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컴파일러 Compiler C code의 적법성을 판단함 C code를 object code로 변환한다. C Program compiler는 C 프로그램에서 6 가지 token을 모은다. keywords identifiers constants string constants operators punctuators Characters used in a C prog abcde ABCDE 12345 +-*/=(){}[]''"" !#%_|^~\.,;:? etc 주석 Comments // /* */ Keywords 특정한 의미를 나타내는데 사용되는 keywords는 다른 맥락으로 사용할 수 없다. C는 가벼운 언어라 keywords가 상대적으로 적다. auto, do, goto, signed, unsigned, br..

🐱‍🐉 프로그래밍 서론 🐱‍🚀 알고리즘적인 사고 프로그래밍에서 알고리즘은 마치 요리할 때 레시피와 같은 역할을 한다. 알고리즘 사고를 한다는 것은 [1] 컴퓨터가 이해 가능한 형태로 표현하고, [2] 가능한 모든 경우를 포괄하도록 알고리즘을 설계한다는 것이다. 본 노이만 아키텍처 컴퓨터는 본 노이만 아키텍처를 따라서 디자인된다. 본 노이만 아키텍처는 존 폰 노이만(1903~1957, 헝가리 출신 수학자)이 설계한 것으로, Stored Program concept라고 한다. Stored Program Concept는 컴퓨터 내부에 기억 장치를 갖추고(메모리) 계산의 순서를 부호화하여 순차적으로 처리하고(CPU), 해독한 후에 실행하는 것을 기본 구조로 한다. 이때 첫번째 단계는 Fetch : CPU 내부로..

이번주 과제 - singly linked list 구현하기 Singly linked list node를 사용하여 구현한 리스트인데 array list와 달리, 엘리먼트 간의 연결 link을 이용해서 리스트를 구현한 것이다. array list는 각 요소를 element라고 하지만, linked list에서는 node, vertex라고 한다. 장점 : 동적으로 메모리 사용 가능함 메모리를 효율적으로 사용할 수 있다. 데이터 재구성이 용이하다. 대용량 데이터 처리하는 데 적합하다. Node typedef struct Node{ int data; Node *next; } Node; 구성요소 1. 사용자가 추가한 데이터 내용 구성요소 2. 다음 노드와의 연결 cf. 마지막 노드는 NULL로 저장한다. → 배열 ..

교육적 데이터 마이닝 EDMQ. 데이터 마이닝이란 무엇인가? Q. 데이터 마이닝으로 교육에서 무엇을 할 수 있을까? EDM과 LA의 차이점EDM 연구 동향 교육적 데이터 마이닝 EDM EDM/LA의 영역 - https://wires.onlinelibrary.wiley.com/doi/abs/10.1002/widm.1355EDM Educational Data Mining 또는 Learning Analytics으로 알려진 분야는, 교육현장에서 수집되는 다양하고 방대한 학습자 행동 데이터를 추출, 통계 분석하며, 학습자 지원 처방을 개발하고 그 결과를 평가하는 체계적 탐구 과정으로서, 교육공학, 컴퓨터공학, 통계학 분야의 협력을 통한 학제적 융합 연구로 진행되고 있다(Elias, 2011). Q. 데이터 마이닝..

빅데이터란? 빅데이터의 특성 빅데이터의 유형, 분석 기법 빅데이터의 유형 빅데이터의 처리 워크플로우 빅데이터란? 4차 산업혁명과 함께 회자되기 시작한 '핫한' 용어 빅데이터는 3V를 이용해서 정의한다. Volume 크기 Variety 다양성 Velocity 속도 빅데이터란, 데이터의 크기 Volume, 다양성 Variety, 속도 Velocity 측면에서 방대하고, 정제되지 않은 다양한 데이터가 실시간으로 생성되는 것이다(Ward & Barker, 2013). 교육에서의 빅데이터에는🤔 Name Created Tags 전국 학생의 디지털교과서 로그 파일, 성적 데이터 @2021년 11월 6일 오후 3:57 대학 LMS 내에 쌓이는 데이터 @2021년 11월 6일 오후 3:57 A기업 임직원의 데이터 - 모..

이거 참 흥미롭구만 임철일, 지현경, 박주현, 배유진 and 이웅기. (2021). 예비교사를 위한 소프트웨어-교과융합 교육 프로그램 개발 연구. 교육정보미디어연구, 27(1), 1-27. 1. 서론 다만, 소프트웨어 교육은 프로그래밍 언어 습득을 주로 다루고 있어, 사전 지식이 부족한 소프트웨어 비전공 예비교사들의 학습 동기와 흥미가 높지 않다 (문공주, 문지영, 김세미, 김성원, 2016; 성영훈, 2019; 송의성, 길준민, 2017). 더불어 중고등학교의 경우 정보 교과가 별도로 편성되어 있어 소프트웨어 교육과 타 교과와의 융합적인 교육이 부족하다는 지적도 받고 있다(정영석, 2017). 소프트웨어 교육의 주요 목표인 컴퓨팅 사고력이 다양한 분야에 적용되어 문제를 해결할 수 있는 융합적 성격의 역..

# tweet을 수집 import tweepy import csv import pandas as pd ####input your credentials here consumer_key = '' consumer_secret = '' access_token = '' access_token_secret = '' auth = tweepy.OAuthHandler(consumer_key, consumer_secret) auth.set_access_token(access_token, access_token_secret) api = tweepy.API(auth,wait_on_rate_limit=True) #####United Airlines # Open/Create a file to append data csvFile ..

참고 - https://wikidocs.net/22886 https://pythonkim.tistory.com/57 index RNN RNN이란? RNN task 종류 RNN의 작동 원리 RNN의 사용 예시 RNN의 단점 LSTM RNN의 한계 LSTM의 해결 매커니즘 LSTM의 구조 LSTM의 변형 모델들 RNN RNN이란? Recurrent Neural Network RNN은 sequence data를 처리하는 모델이다. 음성 인식, 자연어 처리 등은 딱 현재 단어만을 안다고 처리할 수 없으며, 앞뒤 문맥을 함께 고려해야 한다. 해당 세션에서 같이 다루었던 LSTM 또한 기본적으로 RNN에 속한다. 이전까지 배운 신경망은 Feed Forward Neural Network라고 한다. Hidden lay..

참고 https://www.youtube.com/watch?v=YRhxdVk_sIs https://deeplizard.com/resource/pavq7noze2 정직하게 코딩하며 배우는 딥러닝 Do it! https://towardsdatascience.com/the-most-intuitive-and-easiest-guide-for-convolutional-neural-network-3607be47480 index computer vision & deep learning convolution operation convolution operation with edge detection filter learning to detect edges padding stride summary of convolutio..

Index 딥러닝 ANN DNN 딥러닝 - 인공지능 인간의 지능을 기계 등에 인공적으로 구현한 것 - 머신러닝 컴퓨터가 명시적으로 프로그램 되지 않고도 학습할 수 있도록 하는 연구 분야 - 딥러닝 머신러닝의 한 분야로, 여러 비선형 변환기법의 조합을 통해 높은 수준의 추상화를 시도하는 머신러닝 알고리즘 ANN Artificial Neural Network 사람의 신경망 원리와 구조를 모방하여 만든 기계학습 알고리즘 Input data Weight Output data nonlinear modeling ANN의 공통 요소 뉴런(노드) 시냅스 weight Bias Activation Function 뉴런 Neuron node, edge로 표현한다. node : 단일 뉴런 연산 edge : 뉴런의 연결성 AN..