새로 몇 개 나왔네.

 

https://www.coursera.org/learn/ai-for-everyone

 

모두를 위한 AI | Coursera

Learn 모두를 위한 AI from deeplearning.ai. AI is not only for engineers. If you want your organization to become better at using AI, this is the course to tell everyone--especially your non-technical colleagues--to take. In this course, you will ...

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https://www.coursera.org/specializations/tensorflow-in-practice

 

TensorFlow in Practice | Coursera

Learn TensorFlow in Practice from deeplearning.ai. Discover the tools software developers use to build scalable AI-powered algorithms in TensorFlow, a popular open-source machine learning framework. In this four-course Specialization, you’ll ...

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https://www.coursera.org/specializations/aml#courses

 

고급 기계 학습 | Coursera

Learn 고급 기계 학습 from 국립 연구 고등 경제 대학. This specialization gives an introduction to deep learning, reinforcement learning, natural language understanding, computer vision and Bayesian methods. Top Kaggle machine learning practitioners and CERN ...

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https://www.coursera.org/specializations/ai-for-medicine#courses

 

AI for Medicine | Coursera

Learn AI for Medicine from deeplearning.ai. AI is transforming the practice of medicine. It’s helping doctors diagnose patients more accurately, make predictions about patients’ future health, and recommend better treatments. This three-course ...

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https://www.coursera.org/specializations/advanced-machine-learning-tensorflow-gcp

 

Advanced Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform | Coursera

Learn Advanced Machine Learning with TensorFlow on Google Cloud Platform from Google 클라우드. This 5-course specialization focuses on advanced machine learning topics using Google Cloud Platform where you will get hands-on experience optimizing, ...

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그 외

https://www.coursera.org/specializations/machine-learning

 

기계 학습 | Coursera

Learn 기계 학습 from 워싱턴 대학교. This Specialization from leading researchers at the University of Washington introduces you to the exciting, high-demand field of Machine Learning. Through a series of practical case studies, you will gain applied ...

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https://www.coursera.org/specializations/mathematics-machine-learning

 

머신 러닝 수학 | Coursera

Learn 머신 러닝 수학 from 임페리얼 칼리지 런던. For a lot of higher level courses in Machine Learning and Data Science, you find you need to freshen up on the basics in mathematics - stuff you may have studied before in school or university, but which was ...

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by 언제나19 2020. 5. 4. 08:09

올해도 아쉽게 끝났다.. cut line 조금 뒤에서 간당간당. 내년에는 R1C 쯤에서 통과할 수 있을 것 같다.

  1. 영어 읽기에 시간을 너무 쓴다.
  2. pycharm file input redirection을 빨리 만드는 방법도 필요
  3. template도 만들어두고, print(*args, file=sys.stderr, **kargs) 도 추가하기. class 자동 출력하기
  4. 평소에 typing 빨리 하는 습관을 들여야겠다. vi도 더 빨리 잘 쓰기.

2020 R1A

https://codingcompetitions.withgoogle.com/codejam/round/000000000019fd74

 

Code Jam - Google’s Coding Competitions

Put your coding skills to the test as you work your way through multiple rounds of algorithmic coding puzzles for the title of Code Jam Champ and 15,000 USD.

codingcompetitions.withgoogle.com

Pattern Matching

다행히 일찍 좋은 생각이 났다.

더보기

*가 중간, 또는 끝에 있는 경우를 나눠서 생각하고

대충 다 붙여서 아무거나 만들어내기

 

Pascal Walk

더보기

운 좋게도 level L에서 2^n 또는 L까지 2^n -1을 만들 수 있는 것은 비교적 금방 생각했다.

그런데, N과의 약간의 차를 해결하지 못했다.

 

한편, test set 1 풀이도 생각을 했었다. 왼쪽 또는 오른쪽 가장자리 1을 이용하기.

그럼에도 불구하고, 이게 test set 3의 "N - 2^n 차" issue를 해결할 수 있는 hint가 되리라고 생각을 못했다. 조급해 하기만 했다.

 

결국, 다른 (어려운) 방법으로 해결해보려고 시간을 너무 보냈다. 가운데로 내려가서 옆으로 올라왔다가 마지막 숫자를 맞추기... 불가능한 방법일지도.

 

Square Dance

 

https://codingcompetitions.withgoogle.com/codejam/round/000000000019fd74/00000000002b1355

 

Code Jam - Google’s Coding Competitions

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문제를 정확히 이해 못했었다. test set 2 풀이를 생가하기에는 시간도 모자라서 포기했다.

나중에 youtube 해설을 찾아보기

 

 

2020 R1B

Expogo

막 풀다가 문제를 잘 이해 못했었던가? 잘 기억 안난다. 자꾸 틀려서 말렸다.

나중에 youtube 해설을 찾아보기?

 

Blindfolded Bullseye

잘못 생각했다.

나중에 youtube 해설을 찾아보기

 

Join the Ranks

잘 모르겠더라. 생각한 방법으로는 잘 안 풀렸다.

나중에 youtube 해설을 찾아보기

 

2020 R1C

https://codingcompetitions.withgoogle.com/codejam/round/000000000019fef4

 

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CDT 새벽4시에 일어나지 못하고, 30분 쯤 늦게 시작했다.

 

Overexcited Fan

쉬워보였고, 생각은 금방 했는데, 왠지 모르지만, WA가 자꾸 나왔다.

여러 test case를 만들어서 시간을 많이 들여도 bug를 못 찾았는데, 다시 시도했더니 통과했다 T_T

"IMPOSSIBLE"의 spell이 틀렸었나..

 

Overrandomized

문제를 이해하는 데 시간이 너무 오래 걸렸다. 예제가 1개밖에 없어서 문제를 다 해석해야만 했다.

풀이는 생각보다 쉬웠다.

괜히 무리하게 고점을 노리고 3번 문제부터 풀어보다가 나중에 돌아와서 이 문제를 급하게 풀었는데 마지막 1분이 모자랐다..

일찍 일어났으면 통과했을텐데 아쉽..

 

test set 1, 2를 참고는 하되, test set 3부터 노린 것은 유효했다.

test set 3을 풀면, 1, 2는 저절로 풀렸다.

 

Oversized Pancake Chappers

 

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너무 어렵게 생각했는지도 모르겠다. 어려우면 빨리 다른 문제로 넘어갔어야 했다.

test set 1은 비교적 쉬울 것 같은데, 마지막에 이것만 시도할걸..

더보기

A_i를 2^k 수준의 group으로 나눠서, 위 group을 쪼개면 아래 group partition으로 나눠진다고 생각했다. 이런 식으로는 풀기가 너무 어려웠다.

일부를 덜어내고 반으로 잘라야만 빨리 같은 많은 조각을 생성한다고 생각했는데, 이것도 잘못된 생각이었다.

해설을 읽어보니, 나누어 떨어지는 D, fully-usable slice를 빨리 찾는 게 도움이 되나보다.

 

나중에 youtube 해설 찾아보기

 

 

1,2번 문제를 빨리 풀면 통과 가능했다.

또는 1,2 full로 풀고, 3::test_set_1 풀기.

 

by 언제나19 2020. 5. 2. 22:38