🏫 Education

• 교육기관 : 한국IT교육원
• 교육자료출처 : yebiny (Nibey) (github.com)

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1. SkillTreePython

• Python의 자료형, 조건문, 내장함수, 함수와 클래스, 알고리즘을 학습했습니다.

2. SkillTreePython-DataAnalysis

1. 데이터 분석 기초 - Numpy와 Pandas를 활용하는 방법을 학습하고 Titanic, SanFranciscoCrime, Scooter_rental의 전처리 실습을 진행했습니다.
2. 데이터 시각화 - Matplotlib과 Seaborn의 다양한 옵션과 그래프를 활용하는 방법을 학습하고 한국부동산데이터, 한국재정데이터를 활용하여 시각화 실습을 진행하였습니다.
3. 통계기반 데이터 분석 - 다양한 확률변수, 확률밀도(질량)함수, 확률분포의 종류들을 학습하고 값에 따라 변화하는 양상을 학습하였습니다.
4. 탐색적 데이터 분석 - 위 내용들을 기반으로 EDA 실습을 진행하였습니다.
5. 머신러닝기반 데이터 분석 - perceptron, adaline, linear_regression, logistic_regression, softmax_regression 등을 Scratch 부터 구현하였고 다양한 머신러닝 기법을 학습했습니다.

3. SkillTreePython-DeepLearning-main

1. openCV & yolo_V3 - openCV를 통해 이미지 데이터를 처리하는 방법을 배우고 yoloV3을 통해 이미지, 동영상에서 객체탐지, bboxing, labeling을 실습하였습니다.
2. 딥러닝with텐서플로우-basic - DNN, CNN에 대해 학습하고 Alexnet, VGG16, ResNet을 Scratch부터 구현하였습니다.
3. NLP - 임베딩을 직접 만들거나 Glove를 받아와서 진행하고 Varnila RNN, LSTM, GRU를 구현하고 차이를 비교하였습니다.
4. 케라스_창시자에게_배우는_딥러닝 - 데이터로드, 증강, 콜백, 전이학습 등을 학습하였습니다.

4.Paper_with_code

1. U_Net - U_Net의 논문을 정리하고 이진분류/다중분류에 대해 코드를 구현하였습니다.
2. GAN, CGAN - Autoencoder, Variable Autoencoder, KL_divergence 를 배경지식으로 학습하고 GAN, CGAN을 구현하였습니다.
3. Style_Transfer - 코드를 구현하였습니다.
4. Batch_Normalization - Batch normalizaion의 원 논문과 BN의 효과 입증이 잘못되었다는 논문을 함께 정리하였습니다.