패션? 멋? 홍대생이라서 좋은 점 10가지 ‼️ | 홍익대학교 홍보대사단 홍아람

안녕하세요! 홍익대학교 홍보대사단 홍아람입니다
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홍아람이 새로운 콘텐츠와 함께 돌아왔습니다! 코로나-19 사태가 지속되면서 학교생활을 한 번도 제대로 경험해보지 못하거나 반복되는 지루한 일상에 지친 학우분들이 계실 것 같은데요!
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이번 콘텐츠는 홍대생이기 때문에, 홍대생이라서 경험할 수 있는 무수히 많은 좋은 점들 중 4명의 홍아람 단원들이 고심 끝에 선정한 10가지 장점들을 소개하는 영상입니다‼️
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홍대생이지만 아직 재밌고 활기찬 홍대 생활을 경험해보시지 못한 학우분들! 그리고 익숙함에 속아 홍대를 다니면 좋은 점을 잊고 계셨던 학우분들께서도 이번 콘텐츠를 통해 홍대생으로서의 자부심을 새롭게 느끼실 수 있을 거라고 생각합니다☺️
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이번 ‘홍대생이라서 좋은 점 10가지‼️’편뿐만 아니라 여러 가지 재밌고 유익한 콘텐츠들로 다시 찾아뵐 예정이니 많은 관심 부탁드립니다
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출연진: 이민혁, 윤성진, 최하은, 최유정
발열 체크, 손소독, 마스크 착용, 사회적 거리 두기 등 방역 수칙을 철저히 지키며 촬영했음을 알려 드립니다.
✔️홍아람 단원들의 주관적인 판단하에 선정된 장점들이므로 즐거운 마음으로 봐주시면 좋을 것 같습니다
박은나 : 너무 정적입니다 좀더 텐션과 그루브가 있는 어투로 말했으면 ㅘㅁ
피그얼린 : 둘째딸 실내건축합격
홍보대사들처럼 발랄하고 즐겁고 알찬 캠퍼스생활이 됐으면 좋겠습니다
j.p : 유현준 교수님이 있는 홍익대 너무 가고싶습니다....
거미배털 : ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ웃긴 부분이 너무 많아요!! 잘 봤습니다
뻠수채널 : 홍아람 역시 다들 멋져요!!

홍대 공대생 시험기간 일상 vlog | 컴퓨터공학과 브이로그 | 종강 전 72시간!!!

드디어 종강했다
최강몽 : 홍대..공대생..? 갑자기 멀어진 당신....
장작 : 열심히 공부하는 슈르님 완전 간지나요 저도 공대갈건데 슈르님처럼 간지나는 여대생되고 싶네요
비계정 : 3년전에 같은 학교 졸업했는데 슈르님 영상 재밌게 보고있다가 학교가 나와서 너무 반갑네요ㅜㅜ 와우관 치즈애들도 다 건강하고ㅠㅠ 슈르님 영상 오늘 햄튭님 영상에서 보고 처음 알았는데 너무 재밌고 웃기고 귀엽고 좋은 영상 가득이네용 오래오래 유튜브 하시면서 좋은 일만 있길 바랍니다!!
굥굥 : 와 같은 학교시네요.!!!! 학교에서 디폴트 여성 보기 어려울거라고 생각하고 일찌감치 포기했는데 (하필 올해 새내기라 학교선배들 동기들 볼 기회가 거의 없었어서) 다른과지만 나중에 학교에서 뵐 수 있었으면 좋겠습니다 응원합니다!!✊✊✊
정다은 : 슈르님 엄청 기다리고 있었어요. 브이로그인 점도 너무 좋아요! 열심히 하시는 모습을 보니까 공부자극이 돼요. 시험기간 다음 시험기간에 또 잘 준비해보려고요ㅋㅋㅋ

홍대 컴공 졸업작품 대상 받은 '생방송 실시간 모자이크' 인공지능 프로그램 (⁄ ⁄•⁄ω⁄•⁄ ⁄)

이것이 컴공생들의 진정함..
다시는 컴터 조립/수리해달라고 컴공과 다니는 친구를 부르지 말아주세요 (￣▽￣)ゞ

#컴퓨터공학과 #머신러닝딥러닝 #컴퓨터는고칠줄몰라요
LineHo : 영상에 나온 실시간 모자이크 프로젝트는 이 영상에 저 친구(팀장)와 저포함 4명이 참여한 프로젝트입니다!!! 다들 좋은 친구들이고 열정적이여서 좋은 결과가 나왔습니다!!! 감사합니다아!!!!
김승우 : 허수아비님이 고양이 밥주던 시절부터봐왔던 학생입니다 덕분에 컴퓨터에대해 많이 알게되었습니다 감사합니다.그때가 중학생이었는데 벌써
내년이면 고등학교 졸업이네요..
항상 응원하고 좋은일만 생기셨음 좋겠습니다!
복지사용설명서 : 전혀 관련없는 일을 하지만, 진짜 집중되고 흥미롭게 잘들었습니다 !! 학생? 분들의 열정과 진지함이느껴져서 많이 배우고갑니다.
문석찬 : 몇 달전부터 3090대여해서 쓰는 거 보여준다고 했어서 언제나오나 계속 기다려왔는데 드디어 나왔네요. 아이디어를 듣자마자 대단하다 생각드네요. 우리나라의 미래가 밝습니다.
WooYoung Kim : 머신러닝에는 크게 1. 지도학습 2. 비지도학습 3. 강화학습이 있습니다!

1. 지도학습
지도학습은 영상에서 설명한 것과 같이 문제와 문제의 정답에 대한 데이터가 있어서 그걸 기반으로 학습하고, 이후 새로운 문제에 대하여 기존의 학습정보를 기반으로 정답을 유추하는 과정입니다.

2. 비지도학습
비지도학습은 데이터만 있고 데이터에 대한 정답이 없습니다. 데이터의 특성을 파악해 특정 군집을 추출해내고 새로운 데이터가 들어왔을 때 어떤 군집에 포함되는지 예측하는 방법입니다.

3. 강화학습
강화학습은 영상에서 말한 알파고를 생각하면 쉬운데, 특정 문제를 풀어가기 위한 규칙을 컴퓨터에게 입력으로주고 그 규칙에 따라 문제를 잘 해결 했을 때 보상을 주는 형식으로 가장 높은 보상을 얻을 수 있는 방향으로 학습하게 됩니다!

딥러닝은 머신러닝의 하위분야로 볼 수 있는데 머신러닝중 신경망을 이용하여 그 신경망의 층을 깊게(deep) 하여 학습 효과를 높이는 방법을 딥러닝이라 합니다!

딥러닝의 경우 단순한 연산이 굉장히 많이 반복하게 되어 복잡한 연산을 제공하는 CPU보다 단순한 연산을 병렬적으로 처리할 수 있는(동시에 여러 연산을 할 수 있는) GPU연산이 학습시간을 줄이는데 효과적입니다!

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