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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
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        • 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
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        • (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!
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          • (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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          • (10강) Generative Models 2
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          • (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
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          • [필수 과제] CNN Assignment
          • [필수 과제] Optimization Assignment
          • [필수 과제] MLP Assignment
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        • 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
          • (AI Math 3강) 경사하강법 - 순한맛
          • (AI Math 2강) 행렬이 뭐예요?
          • (AI Math 1강) 벡터가 뭐예요?
        • Python
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          • (Python 5-1강) File / Exception / Log Handling
          • (Python 4-2강) Module and Project
          • (Python 4-1강) Python Object Oriented Programming
          • (Python 3-2강) Pythonic code
          • (Python 3-1강) Python Data Structure
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          • (Python 2-3강) Conditionals and Loops
          • (Python 2-2강) Function and Console I/O
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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
    • Algorithm
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        • Level1
          • 소수 만들기
          • 숫자 문자열과 영단어
          • 자연수 뒤집어 배열로 만들기
          • 정수 내림차순으로 배치하기
          • 정수 제곱근 판별
          • 제일 작은 수 제거하기
          • 직사각형 별찍기
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          • 콜라츠 추측
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          • 징검다리 건너기
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          • 합승 택시 요금
          • 거스름돈
          • 하노이의 탑
          • 멀리 뛰기
          • 모두 0으로 만들기
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    • Linear Algebra(Khan Academy)
    • 인공지능을 위한 선형대수
    • Statistics110
  • TIL : etc
    • [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
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  • 강의 출처
  • 배우는 것
  • 공부하는 방법

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  1. TIL : etc
  2. [따배런] Docker

0. 드디어 찾아온 Docker 강의! 왕초보에서 도커 마스터로 - OT

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강의 출처

따배런의 따배도!

배우는 것

  1. 컨테이너가 무엇인지

  2. 도커 컨테이너 설치

  3. 컨테이너 특징

  4. 컨테이너 만들기

  5. 컨테이너 보관 창고

  6. 컨테이너 사용

  7. 컨테이너 관리

  8. 컨테이너가 사용하는 스토리지(볼륨)

  9. 컨테이너간 통신(네트워크)

  10. 처음부터 끝까지 / 빌드부터 운영까지

공부하는 방법

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