AI Robotics KR - CS231n 스터디 Repository

스터디 소개:

• 목적: Stanford University CS231n: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition 강의를 통해
  딥러닝 기반 비전에 대해 공부하기.
• 기간: 2019년 7월 ~ 2019년 11월
• 참여자: 박혜지(스터디장), 장형기, 전마로, 김영기, 이정연, 김한준, 임한동, 채병기, 정혜원, 배현진
• 기획 그룹: AI Robotics KR

스터디 진행 방법:

• 강의 Syllabus를 참고해 개인적으로 공부를 하고 매주 돌아가면서 한명의 스터디원이 발표하고,
  질의응답 시간에 관련 내용을 가지고 의견을 나눕니다. Google Hangout의 그룹화상통화 기능을 이용해 발표합니다.
• 참고한 자료는 2017년도 동영상 강의와 2017년도 슬라이드 / 2019년도 슬라이드 및 Lecture Notes 입니다.
• 팀원들은 Slack과 카카오톡을 이용하여 소통하고 스터디에 도움이 될만한 내용은 'Study Records' 폴더 또는
  Issues에 공유합니다.

Repository 사용법:

• 'Study Records' 폴더: 스터디 내용 / 추가 정보 공유
• Issues: 스터디에서 나눈 질의응답 / 추가 정보 공유
• 'Assignments' 폴더: 스터디원들의 Assignment 코드 공유

스터디 진도표

스터디 내용	날짜와 시간	발표자	발표자료	스터디노트
Week 1. Introduction + 자기소개	07/01/2019 22:00	박혜지	pdf	Notes
Week 2. Image Classification	07/08/2019 22:00	장형기	pdf	Notes
Week 3. Loss Functions and Optimization	07/15/2019 22:00	전마로	ppt	Notes
Week 4. Introduction to Neural Networks	07/22/2019 22:00	김영기	ppt	Notes
Week 5. CNN (Convolutional Neural Networks)	07/29/2019 22:00	이정연	ppt	[Notes]
Week 6. Deep Learning Software	08/05/2019 22:00	김한준	[pdf]	[Notes]
Week 7. Training Neural Networks, part 1	08/12/2019 22:00	전마로	[pdf]	[Notes]
Week 8. Assignment # 1 (CS231n 2019)              →이후 내용 깃헙 공유	08/19/2019 22:00	토론	[pdf]	[Notes]
Week 9. Training Neural Networks, part 2	08/26/2019 22:00	김영기	[pdf]	[Notes]
Week 10. CNN Architectures	09/02/2019 22:00	장형기	[pdf]	[Notes]
Week 11. RNN (Recurrent Neural Networks)	09/09/2019 22:00	임한동	[pdf]	[Notes]
Week 12. Assignment #2 (CS231n 2019)              →이후 내용 깃헙 공유	09/16/2019 22:00	토론	[pdf]	[Notes]
Week 13. Detection and Segmentation	09/23/2019 22:00	김한준	[pdf]	[Notes]
Week 14. Visualizing and Understanding	09/30/2019 22:00	채병기	[pdf]	[Notes]
Week 15. Generative Models	10/07/2019 22:00	임한동	[pdf]	[Notes]
Week 16. Deep Reinforcement Learning	10/14/2019 22:00	이정연	[pdf]	[Notes]
Week 17. Efficient Methods and Hardware                  for Deep Learning	10/21/2019 22:00	박혜지	[pdf]	[Notes]
Week 18. Assignment #3 (CS231n 2019)              →이후 내용깃헙 공유	10/28/2019 22:00	토론	[pdf]	[Notes]
Week 19. Adversarial Examples and Adversarial Training	11/04/2019 22:00	정혜원	[pdf]	[Notes]
Week 20. 마무리	11/11/2019 22:00	박혜지	[pdf]	[Notes]

CS231n 온라인 스터디 안내

- 온라인 (구글 행아웃)으로 매주 월요일 22시 ~ 23시 30분에 진행됩니다. (2019.07 ~ 2019.11)
- 스터디 형식: 슬라이드 발표 (약 30분 ~ 40분 이내) + 질의응답 + 토론 
- 매주 스터디를 녹화하여 유튜브에 공유합니다.

- 발표
  - Assignment 주차에는 발표 없이 토론으로 진행합니다.
  - 슬라이드는 CS231n Syllabus에서 제공하는 Slide 또는 개인 슬라이드를 사용합니다.
  - 용어는 영어를 우선적으로 사용합니다.

- 질의 응답: 강의 내용과 관련해 서로 질문하고 의견을 공유합니다.

- 토론
  - 토론 주제는 단답식 토론 주제나 퀴즈형식도 괜찮습니다.
  - 토론을 지향하나 토론 내용이 없으면 넘어가도 괜찮습니다.

- 기타 알림 사항
  - 슬랙 채널 ch_딥러닝_비전이나 카카오톡 단톡방을 이용하여 질문하실 수 있습니다.
  - 직장인이나 천천히 공부하고 싶은 분들이 있을 것 같아 총 20주로 구성하였습니다.
  - 마음껏 질문과 의견을 나누어주세요.

유용한 링크 모음

• Deep Learning Book
• Coursera - Mathematics for Machine Learning Course
• K-MOOC
• MIT - Linear Algebra, Gilbert Strang)
• Khan Academy - Linear Algebra
• Papers with code