1. 1학기 동안 쌓인 나만의 학습 노하우 노하우라기 보다는 내가 만약 다시 1학기 초로 돌아간다면 어떻게 할 것인지를 말해보자면 .. 우선 알고리즘 스터디는 필히 할거 같다. 아마 싸피 들어와서 가장 큰 성장이 알고리즘 성장이 아닐까 싶다. 두번째로는 처음 알게되는 개념이라면 보충은 꼭 들을 것이다. 우리반 교수님과는 다른 방식의 설명을 들을 수 있다. 다양한 방식으로 설명을 들어보는게 도움이 될때가 있었다. 세번째로는 주말공부를 미루지 않을것이다. 이거는 나의 후회이자 아쉬움이다. 평일에 열심히 공부했으니 주말엔 쉬어도 돼 라는 합리화가 있었다. 그로인해 매주 보난 시험 결과가 좋지 못하였다. 또한 한주 공부한 걸 쉽게 까먹기도 했다. 주중에 수업을 들으며 열심히 흡수 했지만 다시 복습을 하지 않으면..

첫번째 1부 멘토링때는 IBM , LG CNS 2부 소그룹 멘토링은 LG CNS 금융 S/W개발팀 3부 소그룹 멘토링은 LG 유플러스 신규 서비스 개발팀 1. 가장 중요한 것은 최대한 많이 쓰자! 스타트업부터 대기업까지 기업규모, 직무 상관없이 다~~ 쓰자! 하루만에서 써도 좋다. - 이 부분은 나도 동감하는 바이나 종종 지원서를 쓰면서 붙어도 안갈거 같은데 쓰는게 맞나 라는 생각을 했다. 쓰는게 맞다. 그렇게 기회를 만들고 감을 익히는 거라고 생각됐다. 2. 정성적으로 보다는 정량적으로 작성하자 - 몇개의 프로젝트를 진행했고 몇개의 자격증을 땄고 몇점을 받았고 등등.. 3. 경험에 기반해서 이만큼 열심히 했고 잘할 수 있다를 어필하자. 4. 면접관은 몇백개의 자소서를 읽는다. 두괄식으로 하고 싶은말을 ..

1. Meta-heuristic : 특정 문제에 특화되지 않고 자연에서 영감을 얻은 경험적 방법 대표적인 meta-heuristic : Simulated Annealing, Tabu Search, Genetic Algorithms, Ant Colony Optimizatio 2. Simulated Annealing(담금질 기법) : 커다란 탐색공간에서 주어진 함수의 전역 최적점(global optimum)에 대 한 훌륭한 근사치를 찾으려고 하는 전역최적화 문제에 대한 일반적인 활률적 휴리스틱 접근 방법이다. 금속의 담금질(annealing) 이란 고체를 녹을때 까지 가열하고 난 후 그것을 완전한 결정체가 될때까지 식히는 물리적인 과정으로 이 과정에서 고체의 자유에너지는 최소화된다. 이런 과정에서 내부의 결..

1. Heuristic : "경험적인, 스스로 발견하게 하는" 이라는 뜻으로 시간이나 정보가 부족하여 합리적인 판단을 할수 없거나 굳이 판단하지 않아도 사람들이 빠르게 사용할 수 있도록 하는 간편추론의 방법이다. 휴리스틱의 알고리즘은 문제에 대한 모든 솔루션 중 최선일 수도 있고 단순히 정확한 솔루션에 근접할 수 있다. 즉 휴리스틱을 통해 해결된 문제에 대한 답은 가장 좋은 답이 아닐 수도 있다. 관련 알고리즘으로는 가지치기(pruning) 기법, Simulated Annealing(담금질 기법), Genetic Algorithms(유전알고리즘) 이 있다. 2. Routing problem : 여러 노드를 방문하는 경로에 대해 가장 최소로 하는 최적의 경로를 찾는 문제 3. 외판원 문제(Traveling..