- 데이터 분석 스터디에서 학습한 내용 활용하기
- 인공지능(딥러닝) 쉽게 이해하기
- 선형회귀, 분류, 퍼셉트론, CNN, RNN, 자연어처리, GAN에 대한 기초 공부해보기
- 파이썬 인공지능 관련 라이브러리(numpy, pandas, sklearn, tf.keras)를 다루며 파이썬 프로그래밍 경험 늘리기
- 지능기전공학부 3학년 전공필수 수업 <인공지능>의 내용을 미리 맛보기
- 팀 활동을 통해 부원들과 더욱 친밀해지기
- 모두의 딥러닝 개정 2판을 베이스로 진행
- 팀으로 진행하며 팀당 인원은 4~5명
- 플립러닝 방식으로 진행
- 운영 위원: 22 양지윤, 22 윤수경
- pre-class quiz: 발표 팀이 다른 팀을 위해 출제하는 퀴즈
1. 스터디 시작 전
- 발표 팀은 발표 준비를 하고 발표 자료를 발표 전날 오후 11시까지 운영진에게 카톡으로 제출
- 다른 팀은 공부한 후 스터디 과제를 깃허브 <과제 올리기>에 올리기
2. 스터디 진행 방식
- 저번 발표팀이 저번 주차에 출제한 실습 과제에 대해서 풀이하기 (저번 내용 복습)
- 발표 팀이 아닌 팀은 pre-class quiz 퀴즈 풀기
- 발표팀은 pre-class quiz 결과를 바탕으로 분석 및 설명하기
- 발표팀은 ppt, pdf 등을 이용하여 발표하기
- 발표팀이 출제한 실습과제 공개하기
3. 스터디 과제 (깃허브에 제출)
- 공지한 범위와 관련하여 공부한 내용 올리기
- 발표팀이 제출한 실습과제 풀어서 올리기
- 마지막 주차에는 4개의 분야(CNN, NLP, RNN, GAN) 중 관심있는 분야에 대한한 설문 조사를 진행하여 팀을 섞어서 프로젝트 진행
스터디 기간 2023.1.3. ~ 2023.02.22.
- OT 제외하면 총 7회차
- 한 주에 1회차 (매주 수요일 19:00~21:00)
- 1회차에 약 2시간 정도
| 회차 | 날짜 | 팀 | 내용, 발표 자료 | 다시보기 |
|---|---|---|---|---|
| 0 | 01.03.(화) | x | OT 및 가이드 | O.T |
| 1 | 01.11.(수) | 1팀 | 3장 선형회귀 | class 1 |
| 2 | 01.18.(수) | 2팀 | 4장 경사하강법 | class 2 |
| 3 | 01.25.(수) | 3팀 | 5장 로지스틱 회귀 | class 3 |
| 4 | 02.01.(수) | 4팀 | 6~9장 퍼셉트론과 역전파 | class 4 |
| 5 | 02.08.(수) | 1팀, 3팀 | 10~12장 모델설계와 품종예측 | class 5 |
| 6 | 02.15.(수) | 2팀, 4팀 | 13장~14장 과적합과 베스트모델 | class 6 |
| 7 | 02.22.(수) | 모두 | 심화 학습(CNN, NLP, RNN, GAN) | class 7 |
| 1팀 | 2팀 | 3팀 | 4팀 |
|---|---|---|---|
| 22 윤수경 | 20 고진영 | 22 양지윤 | 22 박시현 |
| 22 최규민 | 21 이윤서 | 19 이용빈 | 22 김향임 |
| 22 하승아 | 22 강민서 | 22 길태호 | 22 정유정 |
| 22 황유림 | 22 김지율 | 22 심재성 | 22 천승원 |
| 22 한지원 |