딥러닝 스터디는 이번이 두번째 시즌입니다! 첫번째 시즌 나름 알차게 진행되었다고 생각하는데 다소 진행이 빠른 감도 있었고, 요즘 트렌드와 핀트가 다른것 같은 아쉬움도 있었습니다. 이전 시즌을 보니 수요가 꽤 있는 듯 해서, 보완해서 시즌2 갑니다

대상: 딥러닝을 기초부터 생성모델까지 심도있게 공부해볼 사람(초심자 가능)! 특히 제 관심사에 맞춰, diffusion모델을 조금 심도있게 합니다

딥러닝 모델링 스터디의 변하지 않는 축은 구현 연습입니다. 스터디가 끝날때까지 파이토치 코드만 수천줄 쓰면서 익히자는 메타입니다. 로드가 꽤 있으니 시간을 충분히 할애할 수 있는지 판단후 들어오세요

사전지식:

  1. 간단한 확률이론 (디퓨전이나 vae에서 조건부 확률을 좀 다룸. 적분도 꽤 등장하고.. 싫으면 유도과정만 그런가보다 넘기면 됨)
  2. 행렬곱셈(필수)
  3. python(필수) numpy알면 조금 더 편함
  4. 개인 노트북(필수)
  5. 영어 청해실력 있으면 좋음

*사전지식이 아닌 것: pytorch사용법

목차

1-3주

4-6주