저희 모임은 강의식이 아닌 자신이 스스로 공부한 내용을 여러 사람과 공유하는 스터디 방식이며, 스스로 공부하고자 하는 열정을 꼭 준비물로 가지고 와 주시고, 열심히 발표를 해주시면 더욱 감사합니다.
KossLab : http://devlab.oss.kr/
https://drive.google.com/drive/u/0/folders/1KKmp114hPSvM4ddfZxIfbx7RbvJekGRo
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딥러닝
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의료정보학과 생명정보학
- udacity CSE 8803 Special Topics: Big Data : https://classroom.udacity.com/courses/ud758 (의료정보학)
- NGS데이터분석 : https://www.youtube.com/playlist?list=PL_g6MSy-DgrnezNi_Zb9TB2CH0_U_5wE9
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논문읽기 모임
- 컴퓨터과학의 기초를 다지는 단단한 수학 : http://www.yes24.com/24/goods/59611046?scode=032&OzSrank=1
- 수리물리학 : http://www.yes24.com/24/goods/2882261?scode=032&OzSrank=1
- 장소: 신촌 세브란스 연세 암병원 이승호 회의실(B2층) http://goo.gl/sCgerx
- 지하철 신촌역에서 도보로 이동하시거나 세브란스 버스 정류장에서 하차하세요 (750A, 750B,7024 등 다수)
- 매주 금요일, 저녁 7시 30분~10시
- 시작: 2018년 5월 11일
- 바이오케라스 : https://github.com/biospin/biokeras
- 클라우드 바이오 : https://github.com/biospin/cloudnomad_bio
- 모두의 바이오 : https://github.com/biospin/all_bio
- 알바이오플러스 : https://github.com/biospin/R_Bio_Plus
- 알바이오 : https://github.com/biospin/R_Bio
- 빅바이오 : https://github.com/biospin/BigBio
- 딥바이오 : https://github.com/biospin/DeepBio
| seq. | 날짜 | 내용 |
|---|---|---|
| 1 | 2018. 5.11 | (딥러닝) 모두의 딥러닝 - 1장 최고급 요리를 먹을 시간, 2장 처음 해 보는 딥러닝 (김가경) |
| (의료생명정보학) (의료생명정보학) udacity CSE 8803 Special Topics: Big Data - Lesson 1: Introduction to Big Data, Lesson 2: Big Data Course Overview(지용기) | ||
| (논문읽기 모임) Conversational AI: The Science Behind the Alexa Prize(이승우) | ||
| 2 | 2018. 5.18 | (딥러닝) 인공지능을 위한 선형대수 - 1장 : intro와 선형대수의 기초 |
| (의료생명정보학) NGS데이터분석 - NGSeconomy 과 SangerSequencing(김상록) | ||
| (논문읽기 모임) 스마트폰 위의 딥러닝(김태흥) | ||
| 3 | 2018. 5.25 | (딥러닝) 모두의 딥러닝 - 3장 가장 훌륭한 예측선 긋기: 선형 회귀(김학영) |
| (의료생명정보학) (의료생명정보학) udacity CSE 8803 Special Topics: Big Data - Lesson 3: Predictive Modeling | ||
| (논문읽기 모임) End-to-end Music Classification | ||
| (논문읽기 모임) Learning to Treat Sepsis with Multi-Output Gaussian Process Deep Recurrent Q-Networks(정혜원) | ||
| 4 | 2018. 6. 1 | (딥러닝) 인공지능을 위한 선형대수 - 2장 : 선형방정식과 선형시스템 + 선형결합 |
| (의료생명정보학) NGS데이터분석 - 제2강 모두 | ||
| (논문읽기 모임) Reinforced Continual Learning(이승우) |
| seq. | 날짜 | 내용 |
|---|---|---|
| 1 | 2018. 6. 8 | (딥러닝) 모두의 딥러닝 - 4장 오차 수정하기: 경사 하강법 (김상록) |
| (의료생명정보학) udacity CSE 8803 Special Topics: Big Data - Lesson 4: Classification Methods: Metrics(김가경) | ||
| (논문읽기 모임) kaggle 리뷰 : Cervical Cancer Risk Classification | ||
| kaggle 리뷰 : Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic) Data Set | ||
| 2 | 2018. 6.15 | (딥러닝) 인공지능을 위한 선형대수 - 2장 : 선형독립과 선형종속 + 부분공간의 기저와 차원 (박지혜) |
| (의료생명정보학) NGS데이터분석 -제3강 Fastq 포맷 및 다운로드(지용기) | ||
| (논문읽기 모임) Learning Deep Features for Discriminative Localization | ||
| Grad-CAM: 대선주자 얼굴 위치 추적기 (김태흥) | ||
| 3 | 2018. 6.22 | (딥러닝) 모두의 딥러닝 - 5장 참 거짓 판단 장치: 로지스틱 회귀, 실습(안태영) |
| (의료생명정보학) udacity CSE 8803 Special Topics: Big Data - Lesson 5: Ensemble Methods | ||
| (논문읽기 모임) Neural Text Generation: A Practical Guide(이승우) | ||
| 4 | 2018. 6.29 | (딥러닝) 인공지능을 위한 선형대수 - 2장 : 선형변환 + 선형변환 with Neural Networks |
| (의료생명정보학) NGS데이터분석 - 제4강 모두 | ||
| (논문읽기 모임) 발표자가 선정 |
| seq. | 날짜 | 내용 |
|---|---|---|
| 1 | 2018. 7. 6 | (딥러닝) 모두의 딥러닝 - 6장 퍼셉트론 |
| (의료생명정보학) udacity CSE 8803 Special Topics: Big Data - Lesson 6: MapReduce ( 1/2 ) | ||
| (논문읽기 모임) 발표자가 선정 | ||
| 2 | 2018. 7.13 | (딥러닝) 인공지능을 위한 선형대수 - 2장 : 전사함수와 일대일함수 + 3 장 : Least Squares Problem 소개 |
| (의료생명정보학) NGS데이터분석 - 제5강 모두 | ||
| (논문읽기 모임) 발표자가 선정 | ||
| 3 | 2018. 7.20 | (딥러닝) 모두의 딥러닝 - 7장 다층 퍼셉트론 |
| (의료생명정보학) udacity CSE 8803 Special Topics: Big Data - Lesson 6: MapReduce ( 2/2 ) | ||
| (논문읽기 모임) 발표자가 선정 | ||
| 4 | 2018. 7.27 | (딥러닝) 인공지능을 위한 선형대수 - 3장 : Least Squares와 그 기하학적 의미 + 정규방정식 |
| (의료생명정보학) NGS데이터분석 - 제6강 모두 | ||
| (논문읽기 모임) 발표자가 선정 |
| seq. | 날짜 | 내용 |
|---|---|---|
| 1 | 2018. 8. 3 | (딥러닝) (딥러닝) 모두의 딥러닝 - 10장 모델 설계하기 , 11장 데이터 다루기 |
| (의료생명정보학) NGS데이터분석 - 제9강 모두 | ||
| (논문읽기 모임) 발표자가 선정 | ||
| 2 | 2018. 8.10 | (딥러닝) 인공지능을 위한 선형대수 - 3장 : Orthogonal Projection Ⅰ + Orthogonal Projection ⅠⅠ |
| (의료생명정보학) udacity CSE 8803 Special Topics: Big Data - Lesson 8: Computational Phenotyping(지용기) | ||
| (논문읽기 모임) Shake-Shake Regularization(김태흥) | ||
| 3 | 2018. 8.17 | (딥러닝) 모두의 딥러닝 - 12장 다중 분류 문제 해결하기 , 13장 과적합 피하기 |
| (의료생명정보학) NGS데이터분석 - 제11강 | ||
| (의료생명정보학) NGS데이터분석 - 제12강 | ||
| 4 | 2018. 8.24 | (딥러닝) 인공지능을 위한 선형대수 - 3장 : 그람-슈미트 직교화와 QR 분해 |
| (의료생명정보학) udacity CSE 8803 Special Topics: Big Data - Lesson 9: Dimensionality Reduction/Tensor Factorization | ||
| (논문읽기 모임) 발표자가 선정 |
| seq. | 날짜 | 내용 |
|---|---|---|
| 1 | 2018. 8.31 | (딥러닝) 모두의 딥러닝 - 14장 베스트 모델 만들기, 15장 선형 회귀 적용하기 |
| (의료생명정보학) NGS데이터분석 - 제13강 모두 | ||
| (논문읽기 모임) 발표자가 선정 | ||
| 2 | 2018. 9. 7 | (딥러닝) 인공지능을 위한 선형대수 - 4장 : 고유벡터와 고유값, 영공간과 직교여공간 |
| (의료생명정보학) udacity CSE 8803 Special Topics: Big Data - Lesson 10: Spark(지용기) | ||
| (논문읽기 모임) 발표자가 선정 | ||
| 3 | 2018. 9.14 | (딥러닝) 모두의 딥러닝 - 16장 CNN 익히기, 17장 순환 신경망(RNN) |
| (의료생명정보학) NGS데이터분석 제14강 - ChIP seq | ||
| (딥러닝) 인공지능을 위한 선형대수 - 4장 : 특성방정식, 대각화, 고유값 분해와 선형변환 |