GDSC KU AI Study Session(2023.10.6-2023.11.8)의 관리를 위한 리포지토리입니다. 강의 자료 업로드 및 과제 제출을 목적으로 사용합니다. 스터디는 CS231n의 자료를 기반으로 운영되며, 딥러닝의 기본적인 원리 및 간단한 구조에 대한 이해를 목표로 합니다.
각 주차별로 공부한 내용을 정리하고, 과제를 업로드하고 과제 코드 리뷰를 받습니다.
Comming soon~
날짜 | 시간 | 강의 자료 | 과제 |
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10.06(금) | 18:30~20:30 | Image Classification [slide] [lecture] | |
Loss Functions and Optimization [slide] [lecture] | |||
Deep Learning Software [slide] [lecture] | |||
10.11(수) | 18:00~20:00 | Introduction to Neural Networks [slide] [lecture] | |
Training Neural Networks, part 1 [slide] [lecture] | |||
Training Neural Networks, part 2 [slide] [lecture] | |||
11.01(수) | 18:00~20:00 | Convolutional Neural Networks [slide] [lecture] | |
CNN Architectures [slide] [lecture] | |||
Detection and Segmentation [slide] [lecture] | |||
11.18(수) | 18:00~20:00 | Generative Models [slide] [lecture] | |
Introduction to Transformers [lecture] |
- CS231n Python/Numpy Tutorial [Link]