은 더 복잡한 선택지가 많다. 따라서 인류는 더 나은 결정을 하기 위해 노력해왔다.수(數)를 만들고, 통계를 발전시키며, 컴퓨터를 등장시켜 본질적인 판단에 집중할 수 있도록 길을 닦아왔다.​그리고 이런 고민은 새로운 질문을 낳는다. "하나를 가르치면 열을 아는 이러한 총기를 기계에게 부여해 기계가 스스로 결정할 수 있다면 얼마나 좋을까?" 이 생각에서 출발한 기술이 바로 기계학습, 즉 머신러닝(Machine Learning..

2025.8.27.(수)​대규모 언어 모델LLM(Large Language Model)​LLM은 주어진 텍스트 다음에 올 단어를 예측하는 매우 정교한 수학적 함수다.정확히는 다음에 올 수 있는 여러 단어들의 확률을 계산하는 함수다.​이 능력은 방대한 대화 데이터를 기반으로 한 훈련을 통해 길러진다.모델에게 가상의 사용자와 AI가 나눈 이전 대화 전체를 문맥으로 먼저 제시하고, 그 질문에 이어질 AI의 답변을 한 단어씩 예측하게 만드는 과정으로 훈련이 진행된다.이때 항상 확률이 높은 단어만 선택되지 않는다. 때로는 확률이 낮은 단어를 섞어, 더 자연스럽고 다양한 문장을 만들어 낸다.​이 거대한 학습 과정에 중심에는 수천억 개의 달하는 파라미터(Parameter) 또는 가중치(Weight)가 있다.사람이 이..

2025.8.26.(화)​이제는 일상생활에서 편하게 접하는 Chat GPT나 이미지 생성 AI 등에 대해 얘기할 때 자주 나오는 '머신러닝'과 '딥러닝'.여기서 각각 어떤 게 머신러닝인지 딥러닝인지를 딱 잘라 구분하기보다는, 어떤 패턴과 특징을 갖느냐로 나누는 것이 정확하다.​1. 러닝(Learning)이란?- 머신러닝(Machine Learning): 인공지능(AI)의 한 분야로, 컴퓨터가 데이터로부터 스스로 학습하게 만드는 알고리즘을 통칭하는 더 넓은 개념이다.예. 국소 패턴 찾기, 알고리즘 추가 등- 딥러닝(Deep Learning): 머신러닝의 한 분야로, '깊다(Deep)'라는 의미처럼 심층 신경망(Deep Neural Network)의 구조가 복잡하게 설계된 기술을 뜻한다.​⇒ 인공지능(AI)..