Machine Learning (Deep Learning) Study

Study 자료

Week 1, 2 - Introduction to deep learning, Neural Networks Basics

Week 3 - Shallow neural networks

Week 4 - Deep Neural Networks

Week 5 - Practical aspects of Deep Learning

Week 6 - Optimization algorithms

Week 8 - Convolutional Neural Networks

실습 자료

https://www.tensorflow.org/tutorials?hl=ko

발제자 순서

• 9/12
• 9/19 1, 2주차 : 재경
• 9/26 3주차 : 지원
• 10/3 (휴식)
• 10/10 4주차 : 상원
• 10/17 (휴식)
• 10/24 5주차 : 영준
• 10/31 6주차 : 은주 -> 상원 (Improving Deep Neural Networks - week 2)
• 11/7 7주차 :
• 11/14 8주차 : 재경 (Improving Deep Neural Networks - week 3)
• 11/21 9주차 : 은주 (Convolutional Neural Networks - week 1)
• 11/28 10주차 :
• 12/5 11주차 :
• 12/12 12주차 :
• 12/19 13주차 :

Study 방식

• 킹갓 Andrew Ng 교수님의 Coursera 강의 따라잡기.
• 1주일에 한강씩 들으면서 천천히 나가봅시다.
• programming assignment를 위주로 나가보기.
• wiki에 최대한 발제 자료 정리하기.
• week마다 폴더를 만들고, 그 안에 자신의 이름 폴더를 만들어서 ipynb 파일 저장하기(남의 것은 건들지 말자!!)