안녕하세요. DLC (Deep Learning College) 강좌를 위한 공간 입니다.
[TOC]
| 주차 | 월요일 | 화요일 | 목요일 |
|---|---|---|---|
| 1주차 (1월 9,11일) | - | 기초필수 : Tool 사용법 | 전공필수 : Deep Learning의 이해 |
| 2주차 (1월 15, 16, 18일) | 기초선택 : 파이썬과 머신러닝 | 기초선택 : Mathematics in Deep Learning | 전공필수 : Deep Learning의 이해 |
| 3주차 (1월 22, 23, 25일) | 기초선택 : 파이썬과 머신러닝 | 기초선택 : Mathematics in Deep Learning | 기초필수 : Tool 사용법 |
| 4주차 (1월 29, 30, 2월 1일) | 기초선택 : 파이썬과 머신러닝 | 기초선택 : Mathematics in Deep Learning | 전공필수 : Deep Learning의 이해 |
| 5주차 (2월 5, 6, 8일) | 기초선택 : 파이썬과 머신러닝 | 기초선택 : Mathematics in Deep Learning | 전공필수 : Deep Learning의 이해 |
| 6주차 (2월 13, 15일) | - | 기초필수 : Tool 사용법 | 기초필수 : Tool 사용법 |
| 7주차 (2월 19, 20, 22일) | 기초선택 : 파이썬과 머신러닝 | 기초선택 : Mathematics in Deep Learning | 전공필수 : Deep Learning의 이해 |
| 8주차 (2월 26, 27, 3월 1일) | 기초선택 : 파이썬과 머신러닝 | 기초선택 : Mathematics in Deep Learning | 전공필수 : Deep Learning의 이해 |
| 9주차 (3월 6, 8일) | - | 전공선택 A/B : (영상처리, 강화학습) | 전공선택 A/B : (영상처리, 강화학습) |
| 10주차 (3월 13, 15일) | - | 전공선택 A/B : (영상처리, 강화학습) | 전공선택 A/B : (영상처리, 강화학습) |
| 11주차 (3월 20, 22일) | - | 전공선택 A/B : (영상처리, 강화학습) | 전공선택 A/B : (영상처리, 강화학습) |
| 12주차 (3월 27, 29일) | - | 전공선택 A/B : (영상처리, 강화학습) | 전공선택 A/B : (영상처리, 강화학습) |
- 1단계인 3개월 기초교육 강좌가 완료되면 2단계인 연구프로젝트 단계로 들어갑니다.
- 2단계 연구프로젝트 단계는 팀 프로젝트와 개인 프로젝트로 나뉘어 집니다.
- 팀 프로젝트 단계 (4개월) : 팀별 주제를 선정하고 팀 프로젝트를 수행하며 최종적으로 소논문을 작성합니다.
- 주 1회 오프라인 모임을 갖습니다.
- 팀 프로젝트 단계 (4개월) : 팀별 주제를 선정하고 팀 프로젝트를 수행하며 최종적으로 소논문을 작성합니다.
- 개인 프로젝트 단계 (5개월) : 개인 프로젝트 주제를 선정 한 후 프로젝트 관련 소논문을 작성합니다.
- 주 1회 오프라인 모임을 갖습니다.
| 강좌명 | 강사소개 | 사진 |
|---|---|---|
| 딥러닝 수학 | - 이주희 - 현) 이화여자 대학교 수리과학연구소 연구교수 - 모두의연구소 IoT 연구실 멤버 - 모두의연구소 제멋대로 딥러닝 멤버 |
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| 파이썬&머신러닝 | - 조용래 - 현) 넥슨 데이터 분석가 - 패스트캠퍼스 데이터 사이언스 스쿨 머신러닝 강의 - 2017 Google Machine Learning Challenge 3위 - SM 주최 "음악, 인공지능을 만나다" 우승 - 모두의연구소 DeepLAB 자연어처리반 멤버 |
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| 딥러닝의 이해 | - 박은수 - 현) 모두의연구소 Research Director - "Convolutional Neural Network" 강의 (인하대학교) - "Python Basics" 강의 (인하대학교) - "실전! Keras를 이용한 딥러닝 활용" 강의 (삼성멀티캠퍼스) |
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| 딥러닝 강화학습 | - 이웅원 - 현) 제이마플 선임 연구원 - 현) RLCode 리더 - 모두의연구소 DCULab. 랩장 - 모두의연구소 강화학습 스터디 연구원 - "파이썬과 케라스로 배우는 강화학습" 저자 - "Keras로 시작하는 강화학습 입문" 강의 (패스트캠퍼스) - 양혁렬 - 한양대학교 컴퓨터 공학, 경영학 전공 - 서울대학교 음악 오디오 연구실 연구원 참여 - RLCode 공동운영 - "파이썬과 케라스로 배우는 강화학습" 공동저자 - 넷마블 몬스터 "딥러닝 기초부터 강화학습 베이스라인까지" 초청강연 진행 |
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| 딥러닝 영상처리 | - 박은수 - 딥러닝의 이해 강사로 이력이 동일 합니다. |
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| 강좌 도우미 | - 이일구 - 현) 모두의연구소 Research Scientist - "실전! TensorFlow로 배우는 딥러닝" 강의 (삼성멀티캠퍼스) - 모두의연구소 DeepLAB 논문반 멤버 |
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