여행하는 디발자

SK네트웍스 Family AI 캠프 30기 16주차 회고

📅 데일리 학습• 7월 13일 (월)[69일차] 화면구현 - 바이브코딩 프론트엔드의 전체적인 흐름을 간단히 배우고 바이브 코딩을 실습했다. 실습하면서 "프론트 개발자의 역할이 앞으로 어떻게 될까?"라는 생각이 들어 조금 걱정되기도 했다.Stitch를 사용해보니 전반적으로 편리했지만, 원하는 결과가 90% 정도까지만 나오고 마지막 10%는 아쉬운 느낌이 있었다. 이 부분이 프롬프트를 더 잘 작성하면 해결되는 것인지, 아니면 아직은 사람이 직접 다듬어야 하는 영역이 남아 있는 것인지 생각해보게 되었다. 그래도 AI 도구를 잘 활용하는 능력이 앞으로 더욱 중요해질 것 같아서, 자주 사용하며 프롬프트 작성 능력도 함께 키우고 더 좋은 결과를 만들어보고 싶다. • 7월 14일 (화)[70일차] 화면구현 - J..

문제상품 가격을 만원 단위로 버림한 뒤, 가격대별 상품 개수를 조회하는 문제였다. 배운 점1. TRUNCATE()를 이용한 만원 단위 버림- 소수점뿐만 아니라 음수를 사용하면 자릿수 단위로도 버림이 가능하다.TRUNCATE(PRICE, -4) 예시TRUNCATE(17500, -4) -- 10000TRUNCATE(29999, -4) -- 200002. 가공한 값을 기준으로 GROUP BY- 원본 PRICE가 아닌, TRUNCATE()로 만든 가격대를 기준으로 그룹화할 수 있다. 풀이SELECT TRUNCATE(PRICE, -4) AS PRICE_GROUP, COUNT(*) AS PRODUCTSFROM PRODUCTGROUP BY PRICE_GROUPORDER BY PRICE_GROUP; htt..

📅 데일리 학습• 7월 6일 (월)[64일차] 멀티모달 - 이미지 멀티모달 AI를 학습하면서 이미지와 텍스트를 함께 이해하는 모델의 동작 방식을 살펴봤다. 특히 CLIP은 이미지와 텍스트를 같은 임베딩 공간에 표현한 뒤 유사도를 비교하는 구조라는 점이 인상적이었다. 단순히 이미지를 분류하는 모델이 아니라 이미지 검색이나 추천 등 다양한 분야에 활용할 수 있다는 점도 알게 됐다. 결국 중요한 것은 이미지와 텍스트를 모델이 비교할 수 있는 벡터 형태로 변환하는 과정이라는 점을 다시 한번 느꼈다. • 7월 7일 (화)[65일차] 멀티모달 - 동영상 동영상에서 프레임을 추출하고, 해당 프레임을 설명하거나 검색에 활용하는 실습을 진행했다. 영상은 결국 이미지의 연속이기 때문에 필요한 장면을 얼마나 잘 추출하느냐..

문제입양 시각이 09시부터 19시까지인 데이터를 시간대별로 조회하는 문제. 풀이SELECT HOUR(DATETIME) AS HOUR, COUNT(*) AS COUNTFROM ANIMAL_OUTSWHERE HOUR(DATETIME) BETWEEN 9 AND 19GROUP BY HOUR(DATETIME)ORDER BY HOUR(DATETIME); SQL 문법BETWEEN은 ,가 아니라 **AND**를 사용해야 한다.WHERE 컬럼 BETWEEN 시작값 AND 끝값 예시WHERE HOUR(DATETIME) BETWEEN 9 AND 19 의미WHERE HOUR(DATETIME) >= 9 AND HOUR(DATETIME) https://school.programmers.co.kr/learn/cou..

📅 데일리 학습• 6월 29일 (월)[59일차] 파인튜닝 - 기초 Ollama API를 활용해 로컬 환경에서 LLM을 실행하고, Hugging Face의 오픈소스 모델을 직접 로드해 추론하는 과정을 실습했다. 또한 파인튜닝용 데이터셋 구조와 JSONL 학습 데이터 생성 방법을 익히면서, 상용 API 없이도 로컬 환경에서 오픈소스 LLM을 활용하고 파인튜닝을 준비할 수 있다는 점을 알게 되었다.• 6월 30일 (화)[60일차] 파인튜닝 - LoRA LoRA를 이용해 LLM을 파인튜닝하고, 학습한 모델을 Ollama에서 실행하는 과정까지 실습했다. 아직 모든 내용을 완전히 이해하지는 못했지만, 모델을 학습하고 활용하는 전체 흐름을 직접 경험할 수 있었다.• 7월 1일 (수)[61일차] LangGraph -..