ML Study 심화과정

내용

• 스터디 멤버 각각 CNN, RNN, RL 중 하나의 주제를 깊게 탐구하여본다.
• 기초 이론에 기반했던 이전의 스터디와 달리 심화과정은 특정 주제의 이론 및 개발 을 중심으로 한다.
• 매주 각 멤버별 스터디 내용 발표
• 발표와 함께 다음 주차 스터디 내용 공개
• 논문 리뷰 적극 추천
• 각 멤버별 스터디 방식 및 진행속도는 자율 에 맡긴다.
• 각 멤버별 브랜치 생성 및 개별 스터디 내용 저장
• 본인의 해당 폴더에 자유롭게 스터디 진행
• ML 스터디 멤버 전원은 스터디 내용을 토대로 7월에 AUSG Summer ML Hands-on-Labs 을 주최한다.

ML Study 심화과정

• 조민지 : Convolution Neural Network
• 정초이 : Recurrent Neaural Network
• 남궁선 : Reinforcement Learning

논문 링크

• Open AI : https://openai.com/
• NIPS : https://nips.cc/
• ICML : https://icml.cc/

기초 ML 이론 스터디 자료 저장소

• Link