스터디 종료!!!!!!!!!!!!
<aside>
💡 본 스터디를 통해 Machine learning의 여러가지 개념과 구현방법을 익히고 데이터를 이용한 문제해결능력을 향상시키고자 합니다.
누락/탈주자 없이!!! 스터디 마지막 날, 러너분들의 Track Certification을 이곳에 업데이트 하면서 페이지 잠금을 하겠습니다~!!!
</aside>
빌더 & 러너 소개!!
자기 소개하기
Quick Navigation
Working Space
가짜 도서관
🧪 가짜연구소 Github
다음 스터디 일정
<aside>
🗣 일시 : 종료!!!
장소 :
주제 : MLS track - Complete!!!
(→ Final Assignment due date : 10월 17일 월요일 자정)
(→ 과제 마감시간은 Asia/Seoul time zone을 기준으로 함)
</aside>
공지
- [공지사항 - 0주차 : OT]
- [공지사항 - 9주차]
- [공지사항 - 11주차]
- [공지사항 - 0주차]
- [공지사항 - 0주차]
- [공지사항 - 0주차]
Ground Rule
- 주간 미팅 (스터디)
- 일정 - 매주 수요일 오후 8시
- 발표 시간 - 120분 내외 (난이도에 따라서 유동적으로 진행)
- 러너 중 한명을 발표자로 선정 (전날 오후 5시 카카오톡 사다리타기 이용)
- 학습내용 발표 및 질의응답
- 발표 자료는 lecture note 활용 (PDF)
- 스터디 진행시, 캠 켜두기
- 주 1회 학습 내용 포스팅 업로드
- Track 수료 기준
- 무통보 결석 누적 2회 시 수료 불가 (OT는 출결 제외)
- 무통보 지각 누적 4회 시 수료 불가
- 특이사항 발생시 반드시 빌더에게 사전에 연락을 해주시길 바랍니다!
- 청강
학습 활동
- 기본 학습 내용 (24주)
- Machine learning scientist track 학습
- 매주 정해진 분량의 온라인 강의 수강 및 프로그래밍 과제 진행 - 4h/1week
- 발표자는 주 1회 정규 스터디에서 학습 내용 발표 및 질의응답 진행
(내용보충이 필요할 경우 중간중간 빌더가 해당 내용을 설명)
- 스터디 진행에 대한 철학
- 스터디에는 반드시 강의내용을 학습하고 참석하기
(학습을 하지 않고 스터디에 참여하면 학습효율이 매우 낮음..)
- 학습도중 발생한 의문이 있다면 스터디 단톡방에 그때그때 공유해서 해결
- 정규 미팅의 발표자는 당일 랜덤 추첨
- 학습/스터디에 필요한 시간외에는 최대한 시간소모가 없도록 노력할 예정
(발표자료도 강의노트로 강제)
- 어떠한 질문이라도 할 수 있는 스터디 분위기 조성하기!!!
스터디 계획표
계획표
출석 체크
출석 체크
참고할 만한 학습 자료