부캠(65)
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Naver Boostcamp AI Tech 2nd 2week_10day
1) 강의 [U] DL Basic [08/12] RNN (Recurrent Neural Network) (09강) Generative Models 1 (10강) Generative Models 2 2) 과제 수행 과정 / 결과물 정리 과제 해설 확인 3) 피어세션 정리 TIL 학습 정리 랜덤 피어 세션 다른조의 좋은점들을 받아들여 새로운 부분 추가 알고리즘 스터디 계획 2주간의 회고 4) 학습 회고 모더레이터 반쯤이 지나갔다. 지난 2주간 되돌아보며 회고를 하는 시간을 가졌고 조원들이 랜덤피어세션을 하고나서 다른조의 활발한 분위기에 힘입어 덩달아 우리조까지 더 친해지고 활기찬 분위기를 느낄 수 있어 좋은 시간이었다고 생각한다. 친해지는데 벌써 한계를 느낀 기분이었는데 랜덤피어세션의 영향은 상당했다. 앞으..
2021.08.13 -
Naver Boostcamp AI Tech 2nd 2week_9day
1) 강의 [U] DL Basic [08/12] RNN (Recurrent Neural Network) (07강) Sequential Models - RNN (08강) Sequential Models - Transformer 2) 과제 수행 과정 / 결과물 정리 [필수 과제] LSTM Assignment [필수 과제] Multi-headed Attention Assignment 3) 피어세션 정리 TIL 학습 정리 Transformer 토론 멘토링 Deep Learning History and flow ( ~ transformer) 4) 학습 회고 모더레이터 첫 날인데 마음과는 다르게 Transformer 부분을 깊은 이해를 하지 못한 채 발표한 것 같다. 미리미리 좀 더 철저히 깊이 준비해야겠다.
2021.08.12 -
Naver Boostcamp AI Tech 2nd 2week_7day
1) 강의 [Special] Data Viz [08/09] 기본적인 차트의 사용 (2-2) Line Plot 사용하기 (2-3) Scatter Plot 사용하기 [U] DL Basic [08/10] 최적화 (03강) Optimization 2) 과제 수행 과정 / 결과물 정리 [필수 과제] Optimization Assignment 3) 피어세션 정리 TIL 학습 정리 Loss vs Error 4) 학습 회고 당장들을 강의는 적지만 선택과제의 난이도가 오르고 있고 추후에 준비해야할 것이 많기 때문에 미리미리 준비해놔야 할 것 같다. 지나간 부분도 계속 복습해야겠다.
2021.08.10 -
Naver Boostcamp AI Tech 2nd 2week_6day
1) 강의 [Special] Data Viz [08/09] Introduction to Visualization (1-1) Welcom to Visualization (OT) (1-2) 시각화의 요소 (1-3) Python과 Matplotlib [08/10] 기본적인 차트의 사용 (2-1) Bar Plot 사용하기 [U] DL Basic [08/09] 딥러닝 기본 (01강) 딥러닝 기본 용어 설명 - Historical Review (02강) 뉴럴 네트워크 - MLP (Multi-Layer Perception) 2) 과제 수행 과정 / 결과물 정리 [필수 과제] MLP Assignment 3) 피어세션 정리 한 주 계획 멘토링 4) 학습 회고 OT주가 끝나고 본격적으로 DL을 배우는 주가 시작됐다. 계획..
2021.08.09 -
Naver Boostcamp AI Tech 2nd 1week_3day
1) 강의 [기초 복습] Python Basics for AI (Python 5-1강) File / Exception / Log Handling (Python 5-2강) Python data handling (Python 6강) numpy [기초 복습] AI Math (AI Math 7강) 통계학 맛보기 (AI Math 8강) 베이즈 통계학 맛보기 2) 과제 수행 과정 / 결과물 정리 [8/4, 수] 선택 과제 - Gradient Descent, Backpropagation, Maximum Likelihood Estimate [선택 과제 1] Gradient Descent [선택 과제 2] Backpropagation [선택 과제 3] Maximum Likelihood Estimate [8/4, 수] 필..
2021.08.04