어떤 모임인가요?
- Connect dots via Deep Learning
- 여러 딥러닝 모델들의 요점 정리 및 활용 실습
- 여기저기 산발하여 존재하는 내 지식 정보를 기술과 어떻게 연결할 수 있을 지 통찰할 수 있는 기회
- Make a new path
- 정리된 지식을 바탕으로 이후 발표되는 신기술을 족족 흡수해버리겠다는 다짐
- 공부하다가 얻어걸린 아이디어로 뭔가 해볼 수도 있겠다 싶은 간사함
기본적으로 이런 야망을 추구하는 모임입니다.
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?
- 트렌드에 민감한 사람 - 기술자, 연구원, 대표님이 될 수 있어요 (일명 트민사)
- 뭘 알아야 써먹지에서 '뭘'을 알아갈 수 있어요
- 공부 욕심 많은 사람들과 친해질 걸요... (아마도)
- 주말에 할 일이 생겨요 (피곤함은 덤)
- 뭘 알아야 써먹지에서 '뭘'을 알아갈 수 있어요
- 공부 욕심 많은 사람들과 친해질 걸요... (아마도)
- 주말에 할 일이 생겨요 (피곤함은 덤)
무엇을 공부하나요?
- 딥러닝 모델에는 어떤 것들이 있는가 (새로 나온 것들은 무엇인가)
- 모델의 아이디어와 구현 포인트
- 그게 왜 되지?
- 그게 왜 안되지?
- 그래서 내 분야에는 어떻게 활용할 수 있을까?
어떤 사전지식이 필요한가요?
- 데이터분석에 대한 기본 이상의 지식이 필요합니다.
- 실습은 각자 사용하는 프레임워크를 사용하면 됩니다. 공식적으로는 Keras (Libraries) 중심으로 할 예정입니다.
- 논문에 쓰이는 수학적 개념이 있으면 좋습니다.
- 논문을 읽고 파악하여 타인과 공유 및 토의할 수 있을 정도의 익숙함이 필요합니다.
이런 분들이 들으면 좋아요!
참여 대상:
- 기 모임은 기본적으로 딥러닝 알고리즘들을 새로 배우기 보다는, 알고있는 지식을 확실히 다지고 정리하여 새로 나오는 기술들을 팔로잉하기 위한 준비 모임에 가깝습니다. 따라서 딥러닝이나 데이터 분석에 대해 기본적인 지식이나 경험이 있는 분들이 좋겠습니다.
- 자신이 공부한 것을 남들에게 이해시켜 주고 싶다는 야심차고 책임감있는 분들이면 좋겠습니다.
- 정신과 신체 모두 건강하지만 주말에 만날 사람이 없고, 놀러갈 곳이 없는 분들이면 유리할 수 있습니다.
- 혼자 해야지 하는 공부는 쌓아두지만 남과의 약속은 칼같이 지켜서 공부가 되게 만들고 싶으신 분들 환영합니다.
- 기 모임은 기본적으로 딥러닝 알고리즘들을 새로 배우기 보다는, 알고있는 지식을 확실히 다지고 정리하여 새로 나오는 기술들을 팔로잉하기 위한 준비 모임에 가깝습니다. 따라서 딥러닝이나 데이터 분석에 대해 기본적인 지식이나 경험이 있는 분들이 좋겠습니다.
- 자신이 공부한 것을 남들에게 이해시켜 주고 싶다는 야심차고 책임감있는 분들이면 좋겠습니다.
- 정신과 신체 모두 건강하지만 주말에 만날 사람이 없고, 놀러갈 곳이 없는 분들이면 유리할 수 있습니다.
- 혼자 해야지 하는 공부는 쌓아두지만 남과의 약속은 칼같이 지켜서 공부가 되게 만들고 싶으신 분들 환영합니다.
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
- 처음이신 분은 어려울 듯 합니다.
- '스터디 한다'는 사실 자체에 100% 만족하는 분은 힘드실 수 있습니다.
- 다른 사람의 발표나 표현에 속으로만 반응하시는 분들은 외로울 수 있습니다.
- 부장님 개그 하시는 분들은 법카도 있어야 합니다.
- '스터디 한다'는 사실 자체에 100% 만족하는 분은 힘드실 수 있습니다.
- 다른 사람의 발표나 표현에 속으로만 반응하시는 분들은 외로울 수 있습니다.
- 부장님 개그 하시는 분들은 법카도 있어야 합니다.
학습유형
사전학습
모임 운영 방식
<참여 방식>
모델의 이해: 공부할 모델은 최소 1주일 전에 참여원 모두가 공유하고, 사전에 해당 발표자를 정해 발표하고 질의와 보충, 토의하는 방식입니다.
응용 및 활용 아이디어: 각 참여원들의 분야에 어떻게 활용할 수 있을 지 아이디어를 공유합니다.
실습: 공공 데이터나 개방 데이터를 이용해 간단히 구현해 봅니다.
* 간략한 예시
CNN 학습 -> ResNet이라는 게 있더라. 이건 CNN과 어디가 다른가? 특징이 뭔가? 그럼 무엇에 유리할까? 시계열에서는 어떻게 활용하나? 요래요래 생긴 데이터는 조래조래 변환하면 이용할 수 있겠다 -> 안되네? 왜 안되지? 어떻게 바꾸지? Transformer라는 것은 가능한가? 그건 뭔데? 어떻게 적용하나? - - - - - - - -
모델의 이해: 공부할 모델은 최소 1주일 전에 참여원 모두가 공유하고, 사전에 해당 발표자를 정해 발표하고 질의와 보충, 토의하는 방식입니다.
응용 및 활용 아이디어: 각 참여원들의 분야에 어떻게 활용할 수 있을 지 아이디어를 공유합니다.
실습: 공공 데이터나 개방 데이터를 이용해 간단히 구현해 봅니다.
* 간략한 예시
CNN 학습 -> ResNet이라는 게 있더라. 이건 CNN과 어디가 다른가? 특징이 뭔가? 그럼 무엇에 유리할까? 시계열에서는 어떻게 활용하나? 요래요래 생긴 데이터는 조래조래 변환하면 이용할 수 있겠다 -> 안되네? 왜 안되지? 어떻게 바꾸지? Transformer라는 것은 가능한가? 그건 뭔데? 어떻게 적용하나? - - - - - - - -
커리큘럼
0. 딥러닝 모델 개괄
1. CNN
2. RNN
3. Transformer
4. 생성 모델
5. XAI
6. Expanding
- 오리엔테이션 및 딥러닝 모델의 순차적 개괄 정리
- 들어본, 아는, 궁금한 모델들 공유 (OneShot, FewShot ...)
- 공부하고 싶은 모델 의견 나누기 및 선출, 순서 정하기
1. CNN
- CNN 핵심 정리 (AlexNet, GoogleNet, VGG, ResNet etc.)
- CNN의 응용 및 활용 분야
- 공공/개방 데이터 활용 실습
2. RNN
- RNN 핵심 정리 (LSTM, GRU etc.)
- 순환 신경망 응용 및 활용 분야
- 공공/개방 데이터를 이용한 시계열 데이터 활용 실습
3. Transformer
- Transformer 핵심 정리 (Attention, Bert, GPT etc.)
- 응용 및 활용 아이디어
- 공공/개방 데이터 활용 실습
4. 생성 모델
- GAN이나 Diffusion 등 생성 모델 핵심 정리
- 공공/개방 데이터 활용 실습 (depending on hardware)
5. XAI
- Feature Importance 계산 접근 방법들
- Permutation, Lime, Shap etc. 핵심 정리 및 이해
- 공공/개방 데이터 활용 실습
6. Expanding
- meta learning, transfer learning 등 이해
- 응용 및 실습
- 응용 및 실습
교재 / 학습자료 / 준비물
교재:
- 아직 교재는 미정이지만, 책이나 논문을 선정하여 공유하도록 하겠습니다.
- 참여자들이 구하여 사전 공유할 수 있습니다.
- 커리큘럼 자체도 구성원들과 수정할 수 있습니다.
첫 시간 전 준비사항
- 그동안 딥러닝에 무엇이 이슈였는지에 대한 가벼운 리서치
- 퍼실이에 대한 경외심에 근거한 성실한 태도
- 건강과 체력, 배려심
퍼실이 소개
권나연
#미중년 #데이터과학 #융합노이드
자기 소개 및 개설 동기
자기소개:
인지 과학을 전공한 후, 현재 주로 생체 데이터(ECG, EEG 등), 생물 데이터(유전체), 의료 관련 데이터(임상 역학 자료, EMR 등) 분석하는 일을 합니다.
다양한 데이터에 모두 관심이 있으나, 앞으로 precision medicine 및 personalized medicine 방향으로 공부를 계속 하지 않을까 하고, 관련하여 데이터 통합, 지식 그래프 등으로 앎의 영역을 확장해 나갈 계획입니다. (https://yessen.tistory.com/)
개설 동기:
개인적 사정으로 한동안 딥러닝 분야 공부를 하고 있지 않았는데, 이제 다시 팔로업을 하기 위해 관련 모델을 개괄적으로 한 번 훑고 정리하는 시간을 가지면 좋겠다고 생각했습니다.
더하여 각자의 영역에서 딥러닝 알고리즘을 활용할 수 있는 아이디어를 발굴 및 공유하고, 나아가 최신 기술 동향에 대해 서로 나눔으로써 신기술을 적절히 따라가는 모임으로 발전시키는 것도 좋을 것이라고 생각했고요.
전반적으로 딥러닝 분야의 기술을 한 번 훑은 다음, 자신의 분야에서 적용할 수 있도록 새로 나오는 기술에 대해 지속적으로 정보와 지식을 나눌 모임이 있으면 좋을 것 같아 개설하게 되었습니다.
소속
한국과학기술연구원(KIST) 바이오메디컬 융합본부
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
LAB NVIDIA - Data Engineering with RAPIDS LAB 참여
LAB Human Microbiome LAB 참여
풀잎30기 기후 및 인구 문제를 고려한 내집 마련과 자산 계획 퍼실
풀잎26기 나없는 동안 Deep Learning에선 무슨 일이 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.
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.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.
나없는 동안 Deep Learning에선 무슨 일이
모임시작
2023년 01월 14일
모임일시
매주 토요일 10:30 ~ 13:30
모임장소
역삼캠퍼스
(서울 강남구 역삼로 156 태광빌딩 2층)
모집기간
2023년 01월 02일 ~ 01월 13일
모집인원
12명
모집방법
선착순
165,000원 / 총 8회 24시간
(6,875원 / 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!"
나없는 동안 Deep Learning에선 무슨 일이
모임시작
2023년 01월 14일
모임일시
매주 토요일 10:30 ~ 13:30
모임장소
역삼캠퍼스
(서울 강남구 역삼로 156 태광빌딩 2층)
모집기간
2023년 01월 02일 ~ 01월 13일
모집인원
12명
모집방법
선착순
165,000원 / 총 8회 24시간
(6,875원 / 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!"
어떤 모임인가요?
- Connect dots via Deep Learning
- 여러 딥러닝 모델들의 요점 정리 및 활용 실습
- 여기저기 산발하여 존재하는 내 지식 정보를 기술과 어떻게 연결할 수 있을 지 통찰할 수 있는 기회
- Make a new path
- 정리된 지식을 바탕으로 이후 발표되는 신기술을 족족 흡수해버리겠다는 다짐
- 공부하다가 얻어걸린 아이디어로 뭔가 해볼 수도 있겠다 싶은 간사함
기본적으로 이런 야망을 추구하는 모임입니다.
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?
- 트렌드에 민감한 사람 - 기술자, 연구원, 대표님이 될 수 있어요 (일명 트민사)
- 뭘 알아야 써먹지에서 '뭘'을 알아갈 수 있어요
- 공부 욕심 많은 사람들과 친해질 걸요... (아마도)
- 주말에 할 일이 생겨요 (피곤함은 덤)
- 뭘 알아야 써먹지에서 '뭘'을 알아갈 수 있어요
- 공부 욕심 많은 사람들과 친해질 걸요... (아마도)
- 주말에 할 일이 생겨요 (피곤함은 덤)
무엇을 공부하나요?
- 딥러닝 모델에는 어떤 것들이 있는가 (새로 나온 것들은 무엇인가)
- 모델의 아이디어와 구현 포인트
- 그게 왜 되지?
- 그게 왜 안되지?
- 그래서 내 분야에는 어떻게 활용할 수 있을까?
어떤 사전지식이 필요한가요?
- 데이터분석에 대한 기본 이상의 지식이 필요합니다.
- 실습은 각자 사용하는 프레임워크를 사용하면 됩니다. 공식적으로는 Keras (Libraries) 중심으로 할 예정입니다.
- 논문에 쓰이는 수학적 개념이 있으면 좋습니다.
- 논문을 읽고 파악하여 타인과 공유 및 토의할 수 있을 정도의 익숙함이 필요합니다.
이런 분들이 들으면 좋아요!
참여 대상:
- 기 모임은 기본적으로 딥러닝 알고리즘들을 새로 배우기 보다는, 알고있는 지식을 확실히 다지고 정리하여 새로 나오는 기술들을 팔로잉하기 위한 준비 모임에 가깝습니다. 따라서 딥러닝이나 데이터 분석에 대해 기본적인 지식이나 경험이 있는 분들이 좋겠습니다.
- 자신이 공부한 것을 남들에게 이해시켜 주고 싶다는 야심차고 책임감있는 분들이면 좋겠습니다.
- 정신과 신체 모두 건강하지만 주말에 만날 사람이 없고, 놀러갈 곳이 없는 분들이면 유리할 수 있습니다.
- 혼자 해야지 하는 공부는 쌓아두지만 남과의 약속은 칼같이 지켜서 공부가 되게 만들고 싶으신 분들 환영합니다.
- 기 모임은 기본적으로 딥러닝 알고리즘들을 새로 배우기 보다는, 알고있는 지식을 확실히 다지고 정리하여 새로 나오는 기술들을 팔로잉하기 위한 준비 모임에 가깝습니다. 따라서 딥러닝이나 데이터 분석에 대해 기본적인 지식이나 경험이 있는 분들이 좋겠습니다.
- 자신이 공부한 것을 남들에게 이해시켜 주고 싶다는 야심차고 책임감있는 분들이면 좋겠습니다.
- 정신과 신체 모두 건강하지만 주말에 만날 사람이 없고, 놀러갈 곳이 없는 분들이면 유리할 수 있습니다.
- 혼자 해야지 하는 공부는 쌓아두지만 남과의 약속은 칼같이 지켜서 공부가 되게 만들고 싶으신 분들 환영합니다.
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
- 처음이신 분은 어려울 듯 합니다.
- '스터디 한다'는 사실 자체에 100% 만족하는 분은 힘드실 수 있습니다.
- 다른 사람의 발표나 표현에 속으로만 반응하시는 분들은 외로울 수 있습니다.
- 부장님 개그 하시는 분들은 법카도 있어야 합니다.
- '스터디 한다'는 사실 자체에 100% 만족하는 분은 힘드실 수 있습니다.
- 다른 사람의 발표나 표현에 속으로만 반응하시는 분들은 외로울 수 있습니다.
- 부장님 개그 하시는 분들은 법카도 있어야 합니다.
학습유형
사전학습
모임 운영 방식
<참여 방식>
모델의 이해: 공부할 모델은 최소 1주일 전에 참여원 모두가 공유하고, 사전에 해당 발표자를 정해 발표하고 질의와 보충, 토의하는 방식입니다.
응용 및 활용 아이디어: 각 참여원들의 분야에 어떻게 활용할 수 있을 지 아이디어를 공유합니다.
실습: 공공 데이터나 개방 데이터를 이용해 간단히 구현해 봅니다.
* 간략한 예시
CNN 학습 -> ResNet이라는 게 있더라. 이건 CNN과 어디가 다른가? 특징이 뭔가? 그럼 무엇에 유리할까? 시계열에서는 어떻게 활용하나? 요래요래 생긴 데이터는 조래조래 변환하면 이용할 수 있겠다 -> 안되네? 왜 안되지? 어떻게 바꾸지? Transformer라는 것은 가능한가? 그건 뭔데? 어떻게 적용하나? - - - - - - - -
모델의 이해: 공부할 모델은 최소 1주일 전에 참여원 모두가 공유하고, 사전에 해당 발표자를 정해 발표하고 질의와 보충, 토의하는 방식입니다.
응용 및 활용 아이디어: 각 참여원들의 분야에 어떻게 활용할 수 있을 지 아이디어를 공유합니다.
실습: 공공 데이터나 개방 데이터를 이용해 간단히 구현해 봅니다.
* 간략한 예시
CNN 학습 -> ResNet이라는 게 있더라. 이건 CNN과 어디가 다른가? 특징이 뭔가? 그럼 무엇에 유리할까? 시계열에서는 어떻게 활용하나? 요래요래 생긴 데이터는 조래조래 변환하면 이용할 수 있겠다 -> 안되네? 왜 안되지? 어떻게 바꾸지? Transformer라는 것은 가능한가? 그건 뭔데? 어떻게 적용하나? - - - - - - - -
커리큘럼
0. 딥러닝 모델 개괄
1. CNN
2. RNN
3. Transformer
4. 생성 모델
5. XAI
6. Expanding
- 오리엔테이션 및 딥러닝 모델의 순차적 개괄 정리
- 들어본, 아는, 궁금한 모델들 공유 (OneShot, FewShot ...)
- 공부하고 싶은 모델 의견 나누기 및 선출, 순서 정하기
1. CNN
- CNN 핵심 정리 (AlexNet, GoogleNet, VGG, ResNet etc.)
- CNN의 응용 및 활용 분야
- 공공/개방 데이터 활용 실습
2. RNN
- RNN 핵심 정리 (LSTM, GRU etc.)
- 순환 신경망 응용 및 활용 분야
- 공공/개방 데이터를 이용한 시계열 데이터 활용 실습
3. Transformer
- Transformer 핵심 정리 (Attention, Bert, GPT etc.)
- 응용 및 활용 아이디어
- 공공/개방 데이터 활용 실습
4. 생성 모델
- GAN이나 Diffusion 등 생성 모델 핵심 정리
- 공공/개방 데이터 활용 실습 (depending on hardware)
5. XAI
- Feature Importance 계산 접근 방법들
- Permutation, Lime, Shap etc. 핵심 정리 및 이해
- 공공/개방 데이터 활용 실습
6. Expanding
- meta learning, transfer learning 등 이해
- 응용 및 실습
- 응용 및 실습
교재 / 학습자료 / 준비물
교재:
- 아직 교재는 미정이지만, 책이나 논문을 선정하여 공유하도록 하겠습니다.
- 참여자들이 구하여 사전 공유할 수 있습니다.
- 커리큘럼 자체도 구성원들과 수정할 수 있습니다.
첫 시간 전 준비사항
- 그동안 딥러닝에 무엇이 이슈였는지에 대한 가벼운 리서치
- 퍼실이에 대한 경외심에 근거한 성실한 태도
- 건강과 체력, 배려심
퍼실이 소개
권나연
#미중년 #데이터과학 #융합노이드
자기소개 및 개설동기
자기소개:
인지 과학을 전공한 후, 현재 주로 생체 데이터(ECG, EEG 등), 생물 데이터(유전체), 의료 관련 데이터(임상 역학 자료, EMR 등) 분석하는 일을 합니다.
다양한 데이터에 모두 관심이 있으나, 앞으로 precision medicine 및 personalized medicine 방향으로 공부를 계속 하지 않을까 하고, 관련하여 데이터 통합, 지식 그래프 등으로 앎의 영역을 확장해 나갈 계획입니다. (https://yessen.tistory.com/)
개설 동기:
개인적 사정으로 한동안 딥러닝 분야 공부를 하고 있지 않았는데, 이제 다시 팔로업을 하기 위해 관련 모델을 개괄적으로 한 번 훑고 정리하는 시간을 가지면 좋겠다고 생각했습니다.
더하여 각자의 영역에서 딥러닝 알고리즘을 활용할 수 있는 아이디어를 발굴 및 공유하고, 나아가 최신 기술 동향에 대해 서로 나눔으로써 신기술을 적절히 따라가는 모임으로 발전시키는 것도 좋을 것이라고 생각했고요.
전반적으로 딥러닝 분야의 기술을 한 번 훑은 다음, 자신의 분야에서 적용할 수 있도록 새로 나오는 기술에 대해 지속적으로 정보와 지식을 나눌 모임이 있으면 좋을 것 같아 개설하게 되었습니다.
인지 과학을 전공한 후, 현재 주로 생체 데이터(ECG, EEG 등), 생물 데이터(유전체), 의료 관련 데이터(임상 역학 자료, EMR 등) 분석하는 일을 합니다.
다양한 데이터에 모두 관심이 있으나, 앞으로 precision medicine 및 personalized medicine 방향으로 공부를 계속 하지 않을까 하고, 관련하여 데이터 통합, 지식 그래프 등으로 앎의 영역을 확장해 나갈 계획입니다. (https://yessen.tistory.com/)
개설 동기:
개인적 사정으로 한동안 딥러닝 분야 공부를 하고 있지 않았는데, 이제 다시 팔로업을 하기 위해 관련 모델을 개괄적으로 한 번 훑고 정리하는 시간을 가지면 좋겠다고 생각했습니다.
더하여 각자의 영역에서 딥러닝 알고리즘을 활용할 수 있는 아이디어를 발굴 및 공유하고, 나아가 최신 기술 동향에 대해 서로 나눔으로써 신기술을 적절히 따라가는 모임으로 발전시키는 것도 좋을 것이라고 생각했고요.
전반적으로 딥러닝 분야의 기술을 한 번 훑은 다음, 자신의 분야에서 적용할 수 있도록 새로 나오는 기술에 대해 지속적으로 정보와 지식을 나눌 모임이 있으면 좋을 것 같아 개설하게 되었습니다.
소속
한국과학기술연구원(KIST) 바이오메디컬 융합본부
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
LAB NVIDIA - Data Engineering with RAPIDS LAB 참여
LAB Human Microbiome LAB 참여
풀잎30기 기후 및 인구 문제를 고려한 내집 마련과 자산 계획 퍼실
풀잎26기 나없는 동안 Deep Learning에선 무슨 일이 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.
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.
환불 신청은 홈페이지 상단의 “문의글 작성” 에서 가능합니다.