2020년 겨울 CUAI 딥러닝 스터디😊

1. 스터디 요일/시간

매주 화요일 오후 7시 - 오후 10시

2. 스터디원

영현(스터디장), 재현(장소대여), 소현(서기), 혜지, 은우

• 스터디장은 스터디 4일 전에 발표자 두 명 선정 그리고 2일 전에 스터디 인원조사를 하고, 세미나 주제 지원자를 받는다.
• 장소 대여를 맡은 사람은 매주 스터디를 할 수 있는 장소를 빌린다.
• 서기는 Github와 카페에 스터디 일지를 작성한다.
• 영무 중도하차 (2020.03.02)

3. 책/진도

코로나19로 인해 도서관 팀플실 및 학교 강의실 대여를 할 수 없어졌습니다. 그러므로 5주차 이후 진도는 자율 학습으로 변경하고 매주 과제를 단톡방에 해당 주 일요일 자정 전까지 올릴 예정입니다.

• 밑바닥부터 시작하는 딥러닝
• 부스트코스 파이토치 Pytorch 코드 및 프로젝트

주차	교재	교재 파트	내용	과제
1주차	밑바닥부터 시작하는 딥러닝	2장, 3장	퍼셉트론과 다중 퍼셉트론	─
2주차		4장, 5장	신경망 학습과 오차역전파법	─
3주차		6장	모델의 성능 향상	─
4주차		7장	합성곱 신경망	─
5주차		8장	유명한 CNN 관련 논문 뜯어보기	─
6주차	부스트코스 파이토치	Part1, Part2	머신러닝 기초와 딥러닝	패션 분류기 만들기
7주차		Part3	합성곱 신경망	개-고양이 분류기 만들기
8주차		Part4	순환 신경망	기온 예측 모델 만들기

4. 진행 방식

1. 두 명의 발표자가 이번 주 진도를 발표 + 질문 (40분 - 1시간)

2. 세미나 신청자가 자신의 주제에 대해 자유롭게 발표 (나머지 시간)

   • 주제는 머신러닝/딥러닝/데이터사이언스/인공지능에 관련된 것이기만 하면 된다.
   • 굳이 발표를 하지 않고 토의할 주제를 가지고 와도 된다.
   • 편하게 발표하고 발표 자료를 준비해오지 않아도 된다.
   • 주제가 겹칠 수 있으므로 스터디 이틀 전까지 세미나 신청자를 받는다.

머신러닝을 활용해 개발을 해본 후기

Tensorflow와 Pytorch를 비교하보자

금융 분야의 딥러닝 적용 사례

데이터3법에 관하여 토론해보자

5. 스터디 룰

없습니다. 다만 발표자의 경우 다른 스터디원을 위해서 하루 전날 발표자료를 업로드 할 것을 부탁드립니다!

• 발표자료는 절대로 꾸미지 않습니다. 횐 바탕에 검은 글씨, 고딕체를 권장합니다.
• 기본 템플릿으로 간단히 정리한다는 느낌으로 준비해주세요.

6. 스터디 기록

영무님은 3월 2일에 중도하차하셨습니다.

날짜	장소	불참자	내용	발표자	세미나
2020.01.28	팀플실2	영무	퍼셉트론과 다중 퍼셉트론	은우(2장) 혜지(3장)	─
2020.01.28	팀플실2	영무	신경망 학습과 오차역전파법	영현(4장) 재현(5장)	─
2020.02.04	스터디룸4	─	여러 학습관련 기술들	소현(6.1, 6.2장) 영무(6.3-6.5장)	─
2020.02.11	스터디룸1	영무, 재현, 혜지	합성곱 신경망	소현(7.1-7.3장) 영현(7.4-7.7장)	─
2020.02.18	창의문화 스터디룸12	영무	유명한 CNN 알고리즘	재현(8장) 은우(Resnet)	혜지

날짜	내용	제출 여부
		영현	재현	은우	혜지	소현
2020.03.08	파이토치 ML, DNN	○	○	○	○	○
2020.03.15	파이토치 CNN	○	○	○	X	○
2020.03.22	파이토치 RNN	○	X	○	X	○

7. 추가 자료

• Affine 계층에서의 역전파 증명
• But What is a Deep Learning?
• 딥러닝 논문 읽는 방법
• CNN 알고리즘들 : ResNet의 구조
• Google Inception Model
• Review: Highway Networks
• Neural Network 3D Simulation
• 딥러닝 알고리즘 by Keras
• 논문 읽기 : Deep Residual Learning
• (ResNet) Deep Residual Learning