그동안 강의 비디오와 슬라이드를 보면서 이론 위주로 공부하셨나요?
스텐포드 학생들이 제출하는 과제를 우리도 도전해보자구요!!
Assignments로 따라 잡는 실전 cs231n을 통해 이론에서 실전으로
덤으로 파이썬 프로그래밍도 한단계 업그레이드 해봐요
막연하게 알고 있었던 이론적 개념들이 Assignment의 프로그램을 통해
실질적 구체적으로 이해되는 즐거운 경험이 될것입니다
-대표적인 CNN들의 소스 코드를 해석하고 실행해볼수 있어요
-RNN, Attention, Transformer의 예제 프로그램을 통해 더 깊이 이해할수 있어요
- CNN, RNN 등의 대표적인 모델에 대하여 공부하고, 모델을 학습시키는 과정과 최적화등을 프로그래밍합니다.
- cs231n Assignment 1, 2, 3을 실행하고 소스 코드들을 구체적으로 이해합니다
-파이썬으로 프로그래밍 해본 경험이 있어야합니다
-딥러닝을 공부하고 있지만 실질적 구현에 아직 자신이 없으신 분
-파이썬으로 프로그램한 경험이 전혀 없으신 분
모임에서는 미리 정한 멤버가 cs231n 수업 내용과 Assignment를 발표합니다.
나머지 시간 동안 멤버 전원이 자신의 Assignment를 발표하고 그 내용에 대해 함께 토의합니다.
- Q1: k-Nearest Neighbor classifier.
- Lecture 2: Image Classification 참조
2주차 : Assignment 1
3주차 : Assignment 1
4주차 : Assignment 2
- Q1: Multi-Layer Fully Connected Neural Networks.
- Lecture 5: Convolutional Neural Network 참조
5주차 : Assignment 2
6주차 : Assignment 2
7주차 : CNN Implementation
- AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet Implementation
- Lecture 9: CNN Architectures 참조
8주차 : Assignment 3
9주차 : Assignment 3
- Q2: Image Captioning with Transformers.
- Lecture 11 : Attention and Transformers참조
10주차 : Assignment 3
- Q4: Generative Adversarial Networks. ( Style Transfer.)
- Lecture 12: Generative Modeling 참조
11주차 : Assignment 3
- Q5 : Self-supervised Learning for Image Classification
- Lecture 13 : Self-supervised Learning 참조
Stanford - Spring 2021
http://cs231n.stanford.edu/schedule.html
cs231n Lecture 1, 2를 다시 한번 들어보시고 참여하시면 좋습니다.
강유선
#컴퓨터 비전#딥러닝
자기 소개 및 개설 동기
딥러닝을 공부하고 있지만 프로그래밍으로 구현하는 부분에서 여전히 서툴고 자신이 없어 고민하던중에
스탠퍼드 대학교의 CS231n의 Assignment에 도전하고 싶은 생각에 이 풀잎스쿨을 열게 되었어요.
11주간 좋은 인사이트를 공유하면서, cs231n을 좀더 구체적이고 실질적으로 이해하는 기회가 되었으면 좋겠어요
소속
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력 풀잎18기 CS231n으로 시작하는 딥러닝 퍼실
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
LAB Advanced Computer vision LAB 참여
LAB Autonomous Driving LAB 2 참여
풀잎26기 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 퍼실
풀잎24기 Object Detection and Segmentation DIY 퍼실
풀잎21기 cs231n Assignment3 완전정복 퍼실
풀잎19기 CS231n Assignments로 따라잡기 퍼실
풀잎18기 cs231n으로 시작하는 딥러닝 퍼실
풀잎36기 fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝 & Practical Deep Learning for Coders 참여
풀잎30기 Medical AI Research 기초과정 참여
풀잎26기 도전! 수퍼모델 딥러닝 참여
풀잎21기 Mathematics for Machine Learning S2 참여
풀잎19기 거꾸로 보는 self-supervised learning 파트1 참여
풀잎18기 CS182로 딥러닝 Deep하게 찍먹하기 참여
풀잎17기 CS231n으로 시작하는 딥러닝 참여
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.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
모임시작
2022년 04월 13일
모임일시
매주 수요일 19:30 ~ 21:30
모임장소
온라인캠퍼스
모집기간
2022년 03월 26일 ~ 04월 11일
모집인원
12명
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!"
모임시작
2022년 04월 13일
모임일시
매주 수요일 19:30 ~ 21:30
모임장소
온라인캠퍼스
모집기간
2022년 03월 26일 ~ 04월 11일
모집인원
12명
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!"
그동안 강의 비디오와 슬라이드를 보면서 이론 위주로 공부하셨나요?
스텐포드 학생들이 제출하는 과제를 우리도 도전해보자구요!!
Assignments로 따라 잡는 실전 cs231n을 통해 이론에서 실전으로
덤으로 파이썬 프로그래밍도 한단계 업그레이드 해봐요
막연하게 알고 있었던 이론적 개념들이 Assignment의 프로그램을 통해
실질적 구체적으로 이해되는 즐거운 경험이 될것입니다
-대표적인 CNN들의 소스 코드를 해석하고 실행해볼수 있어요
-RNN, Attention, Transformer의 예제 프로그램을 통해 더 깊이 이해할수 있어요
- CNN, RNN 등의 대표적인 모델에 대하여 공부하고, 모델을 학습시키는 과정과 최적화등을 프로그래밍합니다.
- cs231n Assignment 1, 2, 3을 실행하고 소스 코드들을 구체적으로 이해합니다
-파이썬으로 프로그래밍 해본 경험이 있어야합니다
-딥러닝을 공부하고 있지만 실질적 구현에 아직 자신이 없으신 분
-파이썬으로 프로그램한 경험이 전혀 없으신 분
모임에서는 미리 정한 멤버가 cs231n 수업 내용과 Assignment를 발표합니다.
나머지 시간 동안 멤버 전원이 자신의 Assignment를 발표하고 그 내용에 대해 함께 토의합니다.
- Q1: k-Nearest Neighbor classifier.
- Lecture 2: Image Classification 참조
2주차 : Assignment 1
3주차 : Assignment 1
4주차 : Assignment 2
- Q1: Multi-Layer Fully Connected Neural Networks.
- Lecture 5: Convolutional Neural Network 참조
5주차 : Assignment 2
6주차 : Assignment 2
7주차 : CNN Implementation
- AlexNet, VGG, GoogLeNet, ResNet Implementation
- Lecture 9: CNN Architectures 참조
8주차 : Assignment 3
9주차 : Assignment 3
- Q2: Image Captioning with Transformers.
- Lecture 11 : Attention and Transformers참조
10주차 : Assignment 3
- Q4: Generative Adversarial Networks. ( Style Transfer.)
- Lecture 12: Generative Modeling 참조
11주차 : Assignment 3
- Q5 : Self-supervised Learning for Image Classification
- Lecture 13 : Self-supervised Learning 참조
Stanford - Spring 2021
http://cs231n.stanford.edu/schedule.html
cs231n Lecture 1, 2를 다시 한번 들어보시고 참여하시면 좋습니다.
스탠퍼드 대학교의 CS231n의 Assignment에 도전하고 싶은 생각에 이 풀잎스쿨을 열게 되었어요.
11주간 좋은 인사이트를 공유하면서, cs231n을 좀더 구체적이고 실질적으로 이해하는 기회가 되었으면 좋겠어요
LAB Advanced Computer vision LAB 참여
LAB Autonomous Driving LAB 2 참여
풀잎26기 파이썬 머신러닝 완벽 가이드 퍼실
풀잎24기 Object Detection and Segmentation DIY 퍼실
풀잎21기 cs231n Assignment3 완전정복 퍼실
풀잎19기 CS231n Assignments로 따라잡기 퍼실
풀잎18기 cs231n으로 시작하는 딥러닝 퍼실
풀잎36기 fastai와 파이토치가 만나 꽃피운 딥러닝 & Practical Deep Learning for Coders 참여
풀잎30기 Medical AI Research 기초과정 참여
풀잎26기 도전! 수퍼모델 딥러닝 참여
풀잎21기 Mathematics for Machine Learning S2 참여
풀잎19기 거꾸로 보는 self-supervised learning 파트1 참여
풀잎18기 CS182로 딥러닝 Deep하게 찍먹하기 참여
풀잎17기 CS231n으로 시작하는 딥러닝 참여
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.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.