2021.08.11 - [Week 2] Day 3. 적응기간(3)

멘토님과 처음 만났다.

인상 좋으시고 친절하게 잘 설명해주신다.

많은 도움을 주실 것 같아 다행이다.

 

기초가 부족하기 때문에 김성훈 교수님의 <모두를 위한 딥러닝> 강의가 도움이 될 것이라고 하셔서

프리코스 강의 복습 후 모두를 위한 딥러닝까지 복습해야겠다.

 

다른 분들은 다 많이 아시고 잘 하시는 것 같고 나만 너무 뒤쳐져있다.

갈 길이 너무 멀어 보이지만 최대한 열심히 해야겠다.

 

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공부한 내용

1. CNN

 - convolution 연산

 - CNN 구조

 - stride and padding

 - convolution filter의 dimension

 - convolution filter 적용 후 dimension과 채널 수

 - convolution kernel의 parameter 수 계산

 - CNN model의 parameter 수 계산

 - 1x1 convolution 적용의 의미와 효과

2. Modern CNN

 - AlexNet : ReLU 사용, Network 2개로 분리, LRM(Local response normalization), Overlapping pooling, Data augmentation, Dropout

 - VGGNet : 3x3 convolution 사용 이유와 효과

 - GoogLeNet : Inception blocks의 이점, 1x1 convolution의 이점

 - ResNet : identity map(residual connection or skip connection), 네트워크 깊게 쌓을 수 있는 이유, 1x1 convolution 적용 이유, Batch normalization, Bottleneck architecture

 - DenseNet : concatenation의 사용 이유와 효과, Dense Block and Transition Block, 

3. Computer Vision

 - Semantic Segmentation : FCN(Fully Convolutional Network) 사용 이유와 효과, Deconvolution

 - Detection : R-CNN, SPPNet, Fast R-CNN, Faster R-CNN, Region Proposal Network, YOLO

4. 이고잉님(생활코딩) - git / github 특강

 - vscode에서 git 사용 방법

 - github repository 사용 방법

 - commit and push

 - pull = fetch and merge

 - 같은 시간에 작업한 내용들의 충돌 해결

5. AI Math 1-5 복습

6. 피어세션

7. 멘토링

 

 

내일 할 일

1. Lecture : RNN, Transformer 

2. Assignment : LSTM, Multi-headed Attention

3. 이고잉님 - git / github 특강(2)

4. 오피스 아워

5. 피어세션 회고록 작성