Vision

<aside> 💡 ~하는 것이 우리 스터디/크루 목적입니다. ~를 통해 궁극적으로는 국내 데이터 사이언스와 머신러닝 커뮤니티에 기여하고자 합니다.

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우리에게 힘을 주는 글

<aside> 🪜 그저 첫 발걸음을 떼면 된다. 계단 전체를 올려다 볼 필요도 없다. 그저 첫 발걸음만 떼면 된다.

                             - 마틴 루터 킹

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📢 금주 스터디 공지

<aside> 📢 다음 만남은 2**/22, 일요일 22:22** 에 예정되어 있습니다.

• 자료 링크 : (자료 아카이빙,- ‼️ Course 3. Week 5: Interpretability (업로드 예정)
• 참여 링크 : *(구글 캘린더 초대확인해주세요! (21.08.02.월. 전체 발송!)
• 청강을 위해 매주 일요일 오후 7시 50분, Slack을 통해 참여 링크를 공유하겠습니다!)*

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지난 공지

• [01.05 공지사항 - 1주차]

자료 아카이빙

자료 아카이빙

Ground Rule

1. 발표
   • 발표 시간은 챕터 별 30분 내외 권장 (자유롭게 변경 가능)
   • 발표 자료는 템플릿 형식 또는 jupyter notebook 등 자유롭게 활용 가능
2. 주 1회 블로그 포스팅 업로드
   • 학습 내용 관련
   • 형식 자유
   • 정규회의 종료 후 일괄 업로드 확인
3. 스터디 수료 기준
   • 무통보 결석 누적 2회 시 수료 불가 (OT는 출결 제외)
   • 무통보 지각(30분 이상) 누적 4회 시 수료 불가
4. 청강
   • 청강 허용
   • 모든 발제는 녹화되며 가짜연구소 유튜브에 업로드

학습 활동

1. 기초 (8주)
   • 모두를 위한 딥러닝 시즌 2 - PyTorch 내용 학습
   • 주 1회 정규 미팅에서 내용 발표 (강의 챕터 별 1명, 녹화O, youtube 업로드)
   • 주 1회 학습 내용 정리 블로그 포스팅 권장 (스터디원 전원, 정규회의 후 일괄 확인)
2. 심화 (3주)
   • 파이토치 튜토리얼(링크2) 코드 리딩
   • 주 1회 정규 미팅 전 개인 발제 준비 (스터디원 전원, 어려웠던 부분, 질문 위주로 정리)
   • 주 1회 정규 미팅에서 내용 발표
   • 주 1회 학습 내용 정리 블로그 포스팅 권장 (스터디원 전원)

스터디 계획표

계획표