Standalone-DeepLearning 딥러닝 홀로서기 세미나

 

시간을 내지 않고는 배울 수 없다. 그렇지 않은 일이 어디 있는가? 평범한 일상을 살기에도 큰 용기가 필요한 법이다. 일찍 시작해야 한다고 알고는 있었지만 여전히 달려들어 배우지 않는다. 내용을 꼼꼼히 보고 따라 하기로 한다.

 

Contents

Lec1 (01/17, Thur)

딥러닝 홀로서기 세미나 오리엔테이션, Machine Learning Basic과 Linear Regression에 대한 내용을 다뤘습니다.

 Lec1-A(OT) / 슬라이드 / 비디오

 Lec1-B(Machine Learning Basic) / 슬라이드 / 비디오

 Lec1-C(Linear Regression) / 모두를 위한 머신러닝-딥러닝 강의 슬라이드1, 슬라이드2, 슬라이드3 / 비디오

 Lab1(Linear Regression) / 실습 코드 / 비디오

 1회차를 즐기셨거나 혹은 어려웠다면 피드백을 남겨주세요! / 피드백 설문

 

Lec2 (01/21, Mon)

Logistic Regression, Multi-Label Classification, Artificial Neural Network

<시작 전에 보면 좋은 자료들>

 Python Class를 잘 모르겠다 -> 점프 투 파이썬 - 클래스 편

 Python 자료형을 잘 모르겠다(tuple, dictionary, set 등) -> 점프 투 파이썬 - 자료형 편

 Numpy와 빠르게 익숙해지고 싶다 -> 김태완님 - Numpy CheatSheet

 다양한 변수들로 실험한 결과를 관리하고 시각화하고 싶다 -> 조재영 - Tox21 MLP

 Lec2-A / 슬라이드 / 비디오

 Lec2-B / 슬라이드 / 비디오

 Lec2-C / 슬라이드 / 비디오

 Lab2(Pytorch Regression) / 실습 코드 / 비디오1, 비디오2

 Lab3(Pytorch Classification) / 실습 코드 / 비디오

 Assignment1(Pytorch MNIST) / 시작 코드 / 설명 비디오 /
      피드백 및 과제 제출용 설문 / (Due: 2019.01.23(Wed) 22:00)

 2회차를 즐기셨거나 혹은 어려웠다면 피드백을 남겨주세요! / 피드백 설문

 

Lec3 (01/24, Thur)

Model Capacity, Overfitting/Underfitting, Regularization

<시작 전에 보면 좋은 자료들>

 Train, Validation, Test 뭔가 헷갈린다?? -> About Train, Validation and Test Sets in Machine Learning

 Pandas 맛보기 -> 10 Minutes to Pandas

 실험 결과 로깅을 위한 json 파일 포맷 이해하기 -> JSON으로 작업하기

 matplotlib보다 더 쩌는 시각화 라이브러리 -> seaborn

 Lec3-A / 슬라이드 / 비디오

 Lec3-B / 슬라이드 / 비디오

 Lec3-C / 슬라이드 / 비디오

 Lec3-D / 슬라이드 / 비디오

 Lec3-E / 슬라이드 / 비디오

 

 Lab4(Pretty Code) / 실습 코드 / 비디오

 Assignment2(Cifar10 Hyperparameter Tuning) / 시작 코드 / 설명 비디오 /
      피드백 및 과제 제출용 설문 / (Due: 2019.01.27(Sun) 22:00)

 3회차를 즐기셨거나 혹은 어려웠다면 피드백을 남겨주세요! / 피드백 설문

 

Lec4 (01/28, Mon)

Optimizer, Visualize 5 dimension Data with Pandas & Seaborn

 Lec4-A(with Lab5) / 슬라이드 / 실습 코드 / 비디오

 Lec4-B / 슬라이드 / 비디오

 Lab6 / 슬라이드 / 실습 코드 / 비디오

 Assignment3(Again, Cifar10 Hyperparameter Tuning) / 시작 코드 /
      피드백 및 과제 제출용 설문 / (Due: 2019.01.30(Wed) 22:00)

 4회차를 즐기셨거나 혹은 어려웠다면 피드백을 남겨주세요! / 피드백 설문

 

Lec5 (01/31, Thur)

Basic of Convolutional Neural Network (CNN)

 Lec5-A (Review of assignment #3) / 과제 코드 / 비디오

 Lec5-B / 슬라이드 / 비디오

 Lab7 / 실습 코드 / 비디오

 Assignment4(CIFAR-10 classification with CNN) / 시작코드 / 피드백 및 과제 제출용 설문 / (Due: 2019.02.06(Wed) 22:00)

 5회차를 즐기셨거나 혹은 어려웠다면 피드백을 남겨주세요! / 피드백 설문

 

Lec6 (02/07, Thur)

Advanced CNN Architectures (Skip-connection, Inception, ResNet)

 Lec6-A (Review of assignment #4) / 과제 코드 / 비디오

 Lec6-B / 슬라이드 / 비디오

 Lab8 / 실습 코드 / 비디오

 Assignment5(CIFAR-100 classification with ResNet) / 시작코드 / 피드백 및 과제 제출용 설문 / (Due: 2019.02.010(Sun) 22:00)

 6회차를 즐기셨거나 혹은 어려웠다면 피드백 남겨주세요! / 피드백 설문

 

Lec7 (02/11, Mon)

Basic of Recurrent Neural Network (RNN)

 Lec7-A (Review of assignment #5) / 과제 코드 / 비디오

 Lec7-B / 슬라이드 / 비디오

 Lab9 / 실습 코드 / 비디오

 7회차를 즐기셨거나 혹은 어려웠다면 피드백 남겨주세요! / 피드백 설문

 

Lec8 (02/14, Thur)

Advanced RNN Architectures (LSTM, GRU)

 

<시작 전에 보면 좋은 자료들>

 LSTM을 시각적으로 쉽게 이해하고 싶다면 -> Understanding LSTM Networks - Colah's Blog

 pytorch에서 나만의 데이터셋을 만들려면? -> Data Loading Tutorial - Pytorch Official Tutorial

 LSTM을 pytorch에서 정확하게 쓰려면? -> LSTM for time series in pytorch - Jessica's Blog

 Lec8-A / 슬라이드 / 비디오

 Lab10 / 실습 코드 / 비디오

 8회차를 즐기셨거나 혹은 어려웠다면 피드백 남겨주세요! / 피드백 설문

 

Lec9 (02/18, Mon)

Basic of Graph Convolutional Network (GCN)

<시작 전에 보면 좋은 자료들>

 GCN을 찬찬히 제대로 다시 공부하고 싶다면? -> Graph Convolutional Networks - Thomas's Blog

 분자 데이터를 쉽게 다룰 수 있는 RDkit 라이브러리를 더 알고 싶다면? -> Practice RDkit - Seongok's Jupyter Notebook

 Lec9-A / 슬라이드 / 비디오

 Lab11 / 실습 코드 / 비디오

 9회차를 즐기셨거나 혹은 어려웠다면 피드백 남겨주세요! / 피드백 설문

 

Lec10 (02/21, Thur)

Generative Model: VAE and GAN

<시작 전에 보면 좋은 자료들>

 Maximum Likelihood에 대해 궁금하다면? -> Probability vs Likelihood

 Lec10-A / 슬라이드 / 비디오

 Lec10-B / 슬라이드 / 비디오

 Lec10-C / 슬라이드 / 비디오

 10회차를 즐기셨거나 혹은 어려웠다면 피드백 남겨주세요! / 피드백 설문

 

참고 자료

Standalone-DeepLearning 깃허브 저장소 

 

 

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