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DAEGU 1

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📌 TABLE OF CONTENTS

• 💡 THUMBNAILS
• 🔒 LMS
  • 🔑 EXPLORATION
  • ✔ EXPLORATION CONTENTS SUMMARY

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💡 THUMBNAILS

-	COL_1	COL_2	COL_3	COL_4	COL_5
E-N	E-01	E-02	E-03	E-04	E-05
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E-N	E-06	E-07	E-08	E-09	E-10
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E-N	E-11	E-12	E-13	E-14	E-15
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E-N	E-16	E-17	-	-	-
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🔒 LMS

🔑 EXPLORATION

N	Node Title	Author	Evaluation	Link	W	Open	Done
1	인공지능과 가위바위보 하기 #Tags: DL, Sequential API, LeNet	김승일	⭐⭐☆	📋	2	01.04	01.05
2	Iris의 세 가지 품종, 분류해볼 수 있겠어요? #Tags: ML, Supervised Learning, Classification, F1 score	정민정	⭐⭐⭐	📋	2	01.06	01.11
3	카메라 스티커앱 만들기 첫걸음 #Tags: DL, CV, dlib, HOG, SVM	우태강	⭐⭐⭐ 🏆	📋	3	01.11	01.15
4	작사가 인공지능 만들기 #Tags: DL, NLP, RNN, LSTM	문성원	⭐⭐☆ 🏆	📋	3	01.13	01.14
5	나의 첫 번째 캐글 경진대회, 무작정 따라해보기 #Tags: Kaggle, EDA	정민정	⭐⭐☆ 🏆	📋	4	01.18	01.25
6	영화리뷰 텍스트 감성분석하기 #Tags: DL, NLP	우지철	⭐⭐⭐ 🏆	📋	4	01.20	01.24
7	인물사진을 만들어 보자 #Tags: pixellib, CV	우태강	⭐⭐⭐ 🏆	📋	5	01.25	02.01
8	뉴스 요약봇 만들기 #Tags: DL, NLP	유원준	⭐⭐⭐ 🏆	📋	5	01.27	02.03
9	폐렴아 기다려라! #Tags: ML, CV, CNN	유원준	⭐⭐⭐ 🏆	📋	6	02.03	02.10
10	인공지능으로 세상에 없던 새로운 패션 만들기 #Tags: DL, GAN, DCGAN	정민정	⭐⭐⭐ 🏆	📋	7	02.08	02.15
11	어제 오른 내 주식, 과연 내일은? #Tags: ML, Statistics, ARMIA	김원철	⭐⭐⭐ 🏆	📋	7	02.10	02.17
12	트랜스포머로 만드는 대화형 챗봇 #Tags: DL, NLP, Transformer, Attention	유원준	⭐⭐⭐ 🏆	📋	8	02.15	02.22
13	인간보다 퀴즈를 잘푸는 인공지능 #Tags: DL, NLP, BERT	현청천	⭐⭐⭐ 🏆	📋	8	02.17	02.24
14	아이유팬이 좋아할 만한 다른 아티스트 찾기 #Tags: DL, NLP, Recommendation, MF, CSR, ALS	박지민	⭐⭐⭐ 🏆	📋	9	02.22	03.01
15	문자를 읽을 수 있는 딥러닝 #Tags: DL, CV, OCR	강상권	⭐⭐⭐ 🏆	📋	9	02.24	03.03
16	다음에 볼 영화 예측하기 #Tags: DL, NLP, Session-Based Recommendation, GRU4REC, MRR, Recall@k	박지민	⭐⭐⭐	📋	11	03.07	03.14
17	난 스케치를 할 테니 너는 채색을 하거라 #Tags: DL, CV, GAN, cGAN, Pix2Pix	정신유	⭐⭐⭐ 🏆	📋	12	03.14	03.21

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✔ EXPLORATION CONTENTS SUMMARY

N	Node Title	Author	Contents Summary
1	인공지능과 가위바위보 하기	김승일	손글씨 이미지(MNIST)를 분류하는 간단한 이미지 분류기를 keras를 활용하여 제작해 보고, 이를 응용하여 가위바위보 이미지를 분류해 보는 프로젝트를 진행한다.
2	Iris의 세 가지 품종, 분류해볼 수 있겠어요?	정민정	캐글의 iris 데이터셋을 이용해 기본적인 머신러닝 분류 태스크를 진행하고, 자주 사용되는 모델과 훈련기법을 알아본다.
3	카메라 스티커앱 만들기 첫걸음	우태강	face detection 기술, 이미지 처리기법 등 Computer Vision 분야의 실용적인 기술 활용법을 알아보고, SNOW 같은 재밌는 얼굴 인식 스티커 앱을 만들어봅시다.
4	작사가 인공지능 만들기	문성원	LSTM 모델과 셰익스피어 데이터셋을 사용해 간단한 작사가 인공지능을 만들어 본다.
5	나의 첫 번째 캐글 경진대회, 무작정 따라해보기	정민정	캐글 경진대회에 직접 참가해 대회의 규칙과 분위기를 살펴보는 것부터, 머신러닝을 활용해서 모델을 학습시킨 뒤 제출하고 내 랭킹을 확인해보는 것까지, 캐글 경진대회를 위한 전과정을 체험해 본다.
6	영화리뷰 텍스트 감성분석하기	우지철	imdb 영화 리뷰 평점 데이터를 토대로 사용자들의 리뷰 감성을 분류해 보는 실용적인 텍스트 분류 모델을 구현해 본다.
7	인물사진을 만들어 보자	우태강	시맨틱 세그멘테이션(semantic segmentation)을 사용하여 핸드폰의 인물사진을 재현한다.
8	뉴스 요약봇 만들기	유원준	텍스트 요약을 구현하는 Extractive/Abstractive 접근법에 대해 알아보고, Attentional seq2seq 구조를 활용하여 뉴스 기사를 모델을 구현해 본다.
9	폐렴아 기다려라!	유원준	의료영상 기초에 대해서 배우고 의료영상 데이터를 핸들링 하는 방법에 대해서 배워보자.
10	인공지능으로 세상에 없던 새로운 패션 만들기	정민정	생성형 모델 중 가장 중요한 GAN(Generative Adversarial Network)의 개념을 파악하고, DCGAN 구조를 이용하여 간단한 이미지 생성을 진행해 본다.
11	어제 오른 내 주식, 과연 내일은?	김원철	ARIMA 시계열 분석법을 배우고, 직접 주식 시세를 예측해 본다.
12	트랜스포머로 만드는 대화형 챗봇	유원준	트랜스포머의 인코더 디코더 구조와 셀프 어텐션을 코드를 통해 이해해 본다. 이를 영어와 한국어로 이루어진 챗봇 데이터에 적용해 본다.
13	인간보다 퀴즈를 잘푸는 인공지능	현청천	BERT 모델을 이용한 Q&A 태스크 해결을 수행하며, 자연어처리 분야의 pretrained model의 효용성에 대해 이해해 본다.
14	아이유팬이 좋아할 만한 다른 아티스트 찾기	박지민	추천시스템의 기본적인 원리와 구성을 파악하고 Last.fm 데이터 및 MovieLens 데이터를 통해 간단하고 효과적인 아티스트 추천시스템과 영화 추천시스템을 구현해 본다.
15	문자를 읽을 수 있는 딥러닝	강상권	문자를 읽는 OCR 모델의 구조를 배우고, keras-ocr과 테서랙트 엔진을 써본다.
16	다음에 볼 영화 예측하기	박지민	고객이 바로 지금 원하는 것이 무엇인지를 예측하여 추천하는 Session-based Recommendation 개념을 익히고 실제로 모델을 구축해 본다.
17	난 스케치를 할 테니 너는 채색을 하거라	정신유	이미지 생성 모델로 사용되는 GAN 중에서 조건이 추가된 cGAN에 대해 알아보고 Pix2Pix를 배워봅니다.

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