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    • 새사람 되기 프로젝트
      • 2회차
      • 1회차
  • TIL : ML
    • Paper Analysis
      • BERT
      • Transformer
    • Boostcamp 2st
      • [S]Data Viz
        • (4-3) Seaborn 심화
        • (4-2) Seaborn 기초
        • (4-1) Seaborn 소개
        • (3-4) More Tips
        • (3-3) Facet 사용하기
        • (3-2) Color 사용하기
        • (3-1) Text 사용하기
        • (2-3) Scatter Plot 사용하기
        • (2-2) Line Plot 사용하기
        • (2-1) Bar Plot 사용하기
        • (1-3) Python과 Matplotlib
        • (1-2) 시각화의 요소
        • (1-1) Welcome to Visualization (OT)
      • [P]MRC
        • (2강) Extraction-based MRC
        • (1강) MRC Intro & Python Basics
      • [P]KLUE
        • (5강) BERT 기반 단일 문장 분류 모델 학습
        • (4강) 한국어 BERT 언어 모델 학습
        • [NLP] 문장 내 개체간 관계 추출
        • (3강) BERT 언어모델 소개
        • (2강) 자연어의 전처리
        • (1강) 인공지능과 자연어 처리
      • [U]Stage-CV
      • [U]Stage-NLP
        • 7W Retrospective
        • (10강) Advanced Self-supervised Pre-training Models
        • (09강) Self-supervised Pre-training Models
        • (08강) Transformer (2)
        • (07강) Transformer (1)
        • 6W Retrospective
        • (06강) Beam Search and BLEU score
        • (05강) Sequence to Sequence with Attention
        • (04강) LSTM and GRU
        • (03강) Recurrent Neural Network and Language Modeling
        • (02강) Word Embedding
        • (01강) Intro to NLP, Bag-of-Words
        • [필수 과제 4] Preprocessing for NMT Model
        • [필수 과제 3] Subword-level Language Model
        • [필수 과제2] RNN-based Language Model
        • [선택 과제] BERT Fine-tuning with transformers
        • [필수 과제] Data Preprocessing
      • Mask Wear Image Classification
        • 5W Retrospective
        • Report_Level1_6
        • Performance | Review
        • DAY 11 : HardVoting | MultiLabelClassification
        • DAY 10 : Cutmix
        • DAY 9 : Loss Function
        • DAY 8 : Baseline
        • DAY 7 : Class Imbalance | Stratification
        • DAY 6 : Error Fix
        • DAY 5 : Facenet | Save
        • DAY 4 : VIT | F1_Loss | LrScheduler
        • DAY 3 : DataSet/Lodaer | EfficientNet
        • DAY 2 : Labeling
        • DAY 1 : EDA
        • 2_EDA Analysis
      • [P]Stage-1
        • 4W Retrospective
        • (10강) Experiment Toolkits & Tips
        • (9강) Ensemble
        • (8강) Training & Inference 2
        • (7강) Training & Inference 1
        • (6강) Model 2
        • (5강) Model 1
        • (4강) Data Generation
        • (3강) Dataset
        • (2강) Image Classification & EDA
        • (1강) Competition with AI Stages!
      • [U]Stage-3
        • 3W Retrospective
        • PyTorch
          • (10강) PyTorch Troubleshooting
          • (09강) Hyperparameter Tuning
          • (08강) Multi-GPU 학습
          • (07강) Monitoring tools for PyTorch
          • (06강) 모델 불러오기
          • (05강) Dataset & Dataloader
          • (04강) AutoGrad & Optimizer
          • (03강) PyTorch 프로젝트 구조 이해하기
          • (02강) PyTorch Basics
          • (01강) Introduction to PyTorch
      • [U]Stage-2
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        • DL Basic
          • (10강) Generative Models 2
          • (09강) Generative Models 1
          • (08강) Sequential Models - Transformer
          • (07강) Sequential Models - RNN
          • (06강) Computer Vision Applications
          • (05강) Modern CNN - 1x1 convolution의 중요성
          • (04강) Convolution은 무엇인가?
          • (03강) Optimization
          • (02강) 뉴럴 네트워크 - MLP (Multi-Layer Perceptron)
          • (01강) 딥러닝 기본 용어 설명 - Historical Review
        • Assignment
          • [필수 과제] Multi-headed Attention Assignment
          • [필수 과제] LSTM Assignment
          • [필수 과제] CNN Assignment
          • [필수 과제] Optimization Assignment
          • [필수 과제] MLP Assignment
      • [U]Stage-1
        • 1W Retrospective
        • AI Math
          • (AI Math 10강) RNN 첫걸음
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          • (AI Math 8강) 베이즈 통계학 맛보기
          • (AI Math 7강) 통계학 맛보기
          • (AI Math 6강) 확률론 맛보기
          • (AI Math 5강) 딥러닝 학습방법 이해하기
          • (AI Math 4강) 경사하강법 - 매운맛
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        • Python
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          • (Python 3-2강) Pythonic code
          • (Python 3-1강) Python Data Structure
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          • (Python 1-3강) 파이썬 코딩 환경
          • (Python 1-2강) 파이썬 개요
          • (Python 1-1강) Basic computer class for newbies
        • Assignment
          • [선택 과제 3] Maximum Likelihood Estimate
          • [선택 과제 2] Backpropagation
          • [선택 과제 1] Gradient Descent
          • [필수 과제 5] Morsecode
          • [필수 과제 4] Baseball
          • [필수 과제 3] Text Processing 2
          • [필수 과제 2] Text Processing 1
          • [필수 과제 1] Basic Math
    • 딥러닝 CNN 완벽 가이드 - Fundamental 편
      • 종합 실습 2 - 캐글 Plant Pathology(나무잎 병 진단) 경연 대회
      • 종합 실습 1 - 120종의 Dog Breed Identification 모델 최적화
      • 사전 훈련 모델의 미세 조정 학습과 다양한 Learning Rate Scheduler의 적용
      • Advanced CNN 모델 파헤치기 - ResNet 상세와 EfficientNet 개요
      • Advanced CNN 모델 파헤치기 - AlexNet, VGGNet, GoogLeNet
      • Albumentation을 이용한 Augmentation기법과 Keras Sequence 활용하기
      • 사전 훈련 CNN 모델의 활용과 Keras Generator 메커니즘 이해
      • 데이터 증강의 이해 - Keras ImageDataGenerator 활용
      • CNN 모델 구현 및 성능 향상 기본 기법 적용하기
    • AI School 1st
    • 현업 실무자에게 배우는 Kaggle 머신러닝 입문
    • 파이썬 딥러닝 파이토치
  • TIL : Python & Math
    • Do It! 장고+부트스트랩: 파이썬 웹개발의 정석
      • Relations - 다대다 관계
      • Relations - 다대일 관계
      • 템플릿 파일 모듈화 하기
      • TDD (Test Driven Development)
      • template tags & 조건문
      • 정적 파일(static files) & 미디어 파일(media files)
      • FBV (Function Based View)와 CBV (Class Based View)
      • Django 입문하기
      • 부트스트랩
      • 프론트엔드 기초다지기 (HTML, CSS, JS)
      • 들어가기 + 환경설정
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        • Level1
          • 소수 만들기
          • 숫자 문자열과 영단어
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    • [따배런] Kubernetes
    • [따배런] Docker
      • 2. 도커 설치 실습 1 - 학습편(준비물/실습 유형 소개)
      • 1. 컨테이너와 도커의 이해 - 컨테이너를 쓰는이유 / 일반프로그램과 컨테이너프로그램의 차이점
      • 0. 드디어 찾아온 Docker 강의! 왕초보에서 도커 마스터로 - OT
    • CoinTrading
      • [가상 화폐 자동 매매 프로그램] 백테스팅 : 간단한 테스팅
    • Gatsby
      • 01 깃북 포기 선언
  • TIL : Project
    • Mask Wear Image Classification
    • Project. GARIGO
  • 2021 TIL
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