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      • 2회차
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    • Paper Analysis
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        • (4-3) Seaborn 심화
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        • (1-3) Python과 Matplotlib
        • (1-2) 시각화의 요소
        • (1-1) Welcome to Visualization (OT)
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        • (5강) BERT 기반 단일 문장 분류 모델 학습
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        • (3강) BERT 언어모델 소개
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        • 7W Retrospective
        • (10강) Advanced Self-supervised Pre-training Models
        • (09강) Self-supervised Pre-training Models
        • (08강) Transformer (2)
        • (07강) Transformer (1)
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        • (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
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        • 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
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        • (10강) Experiment Toolkits & Tips
        • (9강) Ensemble
        • (8강) Training & Inference 2
        • (7강) Training & Inference 1
        • (6강) Model 2
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        • (3강) Dataset
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        • (1강) Competition with AI Stages!
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          • (10강) PyTorch Troubleshooting
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          • (03강) PyTorch 프로젝트 구조 이해하기
          • (02강) PyTorch Basics
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          • (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
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          • (Python 1-1강) Basic computer class for newbies
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          • [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
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      • Django 입문하기
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      • 2. 도커 설치 실습 1 - 학습편(준비물/실습 유형 소개)
      • 1. 컨테이너와 도커의 이해 - 컨테이너를 쓰는이유 / 일반프로그램과 컨테이너프로그램의 차이점
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  2. 새사람 되기 프로젝트

1회차

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0227 사망

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