11월 6일 2회차
-모임 방법 : 비대면
-주제 : 기초딥러닝(CNN)을 이용한 이미지 분류
-진행 시간 : 10:10 ~ 11:30
1. 교재 선정 : 파이토치의 첫걸음
교재 링크
2. 사용언어 - 파이썬
기본적인 코드 이해를 위해 파이썬의 기초적인 부분을 공부해 오기로 결정.
참고 링크 파이썬 기초 3장(제어문), 4장(함수)
3. 딥러닝(CNN) 배우기
inflearn에서 머신러닝 CNN 파트 영상을 시청하고, 다음 모임 때 각자 질문하기.
참고 링크 inflearn-기본적인-딥러닝-강좌
4. 저번시간 To-do list : 나선경 경계는 어떻게 구분하는가?
playground 링크 tensorflow_playground
playground에서 parameter들을 수정해가면서 경계를 구분하는 활동을 진행.
그 중에서도 난이도가 높았던 나선형 경계를 구분하는 방법을 논의.
Solution 링크 Neural_Net_Spiral
5. Neural Net의 기본 개념 설명
Forward & Backpropagation
참고 링크 순전파와 역전파
6. 다음 모임 일정 논의
11월 6일 2회차
-모임 방법 : 비대면
-주제 : 기초딥러닝(CNN)을 이용한 이미지 분류
-진행 시간 : 10:10 ~ 11:30
1. 교재 선정 : 파이토치의 첫걸음
교재 링크
2. 사용언어 - 파이썬
기본적인 코드 이해를 위해 파이썬의 기초적인 부분을 공부해 오기로 결정.
참고 링크 파이썬 기초 3장(제어문), 4장(함수)
3. 딥러닝(CNN) 배우기
inflearn에서 머신러닝 CNN 파트 영상을 시청하고, 다음 모임 때 각자 질문하기.
참고 링크 inflearn-기본적인-딥러닝-강좌
4. 저번시간 To-do list : 나선경 경계는 어떻게 구분하는가?
playground 링크 tensorflow_playground
playground에서 parameter들을 수정해가면서 경계를 구분하는 활동을 진행.
그 중에서도 난이도가 높았던 나선형 경계를 구분하는 방법을 논의.
Solution 링크 Neural_Net_Spiral
5. Neural Net의 기본 개념 설명
Forward & Backpropagation
참고 링크 순전파와 역전파
6. 다음 모임 일정 논의