[스터디] AI

작성자
이승민
작성일
2022-05-19 21:33
조회
354

2022 AI 스터디

소개

2022 SIOR AI 스터디는 요즘 가장 핫한  딥러닝의 CNN 학습 및 실습을 목표로 진행합니다. 유튜브 "모두를 위한 딥러닝 시즌2"를 참고하여 머신러닝의 기본 개념부터 딥러닝 개념까지의 이론 학습뿐만 아니라, Google Colaboratory(Colab)와 Tensorflow를 활용하여 코드 실습도 진행하였습니다.

참여인원

황찬욱(전전18), 강오령(기계20), 박창민(컴공16), 이승민(기계18)

강의








방식

1명 주도 토론 (1명은 로테이션)

일정

일주일에 1번 목요일 21:00~23:00

4/21: 황찬욱

Lec 01: 기본적인 Machine Learning 의 용어와 개념 설명

Lec 02: Simple Linear Regression

Lab 02: Simple Linear Regression 를 TensorFlow 로 구현하기

Lec 03: Linear Regression and How to minimize cost

Lab 03: Linear Regression and How to minimize cost 를 TensorFlow 로 구현하기

Lec 04: Multi-variable Linear Regression

Lab 04: Multi-variable Linear Regression를 TensorFlow 로 구현하기

4/28: 박창민

Lec 05-1: Logistic Regression/Classification 의 소개

Lec 05-2: Logistic Regression/Classification 의 cost 함수, 최소화

Lab 05-3: Logistic Regression/Classification 를 TensorFlow 로 구현하기

Lec 06-1: Softmax Regression: 기본 개념소개

Lec 06-2: Softmax Classifier의 cost함수

Lab 06-1: Softmax classifier 를 TensorFlow 로 구현하기

Lab 06-2: Fancy Softmax classifier 를 TensorFlow 로 구현하기

5/5: 강오령

Lab 07-1: Application & Tips: 학습률(Learning Rate)과 데이터 전처리(Data Preprocessing)

Lab 07-2-1: Application & Tips: 오버피팅(Overfitting) & Solutions

Lab 07-2-2: Application & Tips: 학습률, 전처리, 오버피팅을 TensorFlow 로 실습

Lab 07-3-1: Application & Tips: Data & Learning

Lab 07-3-2: Application & Tips: 다양한 Dataset 으로 실습

5/12: 이승민

Lec 08-1: 딥러닝의 기본 개념: 시작과 XOR 문제

Lec 08-2: 딥러닝의 기본 개념2: Back-propagation 과 2006/2007 ‘딥’의 출현

Lec 09-1: XOR 문제 딥러닝으로 풀기

Lec 09-2: 딥넷트웍 학습 시키기 (backpropagation)

Lab 09-1: Neural Net for XOR

Lab 09-2: Tensorboard (Neural Net for XOR)

5/19: 황찬욱

Lab 10-1: Sigmoid 보다 ReLU가 더 좋아

Lab 10-2: Weight 초기화 잘해보자

Lab 10-3: Dropout

Lab 10-4: Batch Normalization

앞으로의 계획

5/26: 박창민

Lec 11-1: ConvNet의 Conv 레이어 만들기

Lec 11-2: ConvNet Max pooling 과 Full Network

Lec 11-3: ConvNet의 활용예

Lab 11-0-1: CNN Basic: Convolution

Lab 11-0-2: CNN Basic: Pooling

Lab 11-2: mnist cnn keras functional eager

Lab 11-1: mnist cnn keras sequential eager

Lab-11-3: mnist cnn keras subclassing eager

Lab-11-4: mnist cnn keras ensemble eager

Lab-11-5: mnist cnn best keras eager

여름방학 및 2학기 전시회

CNN을 활용한 다양한 실습 및 전시회 프로젝트 진행 예정

<Simple CNN example>

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