<aside> 📌 담당: 김혜나(Team Member),최서영(Team Member), 최윤서(Team Member)

</aside>

<aside> ⚠️ 1분기 AI/DL Study는 오프라인으로 진행합니다! 정기 모임 시간 : CV&NLP 매주 수요일 정기 세션 이후 청강 가능합니다. (단, 프로젝트에서는 제외됩니다.)

</aside>

<aside> 📖 목차

</aside>

📍 스터디 진행 방식

• [ ] ****Computer Vision와 Natural Language Processing ****중 하나를 선택해주세요 😊
• [ ] 매주 강의를 듣고와서 수요일에 서로 배운 것을 공유하는 시간을 가져요
• [ ] 수요일 스터디는 (1) 강의 리뷰 발표 (2) 논문 발표 로 구성돼요
  • 🌿 발표 방식
  • 🌿 발표자 선정 방식
• [ ] 논문 리딩은 선택입니다 👀 (심화로 진행하고 싶으신 분들을 위한 코스입니다.)
  • 🌿 논문 읽을 때 TIP
• [ ] Dacon/Kaggle 대회 참여 또는 Dacon 연습 대회 private 상위 코드를 톺아볼거에요 🚀 (7주차 시작)

📍 스터디 모임 일정

• 매주 수요일 19:30~ (정규 세션 끝나고 진행)

⭐Deep Learning : Computer Vision 스터디

<aside> 💡

Stanford의 Deep Learning for Computer Vision 강의를 통해 머신러닝 기본 알고리즘부터 CNN에 대해 배울 수 있습니다. 강의와 함께 과제 수행(코드 실습)이 진행됩니다.

추가로 CV와 관련된 논문 리뷰가 진행됩니다. 커리큘럼에 지정된 논문을 일주일에 한 개 읽어옵니다. 추가로 논문을 제안할 수 있으며, 추가로 읽어온 논문이 있다면 얼마든지 공유 가능합니다.

중간고사 이후부터 데이콘 대회 코드 톺아보기와 토이 프로젝트가 진행됩니다. 토이 프로젝트는 CV 관련 대회에 참여합니다. (대회는 추후에 다같이 정할 예정입니다)

데이터 사이언스 개론, 데이터 마이닝 분석,데이터 분석 및 활용 등 AI 및 데이터에 대한 기본 강의를 듣고 오시면 좀 더 수월할 수 있습니다! 하지만 처음이시라면 팀멤버가 밀착해서 최대한 도와드립니다💙

담당 팀멤버 - @윤서 최, @최서영

</aside>

📌 스터디 목표

• 이미지 분류를 위한 간단한 머신러닝 알고리즘(K-nearest neighbor, Linear Classifiers 등)을 배울 수 있어요
• 인공지능 모델의 학습 방법(backpropagation, gradient descent 등)을 배울 수 있어요