딥러닝 스터디

Team bbansrun 의 딥러닝 스터디를 위한 repo.

주차별 커리큘럼 및 계획

모두의 딥러닝 강의 기반

1주차 (Until 19/06/23)

• Tensorflow
  • Installation
  • Basic Usage
• ML - Basics
  • What is ML?
  • Regression
    • Linear Regression
      • Concepts
      • Hypothesis and Cost
      • Cost (Loss) Function
      • Multi-Variable Linear Regression
      • Materialization (Tensorflow)
    • Logistic (Regression) Classification
      • Definition of Hypothesis Function of Logistic Classification
      • Cost Function of Logistic Regression
      • Materialization (Tensorflow)
      • 캐글 데이터 활용 실습 1가지 진행, 기존 classification 코드 decode_csv 적용 코드 변경 연습

2주차 (CNN 전)

3주차 (CNN)

4주차 (RNN)

5주차 이후

• 패스트캠퍼스 커리큘럼 참고 추가 개념 공부 및 toy proj. 진행

기초 스터디 이후 (추가 스터디 및 공부 의사가 있을 경우)

• 공모전 or 캐글 도전

References

• 모두를 위한 딥러닝 (인프런 강좌)

  • https://www.inflearn.com/course/%EA%B8%B0%EB%B3%B8%EC%A0%81%EC%9D%B8-%EB%A8%B8%EC%8B%A0%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%EA%B0%95%EC%A2%8C/#curriculum

• 패스트캠퍼스 참고 커리큘럼

  • https://www.fastcampus.co.kr/data_camp_krs/?gclid=CjwKCAjw0ZfoBRB4EiwASUMdYYyKoqONQUbRl_fzquIETu_b1OsGmRWws1TrczLPleTssXRC4qwF8hoCAE8QAvD_BwE