Pytorch를 사용하여 여러가지 모델을 구현 및 Github 업로드
딥러닝 논문, 보기만 할 순 없잖아요? (feat. Pytorch)
진행일시
매주 (2시간)
모집현황

0.000000명 신청가능

진행장소
캠퍼스
Untitled-2 학습대상

- 딥러닝 지식은 있으나 모델구현 혹은 모듈화에 어려움을 느끼시는분 - Github을 빵빵하게 채워 포트폴리오로 당당히 올려보고 싶으신분

Untitled-2 선수지식

- 딥러닝 기초 이해 (Convolution Layer, LSTM, Optimizer, Batch Normalization 등 ) - 간단한 딥러닝 모델 구현 경험

Untitled-2 과목난이도

쉬움 (1단계) ~ 어려움(5단계)

학습목표

- Pytorch 를 사용한 모듈화된 모델 구현능력 향상 - 깃허브에 다수의 딥러닝 모델 repo 생성

Untitled-2 학습 및 참고자료

https://paperswithcode.com/ 수많은 딥러닝 모델들이 공개되어 있습니다.

Untitled-2 운영방식

- 최초 3주차까지는 퍼실이 진행합니다 (오리엔테이션, Pytorch 전반적인 구조 및 자주 사용되는 Python 패키지, 첫번째 발표) - 발표자는 자신이 관심있거나 구현하고 싶은 모델(논문)을 하나 지정 합니다. - 발표전까지 모델의 아키텍쳐와 코드(직접 구현하거나 힘들경우 퍼옴)를 설명 가능하게 사전 학습합니다. - 스터디 시간에는 모델에 대한 전체적인 아키텍쳐를 설명하고, 전체적인 코드에 대해 설명하며 다함께 코딩에 들어갑니다.

Untitled-2 커리큘럼
사후학습 / 이론+실습

주차 모임내용 학습자료
1 주차 Orientation 운영계획, 자기소개, 저녁식사
2 주차 개발환경, 간단한 Github 사용Pytorch 전반적인 구조 및 딥러닝 모듈화에 필요한 기법 자체 제작 자료
3 주차 ResNet : Deep Residual learning for image Recognition Paper with codes 혹은 자체 제작 자료
4 주차 발표자 선정 모델 (초급) Paper with codes 혹은 자체 제작 자료
5 주차 발표자 선정 모델 (초급) Paper with codes 혹은 자체 제작 자료
6 주차 발표자 선정 모델 (초급) Paper with codes 혹은 자체 제작 자료
7 주차 Image-to-Image Translation with Conditional Adversarial Networks Paper with codes 혹은 자체 제작 자료
8 주차 발표자 선정 모델 (중급) Paper with codes 혹은 자체 제작 자료
9 주차 발표자 선정 모델 (중급) Paper with codes 혹은 자체 제작 자료
10 주차 발표자 선정 모델 (중급) Paper with codes 혹은 자체 제작 자료
11 주차 A Style-Based Generator Architecture for Generative Adversarial Networks Paper with codes 혹은 자체 제작 자료
Untitled-2 퍼실소개
김연태

김연태

요새 딥러닝 바람이 불어 대학원이 아닌 학부생, 심지어 고등학생들 까지도 접근을 하고있죠. 하지만 어려운 모델의 아키텍쳐를 완벽히 이해한다 생각해도 구현해보라 하면 일단 뇌정지부터 오는 분들이 많을겁니다. 모델 이해도와 구현능력의 갭이 너무 크다는 것이었죠. 특히 주피터노트북 기반으로만 작업을 해서 모듈화 시키는 작업에 겁먹는 분들도 많더군요. 바로 그런분들을 위한 과정입니다. 사실 딥러닝에 필요한 프로그래밍의 수준이 그렇게 높지 않기에 (물론 파고들다보면 끝없이 들어갈순 있겠지만... 그부분은 영역이 다르니까요) 다른사람의 코드를 보면서 자신의 코드로 만들어가다보면 금방 내가 구상한 것을 모델로 만드는건 익숙해 지리라 생각합니다 덤으로 요새 포트폴리오로 핫한 Github 채우기도 되고 1석 2조 아닐까요?

월 77,000원 / 3개월 231,000원

2020-01-08 부터 총 11주 진행

모집마감

2019년 12월 20일(금요일) 오후 3시에 모집이 시작됩니다.