1) 강의 [P] Product Serving Part 1: Product Serving 개론 1.1 강의 진행 방식 1.2 MLOps 개론 1.3 Model Serving 1.4 머신러닝 프로젝트 라이프 사이클 2) 피어세션 정리 파이널 프로젝트 토의 데이터 확인 면접 대비[transformer] 3) 학습 회고 한국어 문법에 너무 많은 규칙들이 있어서 직접 봐도 어렵다.

1) 강의 [U] CV [09/13] Multi-modal Learning (09-1강) Multi-modal Learning (09-2강) Image Captioning [09/13] 3D Understanding (10강) 3D Understanding 2) 과제 수행 과정 / 결과물 정리 [선택 과제2] Human Pose Estimation Using Hourglass Network [필수 과제4] De-focusing Using Depth Map 3) 피어세션 정리 논문 스터디 멘토링 4) 학습 회고 논문이 점점 빨리 읽히고 있다.

1) 강의 [U] NLP [09/13] Part4 - Transformer (07강) Transformer (1) (08강) Transformer (2) 2) 과제 수행 과정 / 결과물 정리 [선택 과제2] NMT training with Fairseq [선택 과제3] Byte Pair Encoding 3) 피어세션 정리 논문 스터디 level3 팀 피어 세션 4) 학습 회고 level3 팀원들 정말 모두 좋은분들이 모여서 좋다. 게더타운도 너무 재밌다.

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.