- 목적: Stanford University CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 강의를 통해 딥러닝 기반 비전에 대해 공부하기.
- 기간: 2019년 7월 ~ 2019년 11월
- 참여자: 박혜지(스터디장), 장형기, 전마로, 김영기, 이정연, 김한준, 임한동, 채병기, 정혜원, 배현진
- 강의 Syllabus를 참고해 개인적으로 공부를 하고 매주 돌아가면서 한명의 스터디원이 발표하고 질의응답시간에 관련 내용을 가지고 의견을 나눕니다. Google Hangout의 그룹화상통화 기능을 이용해 발표합니다.
- 참고한 자료는 2017년도 동영상 강의와 2017년도 슬라이드 / 2019년도 슬라이드 및 Lecture Notes 입니다.
- 스터디 중 제기된 질문과 토론 내용의 일부를 정리하여 'Study Records' 폴더 에 공유합니다.
- CS231n Online Study 스터디원들의 Assignment 코드를 'Assignments' 폴더 에 공유합니다.
- 팀원들은 Slack과 카카오톡을 이용하여 소통하고 스터디에 도움이 될만한 내용은 'Study Records' 폴더 에 공유합니다.
| 스터디 내용 | 날짜와 시간 | 발표자 |
|---|---|---|
| Week 1. Introduction + 자기소개 | 07/01/2019 22:00 | 박혜지 |
| Week 2. Image Classification | 07/08/2019 22:00 | 장형기 |
| Week 3. Loss Functions and Optimization | 07/15/2019 22:00 | 전마로 |
| Week 4. Introduction to Neural Networks | 07/22/2019 22:00 | 김영기 |
| Week 5. CNN (Convolutional Neural Networks) | 07/29/2019 22:00 | 이정연 |
| Week 6. Training Neural Networks, part 1 | 08/05/2019 22:00 | 전마로 |
| Week 7. Assignment # 1 (CS231n 2019)→이후 내용 깃헙 공유 | 08/12/2019 22:00 | 토론 |
| Week 8. Training Neural Networks, part 2 | 08/19/2019 22:00 | 김영기 |
| Week 9. Deep Learning Software | 08/26/2019 22:00 | 김한준 |
| Week 10. CNN Architectures | 09/02/2019 22:00 | 장형기 |
| Week 11. RNN (Recurrent Neural Networks) | 09/09/2019 22:00 | 임한동 |
| Week 12. Assignment #2 (CS231n 2019)→이후 내용 깃헙 공유 | 09/16/2019 22:00 | 토론 |
| Week 13. Detection and Segmentation | 09/23/2019 22:00 | 김한준 |
| Week 14. Visualizing and Understanding | 09/30/2019 22:00 | 채병기 |
| Week 15. Generative Models | 10/07/2019 22:00 | 임한동 |
| Week 16. Deep Reinforcement Learning | 10/14/2019 22:00 | 이정연 |
| Week 17. Efficient Methods and Hardware for Deep Learning | 10/21/2019 22:00 | 박혜지 |
| Week 18. Assignment #3 (CS231n 2019)→이후 내용 깃헙 공유 | 10/28/2019 22:00 | 토론 |
| Week 19. Adversarial Examples and Adversarial Training | 11/04/2019 22:00 | 정혜원 |
| Week 20. 마무리 | 11/11/2019 22:00 | 박혜지 |
- 온라인 (구글 행아웃)으로 매주 월요일 22시 ~ 23시 30분에 진행됩니다. (2019.07 ~ 2019.11)
- 스터디 형식: 슬라이드 발표 (약 30분 ~ 40분 이내) + 질의응답 + 토론
- 매주 스터디를 녹화하여 유튜브에 공유합니다.
- 발표
- Assignment 주차에는 발표 없이 토론으로 진행합니다.
- 슬라이드는 CS231n Syllabus에서 제공하는 Slide 또는 개인 슬라이드를 사용합니다.
- 용어는 영어를 우선적으로 사용합니다.
- 질의 응답: 강의 내용과 관련해 서로 질문하고 의견을 공유합니다.
- 토론
- 토론 주제는 단답식 토론 주제나 퀴즈형식도 괜찮습니다.
- 토론을 지향하나 토론 내용이 없으면 넘어가도 괜찮습니다.
- 기타 알림 사항
- 슬랙 채널 ch_딥러닝_비전이나 카카오톡 단톡방을 이용하여 질문하실 수 있습니다.
- 직장인이나 천천히 공부하고 싶은 분들이 있을 것 같아 총 20주로 구성하였습니다.
- 마음껏 질문과 의견을 나누어주세요.