[SNU Gifted] 6월 11일 (토) 수업내용 정리
<오늘 배운 내용 : 패턴 일반화와 패턴 코딩>
인공지능, 머신러닝이 뜬다고 하는데 사실 그건 80년대에도 있었음.
왜 요새 뜨는가? - 이론은 다 있는데 기계의 성능이 느려서, 데이터 저장 공간이 굉장히 많아야 함.
핵심은 프로그램을 길게 짜는 것이 중요한 게 아닌 프로그램이 지가 스스로 알아서 짜게 만드는게 중요.
식물학자인 린덴마이어가 대표적. 간단한 세포분열 법칙을 가지고 인공지능으로 만듬.
기존 컵라면 먹으면서 하는 코딩은 이래라 저래라 하며 난리치는 것이지만 지금은 커피 마시면서 컴퓨터가 알아서 하게 하는 코딩을 해야 함. 키보드를 가장 적게 쓰는 아이가 이김.
지금처럼 학교에서 코딩 가르친다고 난리친게 옛날에도 있었음. (초등때 GW-Basic)
컵라면=========
쌓기나무준비
ㄱ
X=’(n=n+1)s[(n)u]’
do (n=-1) 5X
ㄴ
==============
도미노 효과 – 5X = XXXXX => do (n=-1) XXXXX (세포분열)
5줄 이하는 코딩이고, 5줄 이상은 프로그래밍이다.
Iteration Programming ==========
X=’(n=n+1)S[(n)u]’
do (n=-1) 5X
===============================
Repeat=========================
X=’(n=n+1) s[(n)u]’
n=-1
repeat 5 {do X}
===============================
n=-1 ----> do (n=-1) 5X (이것이 Iteration)
리컬젼으로 만드는 쌓기나무 실행식
====================
쌓기나무준비
ㄱ
n=6
S=’Sss[uY]’
Y=’uY’
do_n s
ㄴ
====================
L-System 구현
====================
쌓기나무준비
ㄱ
n=6
Y='uY'
눈='눈s[Y]'
do_n 눈
ㄴ
====================
TREE 구조
n=0 눈
n=1 눈s[Y]
n=2 눈s[Y]s[uY]
n=3 눈s[Y]s[uY]s[uuY]
====================
인공지능, 머신러닝 하는 애들이 실수하는 게 패턴을 모르는 것이다.
버클리 대학 논문 참고
- 리컬젼의 예
===============
리컬젼 예제
===============
쌓기나무준비
ㄱ
n=4
X='s[(n)u]X'
do_n sXs
ㄴ
===============
================
리컬젼 예제2
================
쌓기나무준비
ㄱ
n=3
X='s[뿔]'
뿔='u뿔'
do_n s (n) Xs
ㄴ
================
================
이차함수 그래프
================
ㄱ
X='(k=k-5)(10##k)m'
눈='(k=k-5)(10##k) m 눈'
do (k=35) m 7 X
do_6 눈
ㄴ
================
================
실전문제 3번 (중요)
================
쌓기나무준비
ㄱ
n=3
뿔='(k=k+1) (k)u 뿔'
X='S[(k=1) 뿔] X'
do_n S [(k=1)뿔][RRX ]X
ㄴ
================
================
리컬젼을 하고 싶으면 머리로 이야기를 만들어 내라.
================
연습 1
================
ttblock
n=5
X='Xs[Y]'
Y='uY'
do_n s[3d][X]R[X]R[X]R[X](n)u
ttnet
================
================
* 6월 11일 과제 : 거북수학 문제 만들어 오기 (단, CODE는 5줄까지)
* 알아야 하는 수학 개념 : 이차함수, 제곱수, 삼각함수, 삼각뿔수, 시그마 기호 (∑)
설악산 대청봉에 가면 한쪽 줄기만 나와 있음. (그때그때 확률적으로 다르다는 설명)
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[SNU Gifted] 6월 4일 (토) 수업내용 정리
전체교육 -
연사 : 서울대학교 국어교육과 명예교수 우 한 용
글쓰기를 어떻게 (시작)할 것인가
글쓰기에 대한 흥미
$ 글쓰기를 좋아하는 사람
* 그런 사람이 정말 있을까?
# 글쓰기를 싫어하는 사람
* 그런 사람은 글쓰기만 싫어할까?
& 별 관심이 없는 사람
* 그대는 무엇에 관심이 있는가?
@ 자신을 글쓰기를 좋아하는 사람으로 만들라
2. 글쓰기가 왜 해볼만한가?
$ 삶의 과정에 관심을 불러온다.
* 관심은 대상에 대한 애정이다.
* 정서적 공감 – 풀, 꽃, 나무와...
* 호기심의 촉발 – 주변에서 일어나는 일들에 대한 호기심
* 나와 연관된 일들에 대한 비판의식
@ 내 삶에 대한 관심이 최고의 관심이다.
$ 글쓰기는 꿈을 꾸게 한다.
* 꿈은 미래에 대한 설계다.
* 꿈은 상상력의 구체적 작동상이다.
* 꿈을 꾼다는 현실에 대한 비판을 포함한다.
@ 나 스스로 꿈꿀 줄 아는 사람으로 길러가라.
$ 글쓰기는 삶의 기술이다.
* 잘 살기 위해서는 자기 삶에 대한 성찰이 있어야 하는데, 이는 글쓰기로 표현된다.
* 메모하고, 글로 완성하라.
@ 자신의 삶을 기록하고 성찰함으로써 성장을 도모하라.
$ 글쓰기는 모든 학문(공부) 의 기반이다.
* 공부한 결과는 모두 글로 발표된다.
* 남의 글을 읽어서 지식을 얻고, 나의 글을 통해 지식을 창출한다.
* 공부하는데 필요한 글의 종류 – 관찰기록, 보고서, 논문, 저서 등
@ 평생 공부하고 싶은 사람은 글쓰기를 수행하라.
3. 글쓰기를 위해 무엇을 어떻게 해야 하는가?
$ 무엇을 쓸 것인가
* 쓸 거리가 너무 많다.
* 쓸 거리가 아무것도 없다.
** 선생님이 쓰라는 걸 쓴다.
@ 쓸 거리를 찾아 메모지에 정리해 두라.
$ 글쓰기를 어떻게 시작할 것인가
* 시작의 두 가지 뜻 – 글쓰기 전과정의 시작, 지금 쓰는 글의 시작
* 문제를 제시하고 시작하라.
* 고민을, 즐거움을 털어놓는 데서 시작하라.
@ 결론을 미리 예정하고 쓸 수도 있고, 결론을 뒤로 미룰 수도 있다.
$ 구성을 어떻게 할 것인가
# ‘처음 – 중간 – 끝’ 의 고정관념을 벗어나라. 곤충, insect ...
* [과제, 일반진술-구체적 사례, 일반진술-구체적 사례, 결론]의 형식을 고려하라.
P GD GD ... C
# ‘기승전결’은 한시의 구성법일 뿐이다.
@ 글쓰기의 구성은 사고과정을 따라가면 충분하다.
$ 어떻게 써나갈 것인가
* 완결을 향하여 달려가라. 멈칫대지 말아라.
* 다시 읽으면서 문장, 단어, 개념 등을 살펴라.
* 어떤 글인지 글의 장르(종류)를 생각하라.
* 자신이 최고의 독자(필자) 라고 생각하고 써나가라
@ “글은 손으로 쓴다.”는 점을 명심하라.
4. 글쓰기를 위한 소소한 제안
♪ 아이디어 노트를 준비해라. 스마트폰 이용.
‘이거 글감이다’ 싶으면 메모해 두어라. 가끔 신문도 보도록.
♪ 작문노트를 만들라, 컴퓨터 및 블로그 이용
매일 한 가지 이상 기록해 둔다고 생각하라.
♪ 작문통신을 활용하라 – 작문은 소통이다. SNS를 이용하는 방법
5. 글쓰기의 윤리
♪ 맘에 드는 문장을 인용할 때는 반드시 출처를 밝히도록 한다.
♪ 남한테, 친구한테 아이디어를 얻었다면 그 아이디어를 제공한 사람을 밝힌다.
♪ 책을 읽을 때 누가 쓴, 어느 출판사, 몇 년 판인지 적어 둔다.
## 글도둑은 처벌 받는다. 남의 글을 지켜 주어야 한다.
분과교육 -
오늘 배운 내용 – 이차함수 / 리컬젼을 이용한 창의 거북수학
소스코드==================
쌓기나무준비 @ 1 + 2 + ..+ n 의 값을 n단계 삼각수라 함 @
ㄱ @ 1 + 3 + 5 + 7 + 9 는 5의 제곱인 25 이다 @
n = 5
뿔 = ' u 뿔 ' @ 뿔이 자라서 쌓기나무 u 만들며 위로 이동 @
잎 = ' sS 잎 ' @ 잎은 자라나 s S 만들며 앞으로 계속 이동 @
눈 = ' S [뿔] [R잎] e 눈 ' @ 보이지 않는 눈은 자라나 S를 만들고 위에 @
@ [뿔] 오른쪽에 [잎] 만들며 e 앞으로 이동 @
do_n 눈 @ 맨 처음 (0단계)눈이 있었고, 이 것이 성장 @
move nets,-26,-14; head nets,-38,-66; @ 마우스 오른쪽 더블 클릭 @
ㄴ
mouse 4000, 1000 @ Shift+ 마우스 오른쪽 끌기로 4000->1000 @
tt -85,66 ; write '다음은 5번째 단계의 그림입니다. 첫째 단계의 모양은 ?'
tt -83,56 ; write ' 또한 10번째 단계의 그림에 있는 정육면체의 갯수는 ? '
======================
컴퓨터 게임 만드는 사람 (코드 짜는 사람) – 컵라면 먹으면서 밤을 샌다.
코딩 하는 사람 – 샌드위치, 커피 먹고 키보드를 안 쓴다.
인공지능, 머신러닝 뜬다고 컴퓨터공학 전공하는 사람들이 있는데 그러면 안 됨.
경영학과나 바이오공학과 갈 것.
누가 키보드를 가장 적게 써서 멋있는 것을 만드는가?
린덴마이어 System (L System) -
형식문법의 일종으로서, 식물의 성장 프로세스를 기초로 한 다양한 자연물의 구조를 기술하거나 표현을 가능케 하는 알고리즘이다. 자연물 이외에도 망델브로 집합 반복함수계(Iterated Function System; IFS)와 같이 이른바 자기상사 도형이나 프랙탈 도형을 생성할 경우에도 사용된다. L-system은 1968년, 네덜란드 위트레흐트 대학교 대학의 이론생물학자이자 식물학자였던 아리스티드 린덴마이어(Aristid Lindenmayer)에 의해 제창되어 발전되었다. (위키백과 인용)
ex) 재귀 처리
‘A’ = ABA
‘B’ = BAB
이 시스템은 OpenGL을 이용해서 시각화할 수 있고, 프랙탈 등 수학적인 문제도 구현 가능
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[수락중학교_컴퓨터동아리] 아두이노 실습 2 & 레드스톤 회로 경진대회
오늘 동아리 시간에는 아두이노를 이용한 시리얼 통신, CDS 광센서 조작 및 마인크래프트를 통한 레드스톤 경진대회를 열었다.
▲ 전 활동지를 평가한 후, 아두이노를 다룰 줄 아는 학생들을 모둠에 1명씩 배치하여 원활한 수업이 가능하도록 하였다.
▲ 활동지 문제 해결 모습
▲ 안 풀리는 문제가 있어 아이들끼리 나와 문제에 대해 의논하고 있다.
▲ 1학년 아이가 응용한 작품. 주위 밝기가 어두워지면 부저가 울린다.
▲ 마인크래프트 레드스톤 회로 자작 경진대회. AND, OR같은 어려운 논리 게이트 회로들을 쉽게 접할 수 있고, 창의적 문제해결력을 기르기 위해 기획한 대회이다. 우선 경진대회를 하기 전에 소개 동영상을 시청하고 있다.
▲ 이와 같이 20 X 20 공간 내에서 레드스톤 및 각종 블럭을 이용한 창의적인 작품을 만들고, 투표와 평가로 우수작품 3작품을 뽑는 경진대회이다. (수상자 집계는 시간이 없어 하지 못했다.)
▲ 레드스톤 경진대회를 안 하는 두 학생은 지인이 제공해 준 Makey Makey를 가지고 놀았다.
내년에는 영재학교 조기입학으로 인해 이 동아리를 어쩔 수 없이 운영하지 못하게 된다. (1달에 1번정도는 관리가 가능하다.) 이 동아리가 더욱 더 발전하여 많은 친구들과 후배들이 이곳에서 꿈을 키워갈 수 있도록 매뉴얼 제작도 하고 있다. 그래도 관심을 가지고 열심히 하는 아이들이 있어서 다행이다.
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Data Science Specialization 전부 수료 및 Data Science Capstone 수료
오늘 Data Science 전체 Specialization을 수료하였다.
그리고 Data Science Capstone은 100점으로 수료하였다.
Capstone은 Course에 들어 있는 과목들을 다시 복습하고, 최종 프로젝트를 접수하는 과정으로 이루어진다. 크게 나누어 보면 다음과 같다.
1주차 : Getting and Cleaning the Data 복습
2주차 : Exploratory Data Analysis 복습
3주차 : Prediction Model
4주차 : Creative Exploration
5주차 : Data Product
6주차 : Slide Deck
7주차 : 최종 Project 접수
최종 프로젝트는 영어 단어를 입력하면 그 다음에 오는 단어를 머신러닝으로 찾아주는 프로젝트이다. 나는 아래와 같이 만들었다.
틀은 대학에서 다 정해 주기 때문에 대부분 형태는 비슷하다.
다른 분들이 내 프로젝트를 평가한 모습.
4명 평가를 끝내고 Congratulations 동영상 (2분)을 보았는데 1년동안 한 결실이 이루어진 것 같아 큰 감동을 받았다. 이제 앞으로 결실을 맺을 것들이 많이 남아 있고, 또 새롭게 시작하는 것들이 생겨난다. 아무튼 오늘은 나를 축하해 주고 싶다.
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[수락중학교_컴퓨터동아리] 아두이노 기초 실습
오늘 동아리 시간, 아두이노로 LED를 동작시키고, 버튼 동작 및 RGB까지 해 보았다.
1명 빼고는 아두이노를 다루어 본 아이들이 없었는데 굉장히 재미있고 진지하게 서로 의논해 가면서 문제를 해결해 나갔다.
아두이노 KIT는 동아리 비용으로 3개를 구입하여 3모둠으로 같이 사용하였다. 1년 동아리 비용이 이게 전부다.
아이들이 굉장히 흥미로워하는 모습을 보면서 아두이노 KIT가 더 있으면 좋겠다라는 생각도 하였다. 이런 동아리를 지원해 주거나 아두이노 KIT를 빌려 주는 곳이 있으면 좋겠다.
한 동아리 부원은 가끔씩 내게 아두이노를 빌려간다. 집에서 해 보고 싶은게 많다고 하면서 항상 만든 것을 내게 보여준다. 그 친구의 손으로 코딩한 모습을 보고 개인적으로 깜짝 놀랐다.
이러한 아이들이 학교마다 1명씩은 있을 것이다. 이런 것도 사교육을 받는 아이들이 있는 반면 자신에게 재미있는 일에 흠뻑 빠져 있는 아이들이 있다. 이런 아이들에게 좋은 환경이 주어진다면 자신의 재능을 마음껏 발휘할 수 있을 것 같다.
동아리를 운영하면서 정말 뿌듯함을 느낀다. 아이들이 협력하여 문제를 해결해 보는 경험도 하고, 이렇게 재능 있는 친구를 만나 영감을 얻고, 내가 도와줄 수 있는 부분도 있어 벅찬 감동을 느낀다. 이 친구들과 함께 멋진 소프트웨어를 개발하여 세상에 선보일 계획이다.
▲ 2학년 1조
▲ 1학년 1조
▲ 1학년 2조
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[수락중학교_컴퓨터동아리] 동아리 아두이노 활동지
학교 중간고사가 끝나고 동아리가 바로 있다. 내가 동아리장이고, 아직은 내가 알려줘야 하는 수준이라 활동지를 만들어 내일 배포할 예정이다.
게임과 IT를 접목했더니 아직은 게임에 더 관심을 가져 이런 활동을 성실히 하면 그 보상(?) 으로 게임을 연구할 수 있도록 할 것이다.
자율 동아리가 활성화 되어있지 않은 우리 학교에서 동아리를 하면서 좋았던 점은 정말 이런 임베디드에 관심이 있는 후배를 만났다는 것이다. 매번 무언가를 만들어 가지고 와 자랑하고 피드백을 받는다. 참 반가운 일이며 이런 친구들을 많이 만나고 서로 성장하면 좋겠다는 생각을 한다.
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[SNU Gifted] 4월 2일 (토) 수업내용 정리
2016년 4월 2일 (토요일)
오늘 배운 내용 :
코딩과 프로그래밍의 가장 다른 점은?
< 대학의 수시입학, 정시입학에 비교 >
코딩 : 기계한테 내 문제를 풀게 시키려고 하는 것, 내 의견을 전하는 것.
- 마우스 코딩 : 일반인을 위한 코딩 (스크래치 등)
- 키보드 코딩 : 전문가를 위한 코딩 (C/C++, JAVA, PHP 등)
프로그래밍 : 쓰는 사람만 쓰는 언어 ( ? )
스크래치 : LOGO에서 유래 (MIT 인공지능 연구실)
(SNAP 추천 – 버클리 대학에서 개발한 스크래치랑 비슷한 S/W)
* 절대 장래에 하드웨어로 장사할 생각 하지 말 것.
쌓기나무와 연결큐브와 다른 점은?
- 쌓기나무 : 땅바닥에서 올라가는 것
- 연결큐브 : 중력법칙을 위배한 쌓기나무
=================================
거북이로 구현하는 쌓기나무 - 이 코드를 이해할 것
=================================
쌓기나무준비
ㄱ
do s s[u] s[2u] e
Y='(n=n+1) s[(n)u]'
Z='(n=0) s[(n)u] YY e '
do_2 50 Z
move nets, -84, -58: head nets,66,-81;
ㄴ
=================================
어떻게 하면 키보드를 적게 써서 목표를 달성하나, 그것이 바로 코딩이다. (컴퓨팅적 사고)
Snake Patterns
(http://www-tc.pbs.org/teachers/mathline/lessonplans/pdf/atmp/SnakePatterns.pdf)
=================================
문제 1
=================================
쌓기나무준비
ㄱ
n=6
X = 'ss[u]'
do s (n)X
ㄴ
=================================
X를 6번 반복한다. (초기값 있음)
결과는
=================================
문제 2
=================================
쌓기나무준비
ㄱ
n=6
Y = 'uY'
X= 'ss[uY] X'
do_n s X
ㄴ
=================================
=================================
문제 3
=================================
쌓기나무준비
ㄱ
n=2
Y = 'uY'
X= 'ss[uY] X'
do_n s X
ㄴ
=================================
=================================
예제 1
=================================
쌓기나무준비
ㄱ
n=3
X= 'ss[u]'
do s(n)X
ㄴ
=================================
=================================
예제 2
=================================
쌓기나무준비
ㄱ
n=3
X= 'ss[]u'
do s(n)X
ㄴ
=================================
=================================
리커젼 – 허물 벗기 (do_6 등)
반복 – for, do, while 등 (do 6 등)
=================================
이차함수 문제 <풀어볼 것>
=================================
n = 0 일 때 y = c (절편)
=================================
=================================
예제 3 <이차함수>
=================================
쌓기나무준비
ㄱ
n=6
Y = 'uY'
X= 'ss[uY] X'
do_n s X
ㄴ
=================================
=================================
예제 4
=================================
쌓기나무준비
ㄱ
k=0
x='(k=k+1)ss[(k)u]'
do s 6 x
ㄴ
=================================
ㄱ
n=6
Y = 'uY'
X= 'Xss[uY]'
do_n s X
ㄴ
=================================
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[SNU Gifted] 3월 26일 (전체교육) 수업내용 정리
2016년 3월 26일 (토요일)
오늘 배운 내용 및 전체강의 순서 :
단기적으로 좋은 대학을 가기 위한 길이라는 과정 < 영재원 ? >
좋은 대학이 목표가 되어서는 안되고 공부하는 사람, 학습하는 사람이 되기 위해 중요한 몇 가지가 있다는 것.
공부할 때 고려할 부분 < 윤리 >
어렸을 때 지킨 습관 하나가, 어른이 되었을 때는 무시 못할 차이가 된다.
어렸을 때 조그마한 습관 차이
연구(학습) 윤리란 무엇인가? : 연구의 밑바탕
연구윤리가 왜 중요한가? : 도덕이 비로소 곧 경쟁력 (인성)
아무리 연구성과가 훌륭하다라고 해도 그것이 거짓말을 통해서, 남을 속여서, 빼앗아가서 그것을 내 것이라고 하는 옳지 않은 연구과정이 있어서는 아니 된다.
<황우석 줄기세포 사건>
황우석으로 인해 미국의 논문 단체에서는 황씨가 들어간 사람이 논문을 낸 경우 2배 정도로 더 엄격하게 심사하게 됨, 이로 많은 사람들이 피해를 입음
초등학교 숙제 표절 : 남의 것을 표절하는 것이 잘못이라는 교육을 제대로 하지 않음 -> 어려서부터 올바른 자세로 올바르게 살아가는 사람이 후에도 성공 -> 욕구 억제 필요
진정한 성공을 위한 떳떳한 마음 (동영상)
우리가 지켜야 할 연구윤리에는 어떠한 것이 있는가?
조작 : 정보를 왜곡 (위조) -> 존재하지 않은 연구를 허위로 만들어 내는 것. < 영국 최초인간 사건 >
변조 : 데이터나 결과를 의도적으로 조작하는 것 < 황우석 줄기세포 사건 >, 데이터 마사지
표절 : 타인의 아이디어를 정당한 승인이 없이 베끼는 행위
공동연구에 적극 참여, 업적을 공정하게 나누기
연구윤리를 지키기 위해서 우리는 무엇을 해야 하는가?
올바른 인용
학습윤리의 필요성
- 학습을 하는데도 윤리 (도덕) 이 있다.
학습 공동체는 공부하는 사람들이 모인 곳이므로 서로 간에 지켜야 할 규칙이 있음.
특히, 초/중학교 때는 장차 고차원적이고 전문적인 지식을 배우고, 익히기 위해 필요한 가장 기초적인 인성과 지식을 익히는 과정
공부하는 사람에게 무엇이 요구되는가?
성실, 존중, 책임, 규칙준수
예비 연구자 단계에서 지켜야 할 연구윤리 내용
표절, 과제물의 중복제출과 구매, 위조와 변조, 출처표시와 인용
바람직한 연구란?
연구부정행위 (위조, 변조, 표절) 줄여서 FFP
연구부적절행위 (무임승차, 공로불인정, 권익침해, 부당안, 자료확보 등)
▼
왜곡
편양
과장
자기기만
실수
부주의
무지
태만
이해상층
▼
정직성 (Honesty), 정확성 (Accuracy), 효율성 (Efficiency), 객관성 (Objectivity)
연구윤리를 지키지 못한 결과는
자신의 양심에 가책, 이미지 손상, 국가 실례/망신
실수하기 쉬운 저작물 불법 이용
교재, 책자 등의 전부를 복사/제본하는 행위
강의시간에 배포받은 자료를 온라인으로 공유하는 행위
타인의 노트필기 내용을 배포하는 행위
발표나 보고서 작성을 위해 그림, 사진, 글 등을 저작자의 허락 없이 사용하는 행위
불성실한 학습활동
대리출석과 무단조퇴
시험 부정행위 / 컨닝 혹은 대리시험
무임 승차
모둠 활동 시 주어진 역할이나 책임을 다하지 않음
표절
지식 도둑 (동영상, 지식채널e)
윤리적 글쓰기에서 벗어난 전형적인 연구부정행위
일반적 지식이 아닌 다른 사람의 아이디어나 연구 방법 (구조), 혹은 글로 표현된 말이나 그림, 표, 사진, 그래프 등을 출처를 밝히지 않고 가져다가 마치 자신의 것인 것처럼 사용하는 지적 절도 행위.
몰래 훔친 것을 자신의 것이라고 속이는 것
표절은 출처를 표시하지 않거나 출처를 표시했더라고 해도 부적절하게 표시하거나 정당한 범위를 벗어나 인용할 때 성립한다.
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[SNU Gifted] 3월 19일 (토) 수업내용 정리
솔직히 그날은 별로 한 게 없다.
2016년 3월 19일 (토요일)
오늘 한 수업 –
뇌파에 대한 간단한 이론
OpenBCI 설명
수학문제 뇌파상태 단순 측정 및 심리상담
오늘의 Mini Project -
집에서 수학 문제를 풀면서 뇌파를 측정해 보기.
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MOOC Specialization 'Data Science' Course 수료
오늘 수료했지만 인증수료증이 아니라서 Signature Track이 안 채워졌던 Developing Data Products를 100점으로 수료하였고, 가장 어려워서 포기하고 싶었는데 끝까지 노력해 R Programming을 수료하였다. 그리고 지금까지 시간이 없어 못 딴 The Data Scientist's Toolbox도 30분만에 수료하였다.
개인적으로 R 프로그래밍이 이번 코스 중 가장 어려웠던 것 같다.
R 프로그래밍은 R을 완전히 이해하고 있지 않다면 절대 다음 수업으로 넘어가질 않는다. 1문항에 20점, 총 5문항이 있는 문제에서도 단답형이 2개나 있었다. 근데 아무리 올바른 답을 써도 틀린다고 나오는 것이였다. 몰라 Discussion Forum에서도 물어봤지만 삭제당하고 (Coursera에서는 Discussion Forum에 Quiz에 대해 물어볼 수 없다.) 겨우야 R 프로그래밍을 수료하신 블로거님에게 조언을 받아 퀴즈를 통과할 수 있었다.
서로의 프로젝트를 평가할 때도 Cheating한 프로젝트가 아예 보이지 않았다. 보통 Data Science 과목에서 Evaluation을 하다 보면 꼭 Cheating한 프로젝트가 2개씩은 나왔는데 이번에는 아예 보이지 않았다.
수료 전 Week 4 Programming Assignment에서도 내가 만든 소스코드와 Data가 연동이 되지 않아 애를 탔었는데 소스코드 수정으로 해결, 다 맞출 수 있었다.
Developing Data Products에서는 R 코드를 웹서버에 올려 공유하는 방법, 프레젠테이션처럼 보이는 문서 작성 방법 등 데이터를 분류하는 방법을 배웠다. 또 이 강좌는 코세라 수료증 2호 (2015.02) 이기도 한데 이때는 인증수료증이 아니라 Track이 채워지지 않았다.
마지막으로 The Data Scientist's Toolbox는 Github에 hello 찍는 간단한 기초 방법과, 간단한 강좌 소개를 배워 아주 쉬웠다.
지금까지 배웠던 Data Science Course들을 쭉 정리해 보면 다음과 같다.
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Data Scientist's Toolbox : Github 개설, 간단한 Data Science 강좌 소개
R Programming : 내가 가장 어려웠던 부분. 기본 문법이지만 정확히 이해하고 있지 않다면 넘어가지 않는다. 이 강좌는 [빅데이터 분석도구 R 프로그래밍] 이라는 책과 그대로니 참고할 사람은 참고.
Getting and Cleaning Data : 외부에서 데이터를 불러오고, Cleaning하는 과정을 배운다. 데이터 정제에 대한 내용
Exploratory Data Analysis : R의 기본 그래픽을 배우게 됨
Reproducible Research : markdown 언어 사용법을 배우게 된다. 그렇게 중요하진 않지만 알아두면 굉장히 유용하다.
Statistical Inference : 통계추론. 수학 지식이 필요함을 가장 어필하는 강좌였다.
Regression Models : 회귀 모델 과정. 이 부분이 "수학적으로는" 제일 어렵다.
Pratical Machine Learning : 기계학습 알고리즘을 배운다. 첫 번째 Enroll 때 퀴즈를 놓쳐 44점을 맞고 불통과. 이후 하루만에 다 끝내고 수료하였다.
Developing Data Products : R 코드를 웹서버에 올려 공부하는 방법, 프레젠테이션처럼 보이는 문서작성 등
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이번에는 Data Science Capstone에 도전해 보려고 한다. 4월부터 6월까지 2개월 동안 지금까지 배운 내용을 총정리하는 과정인데 아무래도 굉장히 어려울 것 같다. 그래도 끝까지 해 보려고 한다. 이것만 따면 위 9개 인증 수료증이 통합된 대학에서 주는 수료증이 나온다.
(Johns Hopkins University 명의, 물론 대학에서 "직접" 주는 건 아니다.)
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