※ 본 스터디 커리큘럼은 머신러닝과 딥러닝에 대한 이해가 있다는 것을 기반으로 계획했습니다.
이해에 어려움이 있다면 실습
에 있는 머신러닝(chapter 6), 딥러닝(chapter 7) 파트를 추가적으로
학습하는 걸 추천합니다.
🔊 안내드립니다!
새해가 밝았네요!! 여러분 복 많이 받으세요!! 새해와 함께 NLP 스터디.. 함 시작해볼까요!?!!?!? 스터디 리뷰를 위한 만남이 다음 주부터 바로 진행되었으면 좋겠습니다!
- 개별 스터디 : 공지를 본 지금 이 순간! ~ 2/4
- 이론 : chapter별 약 2시간
- 실습 : chapter별 약 3시간
- 스터디 리뷰 : 매주 수요일 19시반, 정보관 스터디룸
- 프로젝트 : 2/5 ~ 2/23
-
주차 날짜 이론 실습 1 1/2 ~ 1/7 자연어 처리의 시작 9-3 ~ 9-5, 9-8, 9-10 ~ 9-14 2 1/8 ~ 1/14 자연어 처리와 딥러닝 10 전체 3 1/15 ~ 1/21 Seq2seq&Attention 14, 15 전체 4 1/22 ~ 1/28 Transformer 16 전체 5 1/29 ~ 2/4 자연어 처리 최신 연구 동향 프로젝트 아이디어 생각 17 전체, 22-2 (22-2 외 자유) -
스터디 일지 작성해서 github에 PR 날리기
- 각자 공부하면서 집중적으로 본 부분에 대한 설명
- 알게 된 것
- 이번 학습 주차에서 중요하다 생각하는 것
- 등등! 자유!
- 이론 강의 ‘생각해보기’ 에 대한 답변 공유하며 의견 나누기
- 으쌰으쌰
이론
: www.boostcourse.org/ai330
실습
: https://wikidocs.net/book/2155
- 일정 : 2/5 ~ 2/23
- 진행 방식
- 개인 또는 2~3인 1팀
- 주제
- 스터디 완료 후 논의