Study
실제로 공부한 내용만 공개 학습 페이지로 정리합니다.
각 섹션은 직접 공부한 Georgia Tech DSA와 AWS 자격증 준비 노트를 살펴볼 수 있는 예제로 바꾼 것입니다. 시각 데모, 비교 맵, 짧은 복습 질문으로 내용을 오래 기억하도록 돕습니다.
현재 과정
- dr-xactive notes2026-06-18dsa-i/Data Structures & Algorithms I
- dr-xactive notes2026-06-19dsa-ii/Data Structures & Algorithms II
- dr-xfresh notes2026-07-06dsa-iii/Data Structures & Algorithms III
- dr-xfresh notes2026-07-31dsa-iv/Data Structures & Algorithms IV
- dr-xexam passed2026-09-14— 6 sectionsaws-ai-practitioner/AWS Certified AI Practitioner
total 5 · 4 dsa courses cover modules 0–15 · 1 certification
dsa-i/ · 2026-06-18[active notes]
Data Structures & Algorithms I
DSA I 폴더에서 정리한 ArrayList, LinkedList, Stack, Queue, Recursion, Binary Search, Iterator, Comparator, Big-O 내용입니다.learnedBig-O 스케일 · 배열 기반 리스트 · 재귀 추적 · 포인터 갱신modules> Module 0> Module 1> Module 2> Module 3# Module 0–3 · 인터랙티브 데모 5개dsa-ii/ · 2026-06-19[active notes]Data Structures & Algorithms II
DSA II 폴더에서 정리한 BST와 traversal, BST removal, SkipList, binary heap과 priority queue, 그리고 collision과 load factor를 다루는 HashMap 내용입니다.learnedBST traversal · BST removal · Heap sift · Hash collisionmodules> Module 4> Module 5> Module 6> Module 7# Module 4-7 · 인터랙티브 데모 4개dsa-iii/ · 2026-07-06[fresh notes]Data Structures & Algorithms III
DSA III 폴더에서 정리한 AVL 트리와 rotation, split과 fusion을 쓰는 (2,4) tree, iterative sort, 그리고 merge·quicksort·LSD radix·quickselect 같은 divide-and-conquer sort 내용입니다.learnedAVL rotation · (2,4) tree split · 정렬 트레이드오프 · Quickselectmodules> Module 8> Module 9> Module 10> Module 11# Module 8-11 · 인터랙티브 데모 4개dsa-iv/ · 2026-07-31[fresh notes]Data Structures & Algorithms IV
DSA IV 폴더에서 정리한 Boyer-Moore·KMP·Rabin-Karp pattern matching, graph traversal과 Dijkstra의 shortest path, Prim과 Kruskal의 minimum spanning tree, 그리고 LCS table부터 Bellman-Ford까지의 dynamic programming 내용입니다.learnedPattern 전처리 · Graph traversal · MST cut property · DP tablemodules> Module 12> Module 13> Module 14> Module 15# Module 12-15 · 인터랙티브 데모 4개aws-ai-practitioner/ · 2026-09-14[exam passed]AWS Certified AI Practitioner
AIF-C01 시각형 암기 요약입니다. AI → ML → GenAI 계층, Amazon Bedrock과 SageMaker AI의 sub-service, 사용자별 Amazon Q, prompt vs RAG vs fine-tuning, 평가 metric, Responsible AI, 키워드별 exam 함정을 다룹니다.learnedService 선택 · RAG vs fine-tuning · Metric 선택 · Responsible AIsections> 전체 구조> AWS service 계열> GenAI 선택> ML 핵심> Responsible AI + governance> Exam 함정# 6개 섹션 · exam 함정 36개approach.txt · 3 lines
- /단계별로 따라가는 시각 데모
- /과정마다 제공하는 학습 로드맵
- /복습을 돕는 셀프 체크 질문