새로운 스터디의 시작- 캐글코리아 딥러닝스터디

지금은 멋쟁이사자처럼(테킷)에서 진행하는 AI School 9기를 수강하고 있다. 23년 9월에 시작했던 부트캠프. 언제 시간이 지나나 했는데, 취업도 하지 못한채 어느새 시간이 흘러, 다음달이면 수료다... 시간아 멈춰봐! 

 

부트캠프를 들었음에도, 뭔가 크게 성장하지는 못한것 같아서 네이버커넥트재단에서 운영하는 boostcourse에서 24년 새해를 맞아 Data Science Project를 하길래 거기도 신청! 

 

여기서는 이것저것 기본기를 배우고 있다. 온라인 강의 강사님이 오늘코딩의 박조은강사님이셨고, 스터디 관련해서 안내해주신게 있었다. 그중에 캐글코리아에서를 통해 모집하는 스터디가 있었고, 딥러닝에 대해 좀 열심히 배워보자는 마음으로 신청했다. 

 

Andrew Ng교수님, 강의도 이 모습대로 하신다.

 

내가 학습하고자 하는 것은 딥러닝의 대가인 Andrew Ng 교수님께서 Coursera에 올리신 딥러닝 전문가 과정이다. 약 4개월동안, 전문과 가정에서 제시하는 5개의 과목을 듣고자 하는게 목표다. 아래에 나온것처럼, 내용이 상당하다....

https://www.coursera.org/specializations/deep-learning#about

Deep Learning

Neural Networks and Deep Learning

Course 1•24 hours

1.1. Introduction to Deep Learning •2 hours

1.2. Neural Networks Basics •7 hours

1.3. Shallow Neural Networks •5 hours

1.4. Deep Neural Networks •8 hours

Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter Tuning, Regularization and Optimization

Course 2•23 hours

2.1. Practical Aspects of Deep Learning •12 hours

2.2. Optimization Algorithms•5 hours

2.3. Hyperparameter Tuning, Batch Normalization and Programming Frameworks •5 hours

Structuring Machine Learning Projects

Course 3•6 hours

3.1. ML Strategy •3 hours

3.2. ML Strategy •3 hours

Convolutional Neural Networks

Course 4•35 hours

4.1. Foundations of Convolutional Neural Networks •9 hours

4.2. Deep Convolutional Models: Case Studies •9 hours

4.3. Object Detection •8 hours

4.4. Special Applications: Face recognition & Neural Style Transfer •8 hours

Sequence Models

Course 5•37 hours

5.1. Recurrent Neural Networks •11 hours

5.2. Natural Language Processing & Word Embeddings •8 hours

5.3. Sequence Models & Attention Mechanism •8 hours

5.4. Transformer Network •8 hours

 

이 스터디는 매주 토요일마다 한시간 반정도의 시간동안 발표와 과제 설명 그리고 질의응답으로 이루어진다.

24년 1월 27일 토요일 ot를 시작으로 긴 여정을 시작해보고자 한다. 

 

그리고 나는 다른사람보다 분야에 대한 지식이 부족하니, 최대한 먼저 강의를 듣고 학습하는걸 해보고자 한다. 

체력이 될지 모르겠네 허허.