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    • 새사람 되기 프로젝트
      • 2회차
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  • TIL : ML
    • Paper Analysis
      • BERT
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    • 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
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        • (3-1) Text 사용하기
        • (2-3) Scatter Plot 사용하기
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        • (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
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        • (5강) BERT 기반 단일 문장 분류 모델 학습
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        • (3강) BERT 언어모델 소개
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        • (05강) Sequence to Sequence with Attention
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        • (03강) Recurrent Neural Network and Language Modeling
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        • [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
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        • (10강) Experiment Toolkits & Tips
        • (9강) Ensemble
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        • (7강) Training & Inference 1
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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
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          • [필수 과제 2] Text Processing 1
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    • 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
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    • 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
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      • 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
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    • Gatsby
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  • TIL : Project
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  • 01 파이토치 기초
  • 02 AI Background
  • 03 Deep Learning
  • 04 컴퓨터 비전
  • 05 자연어 처리
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  1. TIL : ML

파이썬 딥러닝 파이토치

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01 파이토치 기초

02 AI Background

성능 지표

03 Deep Learning

04 컴퓨터 비전

05 자연어 처리

Recap

06 Other Topics

GAN

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인공지능(딥러닝)의 정의와 사례
파이토치
머신러닝의 정의와 종류
과적합
인공 신경망
딥러닝의 정의
딥러닝이 발전하게 된 계기
딥러닝의 종류
딥러닝의 발전을 이끈 알고리즘
CNN
CNN과 MLP
Data Augmentation
CNN Architecture
Transfer Learning
Data &Task : 어떤 데이터가 있을까?
문자를 숫자로 표현하는 방법
Models