- 파이썬만 알고 있어도 과정을 진행하다 보면 딥러닝 전반에 대하여 이해할 수 있다.
- 텐서플로우2나 파이토치에서 제공하는 기능의 기본 원리를 이해할 수 있다.
- 오차역전파법(backpropagation)과 합성곱(convolution) 연산 등 복잡해 보이는 기술을 구현 수준에서 이해할 수 있다.
- 배치 정규화, 드롭아웃, Adam 같은 주요 이론에 대하여 코드레벨에서 이해할 수 있다.
- perceptron의 이해와 한계 사항 이해
- MLP에 대한 이해
- 간단한 미분공식과 computational graph를 사용한 백프로파게이션 완전이해
- 수치미분 방식과 computational graph 방식의 미분 이용한 backpropagation 연산 속도 차이 코드상으로 이해하기
- SGD, 모멘텀, ADAM 등 옵디마이저에 대한 코드 이해
- CNN 기초 이론과 CNN 함수 또는 class 구조 이해
- 차원 변환방식을 사용한 빠른 CNN 연산 방식 이해
과정 중에 Python을 빠르게 습득할 의향이 있으신분
기초를 다시금 정리하고 싶은 현업 연구자와 개발자
모임 초기에 매주 발표할 멤버를 결정합니다.
모임에는 주별로 할당된 멤버가 발표를 진행하고 나머지 시간은 전원이 함께 토의합니다.
2주차
3주차
4주차
5주차
6주차
7주차
6.3장 배치 정규화
8주차
6.5장 적절한 하이퍼파라미터 값 찾기 "
9주차
10주차
11주차
선정된 멤버는 naver ID를 알려주시면 모임에서 사용되는 자료를 보내드립니다.
박철
#임베디드#딥러닝
자기 소개 및 개설 동기
밑바닥 부터 시작하는 딥러닝을 통하여 딥러닝에 대한 기초지식이 탄탄해지길 바랍니다.
소속
코스모다이나믹
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
DR4R LAB Season(Deep learning/Reinforcement Learning for Real World System) 4 (feat Visual SLAM) 랩짱
DR4R LAB Season 3(Deep learning/Reinforcement Learning for Real World System) 랩짱
DR4R LAB season 2(Deep learning/Reinforcement Learning for Real World System) 랩짱
DR4R(Deep learning/Reinforcement Learning for Real World System) LAB 랩짱
풀잎39기 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 3권 코드 자세히 이해하고 활용하기 퍼실
풀잎25기 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 코드 자세히 보기 퍼실
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 11월 19일
모임일시
매주 토요일 13:30 ~ 15:30
모임장소
역삼캠퍼스
모집기간
2022년 10월 31일 ~ 11월 13일
모집인원
15명
모집방법
신청 후 선발
165,000원 / 총 11회 24시간
(7,500원 / 시간)
📢 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 11월 19일
모임일시
매주 토요일 13:30 ~ 15:30
모임장소
역삼캠퍼스
모집기간
2022년 10월 31일 ~ 11월 13일
모집인원
15명
모집방법
신청 후 선발
165,000원 / 총 11회 24시간
(7,500원 / 시간)
📢 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!"
- 파이썬만 알고 있어도 과정을 진행하다 보면 딥러닝 전반에 대하여 이해할 수 있다.
- 텐서플로우2나 파이토치에서 제공하는 기능의 기본 원리를 이해할 수 있다.
- 오차역전파법(backpropagation)과 합성곱(convolution) 연산 등 복잡해 보이는 기술을 구현 수준에서 이해할 수 있다.
- 배치 정규화, 드롭아웃, Adam 같은 주요 이론에 대하여 코드레벨에서 이해할 수 있다.
- perceptron의 이해와 한계 사항 이해
- MLP에 대한 이해
- 간단한 미분공식과 computational graph를 사용한 백프로파게이션 완전이해
- 수치미분 방식과 computational graph 방식의 미분 이용한 backpropagation 연산 속도 차이 코드상으로 이해하기
- SGD, 모멘텀, ADAM 등 옵디마이저에 대한 코드 이해
- CNN 기초 이론과 CNN 함수 또는 class 구조 이해
- 차원 변환방식을 사용한 빠른 CNN 연산 방식 이해
과정 중에 Python을 빠르게 습득할 의향이 있으신분
기초를 다시금 정리하고 싶은 현업 연구자와 개발자
모임 초기에 매주 발표할 멤버를 결정합니다.
모임에는 주별로 할당된 멤버가 발표를 진행하고 나머지 시간은 전원이 함께 토의합니다.
2주차
3주차
4주차
5주차
6주차
7주차
6.3장 배치 정규화
8주차
6.5장 적절한 하이퍼파라미터 값 찾기 "
9주차
10주차
11주차
선정된 멤버는 naver ID를 알려주시면 모임에서 사용되는 자료를 보내드립니다.
DR4R LAB Season(Deep learning/Reinforcement Learning for Real World System) 4 (feat Visual SLAM) 랩짱
DR4R LAB Season 3(Deep learning/Reinforcement Learning for Real World System) 랩짱
DR4R LAB season 2(Deep learning/Reinforcement Learning for Real World System) 랩짱
DR4R(Deep learning/Reinforcement Learning for Real World System) LAB 랩짱
풀잎39기 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 3권 코드 자세히 이해하고 활용하기 퍼실
풀잎25기 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 코드 자세히 보기 퍼실
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.