난쟁이 개발자

[Gold V] 선수과목 (Prerequisite) - 14567문제 링크성능 요약메모리: 142820 KB, 시간: 376 ms분류방향 비순환 그래프, 다이나믹 프로그래밍, 그래프 이론, 위상 정렬제출 일자2024년 11월 28일 21:10:35문제 설명올해 Z대학 컴퓨터공학부에 새로 입학한 민욱이는 학부에 개설된 모든 전공과목을 듣고 졸업하려는 원대한 목표를 세웠다. 어떤 과목들은 선수과목이 있어 해당되는 모든 과목을 먼저 이수해야만 해당 과목을 이수할 수 있게 되어 있다. 공학인증을 포기할 수 없는 불쌍한 민욱이는 선수과목 조건을 반드시 지켜야만 한다. 민욱이는 선수과목 조건을 지킬 경우 각각의 전공과목을 언제 이수할 수 있는지 궁금해졌다. 계산을 편리하게 하기 위해 아래와 같이 조건을 간소화하여 ..

[Gold IV] 트리의 지름 - 1967문제 링크성능 요약메모리: 112624 KB, 시간: 124 ms분류깊이 우선 탐색, 그래프 이론, 그래프 탐색, 트리제출 일자2024년 11월 27일 19:29:08문제 설명트리(tree)는 사이클이 없는 무방향 그래프이다. 트리에서는 어떤 두 노드를 선택해도 둘 사이에 경로가 항상 하나만 존재하게 된다. 트리에서 어떤 두 노드를 선택해서 양쪽으로 쫙 당길 때, 가장 길게 늘어나는 경우가 있을 것이다. 이럴 때 트리의 모든 노드들은 이 두 노드를 지름의 끝 점으로 하는 원 안에 들어가게 된다.이런 두 노드 사이의 경로의 길이를 트리의 지름이라고 한다. 정확히 정의하자면 트리에 존재하는 모든 경로들 중에서 가장 긴 것의 길이를 말한다.입력으로 루트가 있는 트리를 ..

[Gold V] 로봇 청소기 - 14503문제 링크성능 요약메모리: 109240 KB, 시간: 116 ms분류구현, 시뮬레이션제출 일자2023년 11월 13일 12:50:00문제 설명로봇 청소기와 방의 상태가 주어졌을 때, 청소하는 영역의 개수를 구하는 프로그램을 작성하시오.로봇 청소기가 있는 방은 N×M$N \times M$ 크기의 직사각형으로 나타낼 수 있으며, 1×1$1 \times 1$ 크기의 정사각형 칸으로 나누어져 있다. 각각의 칸은 벽 또는 빈 칸이다. 청소기는 바라보는 방향이 있으며, 이 방향은 동, 서, 남, 북 중 하나이다. 방의 각 칸은 좌표 (r,c)$(r, c)$로 나타낼 수 있고, 가장 북쪽 줄의 가장 서쪽 칸의 좌표가 (0,0)$(0, 0)$, 가장 남쪽 줄의 가장 동쪽 칸의 ..

[Gold IV] 연구소 - 14502문제 링크성능 요약메모리: 123676 KB, 시간: 2264 ms분류너비 우선 탐색, 브루트포스 알고리즘, 그래프 이론, 그래프 탐색, 구현제출 일자2024년 11월 25일 22:12:40문제 설명인체에 치명적인 바이러스를 연구하던 연구소에서 바이러스가 유출되었다. 다행히 바이러스는 아직 퍼지지 않았고, 바이러스의 확산을 막기 위해서 연구소에 벽을 세우려고 한다.연구소는 크기가 N×M인 직사각형으로 나타낼 수 있으며, 직사각형은 1×1 크기의 정사각형으로 나누어져 있다. 연구소는 빈 칸, 벽으로 이루어져 있으며, 벽은 칸 하나를 가득 차지한다.일부 칸은 바이러스가 존재하며, 이 바이러스는 상하좌우로 인접한 빈 칸으로 모두 퍼져나갈 수 있다. 새로 세울 수 있는 벽의..

챕터3에서는 데이터 세트를 적절한 함수에 최적화하고 이 함수가 새 데이터에서 잘 수행되는지 확인하는 방법을 설명한다. 이 장에서는 이 과정이 인공 지능 문제의 핵심이며, 이후 챕터에서 더 복잡한 작업을 일반화되는 방법을 보여준다.많은 머신 러닝 모델의 핵심은 주어진 데이터 포인트 세트를 적절한 함수에 최적화 하는 것.회귀, 로지스틱 회귀, 서포트 벡터 머신과 같은 인기 있는 머신 러닝 기술을 소개한다.이러한 기술들을, 훈련 함수, 손실 함수, 최적화 라는 통합 주제를 공유한다.훈련 함수는 데이터에서 학습한 매개변수를 사용하여 입력 데이터에서 출력을 예측한다.손실 함수는 훈련 함수의 예측과 실제 데이터 레이블 간의 오차를 측정한다.최적화는 손실 함수를 최소화하는 매개변수 값을 찾는다.중요한 개념들회귀 : ..

이 챕터에서는 AI에서 데이터가 얼마나 중요한지를 강조한다. 또한 구조화된 데이터와 비구조화된 데이터, 선형 모델과 비선형 모델, 실제 데이터와 시뮬레이션된 데이터, 결정적 함수와 확률 변수, 이산 분포와 연속 분포, 사전 확률과 사후 확률, 가능도 함수 등 혼동하기 쉬운 개념의 차이점을 명확히 한다. 또한 세부 사항을 다루지 않고 AI에 필요한 확률 및 통계에 대한 로드맵을 제공하며 가장 널리 사용되는 확률 분포를 소개한다.데이터의 중요성데이터는 AI 시스템의 핵심. AI는 주로 데이터에서 학습하고 패턴을 식별하여 결론을 도출하고 결정을 내린다.데이터 과학과 AI라는 용어가 종종 같은 의미로 사용되지만, 데이터 과학은 AI의 핵심 구성 요소이지만 AI 자체와는 동일하지 않는다.실제 데이터와 시뮬레이션된..

최근 인공지능에 대해 관심이 높아지고 있다. 나날이 전세계의 선두 산업이라고 생각이 든다. 요즘 미국 주식 시장을 봐도 엔비디아, 구글, 마이크로소프트 등 AI를 다루거나, 아마존 등 클라우드 플랫폼 기업들의 약진이 예사롭지 않았다. 이미 몇년 전부터 이 기업들은 빅테크로 묶이면서 이미 많은 상승을 이루었다고 생각했지만, 이제 시작에 불과하였다.그렇다면 인공지능을 공부하는데 수학을 왜 배워야 할까? 인공지능 구현에서 가장 유용한 수학 주제를 보자면, 미적분선형대수최적화확률통계인간지능은 인지, 시각, 모국어를 활용한 의사소통, 추론, 의사 결정, 협업, 공감, 주변환경 모델링과 처리, 인구와 세대에 걸친 기술과 지식 이전, 타고난 기술과 학습된 기술을 활용하여 미지의 영역으로 일반화할 때 드러난다.최근 구..

[Gold IV] N-Queen - 9663문제 링크성능 요약메모리: 120284 KB, 시간: 6540 ms분류백트래킹, 브루트포스 알고리즘제출 일자2024년 3월 2일 09:54:36문제 설명N-Queen 문제는 크기가 N × N인 체스판 위에 퀸 N개를 서로 공격할 수 없게 놓는 문제이다.N이 주어졌을 때, 퀸을 놓는 방법의 수를 구하는 프로그램을 작성하시오.입력첫째 줄에 N이 주어진다. (1 ≤ N 출력첫째 줄에 퀸 N개를 서로 공격할 수 없게 놓는 경우의 수를 출력한다.풀이경우의 수를 구하는 알고리즘 문제. 퀸이 움직이는 동선을 체크해보면 직선으로 움직이는 경우의 수, 우하단으로 움직이는 경우의 수, 좌하단으로 움직이는 경우의 수 3가지가 있다. 더보기# N-Queens 문제를 깊이 우선 탐색(..

다음으로 읽을 책은 AI를 위한 필수 수학으로 선정하였다.도서관에 새로 온 책에 꽂혀 있길래 자연스럽게 집어 왔다. 하루에 한 챕터씩 뭔가 풀이로서 읽기 보다는 직전 [나미야 잡화점의 기적]을 읽듯이 스르륵 읽어 나갈 생각이다. 그러다 뭔가 꽂히는게 있으면 그때는 전자책이나 실물 책으로 구매해서 다시 읽어볼 생각이다. 요즘 AI가 산업을 주도하고 있고, 이런 것을 대비하여 읽어보는 것도 나쁘지 않다고 생각한다.요즘 책 읽는게 재밌는데 이렇게라도 책을 읽어볼까 한다.

전반적인 내용의 마무리 였다. 우리가 삶을 살아가면서 수많은 선택의 순간이 오고, 선택에 대한 기대 혹은 후회 등 많은 감정들을 느꼈고, 느끼고, 느낄 것이다. 이번 챕터에서는 미숙한 한 소녀가 잘못된 선택을 하기 전 미래에 대한 고민을 같이 공감해 준 것만으로 그녀의 인생은 180도 달라졌다고 생각한다. 누군가가 '미래를 다 알려주니까 할 수 있는거지' 라고 따진다면 묻고 싶다. 10년 전으로 돌아가서 비트코인 살 수 있다면 살 것인가? 엔비디아나 애플 등 10년 전 대비 10배 이상 오른 기업에 과감하게 투자할 수 있을 것인가 물어보면 100 명이면 100명 다 투자를 못할 것이다. 나는 당시 투자해서 수익을 본 사람들이 그때 가서도 똑같은 일을 할 것이라고 생각하기 때문이다. 그녀는 답답한 마음을 ..