백엔드 개발 능력에 AI 활용 능력까지 더하면 어떻게 되는지 궁금해?!
어떤 모임인가요?
-Li,Fei-Fei교수의 수제자이며cs231n의 유명 강사(박사 과정 학생)중 한 명인 Dr.JustinJohnson이최근U.ofMichigan의교수로 부임하면서
컴퓨터비전을위한딥 러닝과목(EECS498-007/598-005DeepLearningforComputerVision)을 개설하였습니다.
-이 강좌는 기존의 cs231n의 업그레이드 된 내용으로 더욱 알찬 최신의 자료들이 포함 되었습니다.
또한 2019년 가을에 강의한 동영상도 공개 되어있는 상태입니다. 따라서 딥러닝에 입문하는 사람들은 본 강좌를 이용하여 학습하시면 더욱 효과적일 것 같습니다.
모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티(https://join.slack.com/t/modulabs/shared_invite/zt-24wqh8x3q-N4AzqCVF_qD1x4RQeqFzAQ) 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!
무엇을 얻을 수 있나요?
-딥러닝의 주요 개념을 설명 할 수 있다.
-PyTorch를 이용하여 주요 딥러닝 학습 기술을 직접 구현하여 훈련 시키고 테스트 할 수 있다.
-실생활 문제에 딥러닝 학습 기술을 적용하여 해결 할 수 있는 기초 능력을 가질 수 있다.
무엇을 공부하나요?
-딥러닝의 기초 개념에 대한 이해
-컴퓨터 비전에 필요한 다양한 딥러닝 기법의 이해
-Python기반의 PyTorch 라이브러리를 이용한 신경망 구현
어떤 사전지식이 필요한가요?
-Python을 이용한 프로그래밍 능력
-이공계 대학의 기본적인 수학 지식 : 선행대수,미적분,통계,수치 해석 등
-딥러닝에 대한 기초적인 지식
이런 분들이 들으면 좋아요!
-딥러닝에 관심이 있는 모든 분
-딥러닝의 컴퓨터 비전 응용에 관심 있으신 분
-대충 딥러닝에 대해서 알고 있으나 확실히 체계를 잡고 싶은 분
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
-프로그래밍을 해보지 않은 분
-너무 바쁘신 분
학습유형
사전학습
모임 운영 방식
1.첫 모임은 퍼실이가 발표를 진행하고, 각자 발표할 부분을 배정합니다.(가능한 많은 사람이 참여 할 수 있도록 조금씩 배분할 예정입니다.)
2.참여 연구원은 사전 학습을 하고, 발표자는 자신이 맡은 부분에서 각2-3개의 문제를 socrative.com에서 만들어 강의 2일 전까지 퍼실에게 보냅니다.
3.이후 돌아가면서 발표를 진행(Lecture당 약30분 예상)하고, 퀴즈 풀기/질의 응답/토론 시간(20분 예상)을 통하여 궁금한 점을 해소합니다. 한 번의 모임에서 2개의Lecture를 소화 합니 다.
4.실습 과제를 점검하는 주는 실습 과제에 대한 풀이와 토의를 진행합니다.
커리큘럼
1주차.과목 소개
Lec1.Course Introduction
Lec2.ImageClassification

2주차
Lec3.LinearClassifiers
Lec4.Regularization+Optimization
Assignment1.PyTorchwarm up,KNNClassifier

3주차
Lec5.NeuralNetworks
Lec6.Backpropagation

4주차
Lec7.ConvolutionalNetworks
Lec8.CNNArchitectures
Assignment2.Linear classifiers,Two-layernetwork

5주차
Lec9.HardwareandSoftware
Lec10.TrainingNeuralNetworks I

6주차
Lec11.TrainingNeuralNetworks II
Lec12.RecurrentNetworks
Assignment3.ModularAPI,CNN,BatchNormalization,Autograd

7주차
Lec13.Attention
Lec14.VisualizingandUnderstanding

8주차
Lec15.ObjectDetection
Lec16.ImageSegmentation
Assignment4.RNNs,Attention,Visualization,Styletransfer

9주차
Lec17.3Dvision
Lec18.Videos
Assignment5.Objectdetection

10주차
Lec19.GenerativeModels I
Lec20.GenerativeModels II

11주차
Lec21.ReinforcementLearning
Lec22.Conclusion
Assignment6.VariationalAutoencoders,GenerativeAdversarial Networks

교재 / 학습자료 / 준비물
강의 자료는 아래 웹사이트에 공개 되어 있습니다.
EECS498/598 DeepLearningforComputerVision(Fall2020)
첫 시간 전 준비사항
-커리큘럼에 따라 해당 주차의 강의(2개의Lecture)를 청취하고 참석해주세요!
-컴퓨터에 PyTorch까지 모두 설치해주세요! (또는 CoLab 사용법 숙지 및 환경 구축)
퍼실이 소개
김명현

김명현

#딥러닝 응용

자기 소개 및 개설 동기

안녕하세요. 딥러닝에 관심을 갖고 공부를 진행하면서 어려움을 느꼈습니다. 어려움을 함께 공유해가며 서로에게 도움을 줄 수 있는 시간이 되었으면 좋겠습니다.
Stanford 대학교 Fei-Fei Li 교수님의 cs231n 강의는 머신러닝과 딥러닝에 관심을 갖고 계신 분이라면 꼭 들어야 할 강의입니다.
하지만 아쉽게도 최근의 강의 자료는 잘 공개되지 않습니다. 해당 강좌에서 강의를 진행했던 Justin Johnson(당시 박사 과정)님이 Michigan 대학교 교수로 임용 되면서 보다
최신 정보를 가지고 쉽게 풀어 설명해주시며 더욱 업그레이드 된 온라인 강좌를 공개하였습니다.
cs231n보다 더욱 쉽게 설명하고 Python기반의 PyTorch를 이용한 과제들을 진행해보며 이론과 실습을 동시에 경험할 수 있습니다. 11주 동안 알차게 공부해봅시다!

소속

.

풀잎스쿨 / LAB 참여 이력

풀잎18기 Justin과 함께하는 딥러닝 기초(미시간대 EECS 498) 퍼실

풀잎스쿨 참여 주의사항
Q. 풀잎스쿨은 강의인가요?
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!

Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!

Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)

Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
환불정책
첫 모임 시작 전날까지 취소 및 전액 환불이 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
Justin과 함께하는 딥러닝 기초(미시간대 EECS 498)

모임시작

2022년 01월 13일

모임일시

매주 목요일 19:30 ~ 21:30

모임장소

온라인캠퍼스

모집기간

2021년 12월 16일 ~ 2022년 01월 11일

모집인원

15명

모집방법

신청 후 선발

165,000원

📢 브라우저 창이나 탭을 동시에 한 개 이상 열어서 모임을 신청하는 경우 결제 오류가 발생할 수 있으니 하나씩 신청 부탁드려요!

모집 마감된 모임의 경우 '공석 알림 신청'을 해주시면, 추후 취소하는 참여자가 있는 경우에 이메일로 알림을 보내드립니다.

"모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!"

백엔드 개발 능력에 AI 활용 능력까지 더하면 어떻게 되는지 궁금해?!
Justin과 함께하는 딥러닝 기초(미시간대 EECS 498)

모임시작

2022년 01월 13일

모임일시

매주 목요일 19:30 ~ 21:30

모임장소

온라인캠퍼스

모집기간

2021년 12월 16일 ~ 2022년 01월 11일

모집인원

15명

모집방법

신청 후 선발

165,000원

📢 브라우저 창이나 탭을 동시에 한 개 이상 열어서 모임을 신청하는 경우 결제 오류가 발생할 수 있으니 하나씩 신청 부탁드려요!

모집 마감된 모임의 경우 '공석 알림 신청'을 해주시면, 추후 취소하는 참여자가 있는 경우에 이메일로 알림을 보내드립니다.

"모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!"

어떤 모임인가요?
-Li,Fei-Fei교수의 수제자이며cs231n의 유명 강사(박사 과정 학생)중 한 명인 Dr.JustinJohnson이최근U.ofMichigan의교수로 부임하면서
컴퓨터비전을위한딥 러닝과목(EECS498-007/598-005DeepLearningforComputerVision)을 개설하였습니다.
-이 강좌는 기존의 cs231n의 업그레이드 된 내용으로 더욱 알찬 최신의 자료들이 포함 되었습니다.
또한 2019년 가을에 강의한 동영상도 공개 되어있는 상태입니다. 따라서 딥러닝에 입문하는 사람들은 본 강좌를 이용하여 학습하시면 더욱 효과적일 것 같습니다.
모임이 더 궁금하다면 모두의연구소 커뮤니티(https://join.slack.com/t/modulabs/shared_invite/zt-24wqh8x3q-N4AzqCVF_qD1x4RQeqFzAQ) 채널 #04_풀잎스쿨 에서 퍼실이에게 직접 질문할 수 있어요!
무엇을 얻을 수 있나요?
-딥러닝의 주요 개념을 설명 할 수 있다.
-PyTorch를 이용하여 주요 딥러닝 학습 기술을 직접 구현하여 훈련 시키고 테스트 할 수 있다.
-실생활 문제에 딥러닝 학습 기술을 적용하여 해결 할 수 있는 기초 능력을 가질 수 있다.
무엇을 공부하나요?
-딥러닝의 기초 개념에 대한 이해
-컴퓨터 비전에 필요한 다양한 딥러닝 기법의 이해
-Python기반의 PyTorch 라이브러리를 이용한 신경망 구현
어떤 사전지식이 필요한가요?
-Python을 이용한 프로그래밍 능력
-이공계 대학의 기본적인 수학 지식 : 선행대수,미적분,통계,수치 해석 등
-딥러닝에 대한 기초적인 지식
이런 분들이 들으면 좋아요!
-딥러닝에 관심이 있는 모든 분
-딥러닝의 컴퓨터 비전 응용에 관심 있으신 분
-대충 딥러닝에 대해서 알고 있으나 확실히 체계를 잡고 싶은 분
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
-프로그래밍을 해보지 않은 분
-너무 바쁘신 분
학습유형
사전학습
모임 운영 방식
1.첫 모임은 퍼실이가 발표를 진행하고, 각자 발표할 부분을 배정합니다.(가능한 많은 사람이 참여 할 수 있도록 조금씩 배분할 예정입니다.)
2.참여 연구원은 사전 학습을 하고, 발표자는 자신이 맡은 부분에서 각2-3개의 문제를 socrative.com에서 만들어 강의 2일 전까지 퍼실에게 보냅니다.
3.이후 돌아가면서 발표를 진행(Lecture당 약30분 예상)하고, 퀴즈 풀기/질의 응답/토론 시간(20분 예상)을 통하여 궁금한 점을 해소합니다. 한 번의 모임에서 2개의Lecture를 소화 합니 다.
4.실습 과제를 점검하는 주는 실습 과제에 대한 풀이와 토의를 진행합니다.
커리큘럼
1주차.과목 소개
Lec1.Course Introduction
Lec2.ImageClassification

2주차
Lec3.LinearClassifiers
Lec4.Regularization+Optimization
Assignment1.PyTorchwarm up,KNNClassifier

3주차
Lec5.NeuralNetworks
Lec6.Backpropagation

4주차
Lec7.ConvolutionalNetworks
Lec8.CNNArchitectures
Assignment2.Linear classifiers,Two-layernetwork

5주차
Lec9.HardwareandSoftware
Lec10.TrainingNeuralNetworks I

6주차
Lec11.TrainingNeuralNetworks II
Lec12.RecurrentNetworks
Assignment3.ModularAPI,CNN,BatchNormalization,Autograd

7주차
Lec13.Attention
Lec14.VisualizingandUnderstanding

8주차
Lec15.ObjectDetection
Lec16.ImageSegmentation
Assignment4.RNNs,Attention,Visualization,Styletransfer

9주차
Lec17.3Dvision
Lec18.Videos
Assignment5.Objectdetection

10주차
Lec19.GenerativeModels I
Lec20.GenerativeModels II

11주차
Lec21.ReinforcementLearning
Lec22.Conclusion
Assignment6.VariationalAutoencoders,GenerativeAdversarial Networks

교재 / 학습자료 / 준비물
강의 자료는 아래 웹사이트에 공개 되어 있습니다.
EECS498/598 DeepLearningforComputerVision(Fall2020)
첫 시간 전 준비사항
-커리큘럼에 따라 해당 주차의 강의(2개의Lecture)를 청취하고 참석해주세요!
-컴퓨터에 PyTorch까지 모두 설치해주세요! (또는 CoLab 사용법 숙지 및 환경 구축)
퍼실이 소개

김명현

김명현
#딥러닝 응용
자기소개 및 개설동기
안녕하세요. 딥러닝에 관심을 갖고 공부를 진행하면서 어려움을 느꼈습니다. 어려움을 함께 공유해가며 서로에게 도움을 줄 수 있는 시간이 되었으면 좋겠습니다.
Stanford 대학교 Fei-Fei Li 교수님의 cs231n 강의는 머신러닝과 딥러닝에 관심을 갖고 계신 분이라면 꼭 들어야 할 강의입니다.
하지만 아쉽게도 최근의 강의 자료는 잘 공개되지 않습니다. 해당 강좌에서 강의를 진행했던 Justin Johnson(당시 박사 과정)님이 Michigan 대학교 교수로 임용 되면서 보다
최신 정보를 가지고 쉽게 풀어 설명해주시며 더욱 업그레이드 된 온라인 강좌를 공개하였습니다.
cs231n보다 더욱 쉽게 설명하고 Python기반의 PyTorch를 이용한 과제들을 진행해보며 이론과 실습을 동시에 경험할 수 있습니다. 11주 동안 알차게 공부해봅시다!
소속
.
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력

풀잎18기 Justin과 함께하는 딥러닝 기초(미시간대 EECS 498) 퍼실

풀잎스쿨 참여 주의사항
Q. 풀잎스쿨은 강의인가요?
풀잎스쿨은 학원식 강의가 아닌, 플립러닝(flipped learning) 방식으로 참여자들이 함께 만들어 나가는 스터디 모임이에요. 따라서 출석과 사전 학습을 성실히 수행하고, 공부한 것을 함께 나눌 의지가 있으시다면 그 어디보다 많은 것을 얻어가실 수 있답니다!

Q. '퍼실이'는 누구인가요?
퍼실이는 함께 공부하는 스터디 리더예요. 강사가 아니어서 강의를 하지는 않지만, 커리큘럼을 기획하고 모임을 진행한답니다. 선의와 공유의 마음으로 기꺼이 지원해 모임을 이끌어 주시는 만큼, 퍼실이와 함께 따뜻한 모임을 함께 만들어 주세요. :)
부득이하게 모임 참석이 어렵거나 모임에 늦는 경우처럼, 원활한 참여가 어려운 경우에는 퍼실이가 미리 인지하고 준비하실 수 있도록 반드시 알려주세요!

Q. 사회적 거리두기 단계에 따라 안전하게 진행되나요?
모두의연구소는 사회적 거리두기 단계별 방역 조치를 지켜, 모든 연구원들이 안전한 환경에서 편안히 활동하실 수 있도록 노력하고 있습니다.
오프라인 모임 또한 사회적 거리두기 단계별 방역 조치에 따라 온라인으로 진행될 수 있습니다. 다만, 방역 조치상 오프라인 모임이 가능한 경우 오프라인 진행을 원칙으로 합니다. 추가적으로, 모임의 질을 위해 온•오프라인 병행은 '지양'하고 있습니다.
풀잎스쿨에는 온라인으로 진행되는 다양한 과정이 있답니다. 시간적•거리적 제약으로 오프라인 참여가 어려우신 분들은 온라인 과정을 주목해 주세요! :)

Q. 온라인 모임에 참여할 때 캠과 마이크를 반드시 켜야 하나요?
네. 모두의연구소는 연구원 분들이 최적의 환경에서 학습과 연구에 몰입하실 수 있는 환경 조성을 최우선으로 하고 있습니다. 따라서, 온라인 모임 시에는 토론과 질문이 빈번한 학습 환경에서의 몰입과 매끄러운 진행을 위해, 반드시 캠과 마이크를 켜서 대화에 참여하도록 안내하고 있습니다.
캠과 마이크를 켤 수 없는 경우에는 아쉽지만 참여를 제한하고 있으니, 반드시 캠과 마이크 기능이 포함된 도구를 준비해 주세요. 원활한 의사소통을 위해 자택 등의 조용한 공간에서 참여해 주시면 감사드리겠습니다.
환불정책
첫 모임 시작 전날까지 취소 및 전액 환불이 가능합니다.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.