ㅂ✨ 팀 소개

<aside> 💡 기계학습의 근본을 배워보자.

기계 학습의 원리와 응용을 폭넓게 다루고, 특히 딥러닝을 깊이 있게 공부해보고자 합니다. 원시적인 학습 모델에서 출발하여 현대 학습 모델까지 역사적 맥락을 짚으며 설명하며, 새로운 기법과 이전 기법을 대비하여 알고리즘에 대한 통찰력을 얻고자 합니다. 학습 교재에서 제공하는 연습문제를 함께 풀고 알고리즘을 함께 구현할 예정입니다.

</aside>

📢 스터디 공지

<aside> 📢 첫 만남은 6월 29일(목) 오후 8시에 예정되어 있습니다.

• 주제 : OT
• 자료 링크
• 참여 링크 : 가짜연구소 디스코드 YB
• 할 일 :
  1. 노션 팀 페이지 꼼꼼히 읽어보기
  2. 디스코드에 공지한 5개 공지 꼼꼼히 읽어보고 반응 표시하기 </aside>

🖱️ 기능 메뉴

출석 체크 (1)

관련 자료

• 지난 공지
• 발표자 순서 : (8월부터: 김채윤)
  • 김홍비 → 오현세 → 임세희 → 이정진 → 장영준 → 김예신 → 강성규 → 전유진 → 조문기 → 김태형 → 김채윤

📜 모임 계획표

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📚 자료 아카이빙

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🚩 빌더 소개

• 안녕하세요 이번 스터디를 맡은 빌더 김홍비, 오현세입니다.
• 김홍비
• 오현세
• 부팀장님 : 조문기

⚽ Ground Rule

<aside> 📢 스터디 규칙

• 웹캠 : 편한 스터디를 추구하므로 Free(웹캠 끄더라도 집중해주세요)
• 질문이 있을 땐 언제든 발표 중간에 마이크를 키고 질문을 해주세요. 능동적인 스터디 분위기를 만들어봅시다!
• 시간 잘 지키기!
• 출석체크를 위해 고정된 이름(2-3글자)으로 참여해주세요.
• 서로간의 Respect 부탁드립니다.
• 3회 이상 무단 불참시 제명 및 수료 불가합니다. (OT, 리뷰 제외)
  • 불가피한 이유로 불참 시 빌더에게 연락 부탁드립니다. </aside>

👟 학습 활동

1. 진행 & 발표 (스터디 시간 1시간 30분)
   • 한 챕터의 내용을 2주간 진행할 예정입니다.
   • 챕터 1주차: 책 텍스트 내용 각자 공부해온 뒤 → 스터디 시간에 함께 정리 & 발표
   • 챕터 2주차: 해당 챕터의 연습문제 풀이 & 알고리즘 코드 구현 풀이
2. 학습 활동 (필수): 연습문제 해설지 만들기 & 알고리즘 구현 코드 만들기
   • 연습문제 해설지 → 가짜 연구소 도서관 자료로 아카이빙할 예정
   • 알고리즘 구현 코드 → 가짜 연구소 깃허브에 아카이빙할 예정

💫 팀 멤버

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