어떤 모임인가요?
딥러닝의 기초인 신경망과 CNN, RNN, GAN 등을 학습합니다. 이 스터디가 딥러닝 입문에 있어 좋은 길잡이가 되길 바랍니다.
저는 통계학자로 병원에 근무하고 있으며 딥러닝을 의학 연구에 적용해보고자 합니다. 이번 스터디를 통해 딥러닝에 대해 배우고 익숙해지고자 합니다.
함께 해주시면 감사하겠습니다.
저는 통계학자로 병원에 근무하고 있으며 딥러닝을 의학 연구에 적용해보고자 합니다. 이번 스터디를 통해 딥러닝에 대해 배우고 익숙해지고자 합니다.
함께 해주시면 감사하겠습니다.
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?
문제 정의에 따라 딥러닝을 적용할 수 있어요.
연구 과정에서 나오는 문제를 딥러닝으로 해결할 수 있어요.
연구 과정에서 나오는 문제를 딥러닝으로 해결할 수 있어요.
무엇을 공부하나요?
딥러닝의 기초인 신경망과 CNN, RNN, GAN 등을 학습.
어떤 사전지식이 필요한가요?
- 파이썬에 대한 기초 문법, 지식
- 기초적인 선형대수학 (행렬 계산, 벡터 등), 간단한 미적분
- 간단한 통계 지식 (확률, 로지스틱 회귀 등)
이런 분들이 들으면 좋아요!
- 머신러닝 기초 개념을 알고 있고, 딥러닝에 관심이 있는 분
- 딥러닝을 연구에 활용하기 위해서 공부를 시작한 분
- 파이썬의 문법에 익숙하신 분
- 딥러닝을 연구에 활용하기 위해서 공부를 시작한 분
- 파이썬의 문법에 익숙하신 분
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
- 딥러닝의 개념을 잘 알고 있고, 적용을 잘 하시는 분
- 캐글을 도전하거나 실질적인 예시에 딥러닝을 활용하고자 하시는 분
- 파이썬, 머신러닝에 대해서 전혀 모르시는 분
- 캐글을 도전하거나 실질적인 예시에 딥러닝을 활용하고자 하시는 분
- 파이썬, 머신러닝에 대해서 전혀 모르시는 분
학습유형
사전학습
모임 운영 방식
돌아가면서 발표를 합니다.
커리큘럼
모두의 딥러닝, 딥러닝 기초
1주차
7장. 퍼셉트론과 인공지능의 시작
1 | 인공지능의 시작을 알린 퍼셉트론
2 | 퍼셉트론의 과제
3 | XOR 문제
8장. 다층 퍼셉트론
1 | 다층 퍼셉트론의 등장
2 | 다층 퍼셉트론의 설계
3 | XOR 문제의 해결
4 | 코딩으로 XOR 문제 해결하기
9장. 오차 역전파에서 딥러닝으로
1 | 딥러닝의 태동, 오차 역전파
2 | 활성화 함수와 고급 경사 하강법
3 | 속도와 정확도 문제를 해결하는 고급 경사 하강법
2주차
10장. 딥러닝 모델 설계하기
1 | 모델의 정의
2 | 입력층, 은닉층, 출력층
3 | 모델 컴파일
4 | 모델 실행하기
11장. 데이터 다루기
1 | 딥러닝과 데이터
2 | 피마 인디언 데이터 분석하기
3 | 판다스를 활용한 데이터 조사
4 | 중요한 데이터 추출하기
5 | 피마 인디언의 당뇨병 예측 실행
3주차
16장. 이미지 인식의 꽃, 컨볼루션 신경망(CNN)
1 | 이미지를 인식하는 원리
2 | 딥러닝 기본 프레임 만들기
3 | 컨볼루션 신경망(CNN)
4 | 맥스 풀링, 드롭아웃, 플래튼
5 | 컨볼루션 신경망 실행하기
4주차
17장. 딥러닝을 이용한 자연어 처리
1 | 텍스트의 토큰화
2 | 단어의 원?핫 인코딩
3 | 단어 임베딩
4 | 텍스트를 읽고 긍정, 부정 예측하기
5주차
18장. 시퀀스 배열로 다루는 순환 신경망(RNN)
1 | LSTM을 이용한 로이터 뉴스 카테고리 분류하기
2 | LSTM과 CNN의 조합을 이용한 영화 리뷰 분류하기
3 | 어텐션을 사용한 신경망
6주차
19장. 세상에 없는 얼굴 GAN, 오토인코더
1 | 가짜 제조 공장, 생성자
2 | 진위를 가려내는 장치, 판별자
3 | 적대적 신경망 실행하기
4 | 이미지의 특징을 추출하는 오토인코더
7주차
20장. 전이 학습을 통해 딥러닝의 성능 극대화하기
1 | 소규모 데이터셋으로 만드는 강력한 학습 모델
2 | 전이 학습으로 모델 성능 극대화하기
8주차
21장. 설명 가능한 딥러닝 모델 만들기
1 | 딥러닝의 결과를 설명하는 방법
2 | 설명 가능한 딥러닝의 실행
7장. 퍼셉트론과 인공지능의 시작
1 | 인공지능의 시작을 알린 퍼셉트론
2 | 퍼셉트론의 과제
3 | XOR 문제
8장. 다층 퍼셉트론
1 | 다층 퍼셉트론의 등장
2 | 다층 퍼셉트론의 설계
3 | XOR 문제의 해결
4 | 코딩으로 XOR 문제 해결하기
9장. 오차 역전파에서 딥러닝으로
1 | 딥러닝의 태동, 오차 역전파
2 | 활성화 함수와 고급 경사 하강법
3 | 속도와 정확도 문제를 해결하는 고급 경사 하강법
2주차
10장. 딥러닝 모델 설계하기
1 | 모델의 정의
2 | 입력층, 은닉층, 출력층
3 | 모델 컴파일
4 | 모델 실행하기
11장. 데이터 다루기
1 | 딥러닝과 데이터
2 | 피마 인디언 데이터 분석하기
3 | 판다스를 활용한 데이터 조사
4 | 중요한 데이터 추출하기
5 | 피마 인디언의 당뇨병 예측 실행
3주차
16장. 이미지 인식의 꽃, 컨볼루션 신경망(CNN)
1 | 이미지를 인식하는 원리
2 | 딥러닝 기본 프레임 만들기
3 | 컨볼루션 신경망(CNN)
4 | 맥스 풀링, 드롭아웃, 플래튼
5 | 컨볼루션 신경망 실행하기
4주차
17장. 딥러닝을 이용한 자연어 처리
1 | 텍스트의 토큰화
2 | 단어의 원?핫 인코딩
3 | 단어 임베딩
4 | 텍스트를 읽고 긍정, 부정 예측하기
5주차
18장. 시퀀스 배열로 다루는 순환 신경망(RNN)
1 | LSTM을 이용한 로이터 뉴스 카테고리 분류하기
2 | LSTM과 CNN의 조합을 이용한 영화 리뷰 분류하기
3 | 어텐션을 사용한 신경망
6주차
19장. 세상에 없는 얼굴 GAN, 오토인코더
1 | 가짜 제조 공장, 생성자
2 | 진위를 가려내는 장치, 판별자
3 | 적대적 신경망 실행하기
4 | 이미지의 특징을 추출하는 오토인코더
7주차
20장. 전이 학습을 통해 딥러닝의 성능 극대화하기
1 | 소규모 데이터셋으로 만드는 강력한 학습 모델
2 | 전이 학습으로 모델 성능 극대화하기
8주차
21장. 설명 가능한 딥러닝 모델 만들기
1 | 딥러닝의 결과를 설명하는 방법
2 | 설명 가능한 딥러닝의 실행
교재 / 학습자료 / 준비물
모두의 딥러닝 3판, 조태호
첫 시간 전 준비사항
7~9장을 읽어오기.
퍼실이 소개
박상호
#호기심_많은 #통계
자기 소개 및 개설 동기
안녕하세요,
저는 강남세브란스병원 내과부에서 교수님들을 도와 논문에 필요한 통계분석을 진행하고 있습니다. 그러던 와중에, 내과부에서도 딥러닝을 활용한 빅데이터 연구에 관심을 가지고 있어서 저도 딥러닝을 공부하게 되었습니다. 이번 스터디에서 딥러닝의 기초를 배우고 CNN, RNN, GAN이 무엇인지 잘 설명할 수 있는 저와 여러분이 되기를 바랍니다.
소속
강남세브란스병원 내과부
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
풀잎26기 모두의 딥러닝, 딥러닝 기초 퍼실
풀잎23기 Causal Inference Part 1. 참여
풀잎21기 "Hello World"가 쉽다고요? 참여
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.
모두의 딥러닝, 딥러닝 기초
모임시작
2023년 01월 16일
모임일시
매주 월요일 19:30 ~ 22:30
모임장소
역삼캠퍼스
(서울 강남구 역삼로 156 태광빌딩 2층)
모집기간
2023년 01월 02일 ~ 01월 13일
모집인원
8명
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!"
모두의 딥러닝, 딥러닝 기초
모임시작
2023년 01월 16일
모임일시
매주 월요일 19:30 ~ 22:30
모임장소
역삼캠퍼스
(서울 강남구 역삼로 156 태광빌딩 2층)
모집기간
2023년 01월 02일 ~ 01월 13일
모집인원
8명
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?
딥러닝의 기초인 신경망과 CNN, RNN, GAN 등을 학습합니다. 이 스터디가 딥러닝 입문에 있어 좋은 길잡이가 되길 바랍니다.
저는 통계학자로 병원에 근무하고 있으며 딥러닝을 의학 연구에 적용해보고자 합니다. 이번 스터디를 통해 딥러닝에 대해 배우고 익숙해지고자 합니다.
함께 해주시면 감사하겠습니다.
저는 통계학자로 병원에 근무하고 있으며 딥러닝을 의학 연구에 적용해보고자 합니다. 이번 스터디를 통해 딥러닝에 대해 배우고 익숙해지고자 합니다.
함께 해주시면 감사하겠습니다.
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?
문제 정의에 따라 딥러닝을 적용할 수 있어요.
연구 과정에서 나오는 문제를 딥러닝으로 해결할 수 있어요.
연구 과정에서 나오는 문제를 딥러닝으로 해결할 수 있어요.
무엇을 공부하나요?
딥러닝의 기초인 신경망과 CNN, RNN, GAN 등을 학습.
어떤 사전지식이 필요한가요?
- 파이썬에 대한 기초 문법, 지식
- 기초적인 선형대수학 (행렬 계산, 벡터 등), 간단한 미적분
- 간단한 통계 지식 (확률, 로지스틱 회귀 등)
이런 분들이 들으면 좋아요!
- 머신러닝 기초 개념을 알고 있고, 딥러닝에 관심이 있는 분
- 딥러닝을 연구에 활용하기 위해서 공부를 시작한 분
- 파이썬의 문법에 익숙하신 분
- 딥러닝을 연구에 활용하기 위해서 공부를 시작한 분
- 파이썬의 문법에 익숙하신 분
이런 분들은 신청하기 전 다시 한 번 고민해보세요!
- 딥러닝의 개념을 잘 알고 있고, 적용을 잘 하시는 분
- 캐글을 도전하거나 실질적인 예시에 딥러닝을 활용하고자 하시는 분
- 파이썬, 머신러닝에 대해서 전혀 모르시는 분
- 캐글을 도전하거나 실질적인 예시에 딥러닝을 활용하고자 하시는 분
- 파이썬, 머신러닝에 대해서 전혀 모르시는 분
학습유형
사전학습
모임 운영 방식
돌아가면서 발표를 합니다.
커리큘럼
모두의 딥러닝, 딥러닝 기초
1주차
7장. 퍼셉트론과 인공지능의 시작
1 | 인공지능의 시작을 알린 퍼셉트론
2 | 퍼셉트론의 과제
3 | XOR 문제
8장. 다층 퍼셉트론
1 | 다층 퍼셉트론의 등장
2 | 다층 퍼셉트론의 설계
3 | XOR 문제의 해결
4 | 코딩으로 XOR 문제 해결하기
9장. 오차 역전파에서 딥러닝으로
1 | 딥러닝의 태동, 오차 역전파
2 | 활성화 함수와 고급 경사 하강법
3 | 속도와 정확도 문제를 해결하는 고급 경사 하강법
2주차
10장. 딥러닝 모델 설계하기
1 | 모델의 정의
2 | 입력층, 은닉층, 출력층
3 | 모델 컴파일
4 | 모델 실행하기
11장. 데이터 다루기
1 | 딥러닝과 데이터
2 | 피마 인디언 데이터 분석하기
3 | 판다스를 활용한 데이터 조사
4 | 중요한 데이터 추출하기
5 | 피마 인디언의 당뇨병 예측 실행
3주차
16장. 이미지 인식의 꽃, 컨볼루션 신경망(CNN)
1 | 이미지를 인식하는 원리
2 | 딥러닝 기본 프레임 만들기
3 | 컨볼루션 신경망(CNN)
4 | 맥스 풀링, 드롭아웃, 플래튼
5 | 컨볼루션 신경망 실행하기
4주차
17장. 딥러닝을 이용한 자연어 처리
1 | 텍스트의 토큰화
2 | 단어의 원?핫 인코딩
3 | 단어 임베딩
4 | 텍스트를 읽고 긍정, 부정 예측하기
5주차
18장. 시퀀스 배열로 다루는 순환 신경망(RNN)
1 | LSTM을 이용한 로이터 뉴스 카테고리 분류하기
2 | LSTM과 CNN의 조합을 이용한 영화 리뷰 분류하기
3 | 어텐션을 사용한 신경망
6주차
19장. 세상에 없는 얼굴 GAN, 오토인코더
1 | 가짜 제조 공장, 생성자
2 | 진위를 가려내는 장치, 판별자
3 | 적대적 신경망 실행하기
4 | 이미지의 특징을 추출하는 오토인코더
7주차
20장. 전이 학습을 통해 딥러닝의 성능 극대화하기
1 | 소규모 데이터셋으로 만드는 강력한 학습 모델
2 | 전이 학습으로 모델 성능 극대화하기
8주차
21장. 설명 가능한 딥러닝 모델 만들기
1 | 딥러닝의 결과를 설명하는 방법
2 | 설명 가능한 딥러닝의 실행
7장. 퍼셉트론과 인공지능의 시작
1 | 인공지능의 시작을 알린 퍼셉트론
2 | 퍼셉트론의 과제
3 | XOR 문제
8장. 다층 퍼셉트론
1 | 다층 퍼셉트론의 등장
2 | 다층 퍼셉트론의 설계
3 | XOR 문제의 해결
4 | 코딩으로 XOR 문제 해결하기
9장. 오차 역전파에서 딥러닝으로
1 | 딥러닝의 태동, 오차 역전파
2 | 활성화 함수와 고급 경사 하강법
3 | 속도와 정확도 문제를 해결하는 고급 경사 하강법
2주차
10장. 딥러닝 모델 설계하기
1 | 모델의 정의
2 | 입력층, 은닉층, 출력층
3 | 모델 컴파일
4 | 모델 실행하기
11장. 데이터 다루기
1 | 딥러닝과 데이터
2 | 피마 인디언 데이터 분석하기
3 | 판다스를 활용한 데이터 조사
4 | 중요한 데이터 추출하기
5 | 피마 인디언의 당뇨병 예측 실행
3주차
16장. 이미지 인식의 꽃, 컨볼루션 신경망(CNN)
1 | 이미지를 인식하는 원리
2 | 딥러닝 기본 프레임 만들기
3 | 컨볼루션 신경망(CNN)
4 | 맥스 풀링, 드롭아웃, 플래튼
5 | 컨볼루션 신경망 실행하기
4주차
17장. 딥러닝을 이용한 자연어 처리
1 | 텍스트의 토큰화
2 | 단어의 원?핫 인코딩
3 | 단어 임베딩
4 | 텍스트를 읽고 긍정, 부정 예측하기
5주차
18장. 시퀀스 배열로 다루는 순환 신경망(RNN)
1 | LSTM을 이용한 로이터 뉴스 카테고리 분류하기
2 | LSTM과 CNN의 조합을 이용한 영화 리뷰 분류하기
3 | 어텐션을 사용한 신경망
6주차
19장. 세상에 없는 얼굴 GAN, 오토인코더
1 | 가짜 제조 공장, 생성자
2 | 진위를 가려내는 장치, 판별자
3 | 적대적 신경망 실행하기
4 | 이미지의 특징을 추출하는 오토인코더
7주차
20장. 전이 학습을 통해 딥러닝의 성능 극대화하기
1 | 소규모 데이터셋으로 만드는 강력한 학습 모델
2 | 전이 학습으로 모델 성능 극대화하기
8주차
21장. 설명 가능한 딥러닝 모델 만들기
1 | 딥러닝의 결과를 설명하는 방법
2 | 설명 가능한 딥러닝의 실행
교재 / 학습자료 / 준비물
모두의 딥러닝 3판, 조태호
첫 시간 전 준비사항
7~9장을 읽어오기.
퍼실이 소개
박상호
#호기심_많은 #통계
자기소개 및 개설동기
안녕하세요,
저는 강남세브란스병원 내과부에서 교수님들을 도와 논문에 필요한 통계분석을 진행하고 있습니다. 그러던 와중에, 내과부에서도 딥러닝을 활용한 빅데이터 연구에 관심을 가지고 있어서 저도 딥러닝을 공부하게 되었습니다. 이번 스터디에서 딥러닝의 기초를 배우고 CNN, RNN, GAN이 무엇인지 잘 설명할 수 있는 저와 여러분이 되기를 바랍니다.
저는 강남세브란스병원 내과부에서 교수님들을 도와 논문에 필요한 통계분석을 진행하고 있습니다. 그러던 와중에, 내과부에서도 딥러닝을 활용한 빅데이터 연구에 관심을 가지고 있어서 저도 딥러닝을 공부하게 되었습니다. 이번 스터디에서 딥러닝의 기초를 배우고 CNN, RNN, GAN이 무엇인지 잘 설명할 수 있는 저와 여러분이 되기를 바랍니다.
소속
강남세브란스병원 내과부
풀잎스쿨 / LAB 참여 이력
풀잎26기 모두의 딥러닝, 딥러닝 기초 퍼실
풀잎23기 Causal Inference Part 1. 참여
풀잎21기 "Hello World"가 쉽다고요? 참여
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.