코딩하는 애옹😸

학습 계획 PyTorch 4강 AutoGrad & Optimizer 5강 Dataset & Dataloader 기본 과제 Custom Model Custom Dataset 기본 퀴즈 PyTorch 구조 학습하기 피어세션 및 행사 10:00 데일리 스크럼 16:00 피어세션 19:00 멘토링 회고 음 뭐랄까. 일단 뇌에 때려박고 코드짜면서 이해하는 느낌이다. 그래서 그런지 뇌에 쥐가 날 것 같다. 눈도 점점 침침해지는 것 같다. 하고 싶은 것 많은데 할 시간이 없다 ㅋㅋㅋㅋ.. 은 핑계겠지~ 그래도 부캠선생님들 완급 조절 잘하시는 것 같다. 강의와 과제의 양을 적절히 균형 맞추시는 것 같은데 그래서 더 킹받음. 끝.

학습 계획 PyTorch 1강 Introduction to PyTorch 2강 PyTorch Basics 3강 PyTorch 프로젝트 구조 이해하기 기본 과제 Custom Model 개발하기 기본 퀴즈 PyTorch 기본 피어세션 및 행사 10:00 데일리 스크럼 16:00 피어세션 회고 TensorFlow만 써보다가 처음으로 PyTorch를 배웠다. 더 쉬운 것 같지만 코드를 자주 봐야겠다. 매주 그렇겠지만, 이번 주는 특히나 과제가 밀리면 안될 것 같다.

학습 계획 심화 과제 [심화과제 3] Maximum Likelihood Estimate 피어세션 및 행사 10:00 데일리 스크럼 15:00 스페셜 피어세션 16:00 피어세션 17:00 오피스아워 회고 이번 주는 정신없이 지나갔지만, 복습의 필요성도 느꼈다. 다음 주가 오기 전에 이번주 과제와 그냥 훑고 지나갔던 Python에 대해서 복습해야겠다. github도 재정비하고.. notion도 재밌어보이던데.. 다음주도 재미있을듯 ㅎㅎ

학습 계획 AI Math 9강 CNN 첫걸음 10강 RNN 첫걸음 기본 퀴즈 AI Math 8강 퀴즈 AI Math 9강 퀴즈 AI Math 10강 퀴즈 심화 과제 [심화 과제 2] Backpropagation 피어세션 및 행사 10:00 데일리 스크럼 16:00 ~ 17:00 피어세션 17:00 ~ 18:00 마스터클래스 회고 Backpropagation 과제 하느라 시간이 오래 걸렸다. 강의에서도 구체적으로 증명하지 않길래 가볍게 넘어갔었는데, 과제하려고 보니까 처음부터 증명하는게 나았을 듯. 심화 과제한 것들도 문서로 정리하고 싶은데 그건 다음에.. 오늘 마스터클래스에서 꽤 유용한 내용들을 얘기해주셨다. 그 내용도 다음에 정리하는 걸로.. 내일은 지금까지 공부한 것들 복습 + python 강의 클리..

학습 계획 AI Math 7강 통계학 맛보기 8강 베이즈 통계학 맛보기 기본 퀴즈 AI Math 7강 퀴즈 심화 과제 [심화 과제 1] Gradient Descent 피어세션 및 행사 10:00 데일리 스크럼 피어세션이 피어씁니다 회고 아~주 기본적인 통계지식만 갖고 있어서 통계학 강의를 들을 때 조금 힘들었다. 하나도 놓치지 않으려고 꼼꼼하게 듣긴 했는데 아무래도 주말에 복습을 필수로 해야겠다. 베이즈 통계학 강의를 다 듣고보니 9시가 넘어서 퀴즈를 풀지 못했다..^^ (내일 할 일이 추가되었습니다 +1)

학습 계획 AI Math 5강 딥러닝 학습방법 이해하기 6강 확률론 맛보기 기본 과제 3. Text Processing 2 기본 퀴즈 AI Math 5강 퀴즈 AI Math 6강 퀴즈 피어세션 및 멘토링 10:00 데일리스크럼 커뮤니티 이벤트에 제출할 ppt 수정 심화과제 살펴보기 멘토님 소개 회고 내일은 심화과제에 초점을 두고 공부해야겠다! 주말 - 정리해놓은 글 다듬기(사진, 수식 등)