AI Naver boost camp/회고

강의딥러닝 문제 정의 학습 내용어떻게 모델을 선택하는지문제 정의를 어떻게 접근 하는지  Daily study모델의 Inductive Bias 확인 후데이터가 어떤 모델에 적합한지 생각하기  회고어떤 딥러닝 프로젝트를 진행 할때막연한 과정에, 막연한 결론을 내봤자, 막연한 경험이 될뿐 이다그래서 근간의 이해하면서 공부와 프로젝를 진행 해야한다.

강의Generative Model 학습 내용Autoregressive (AE)Variational Auto Encoder (VAE)Difusstion  Daily study생성모델의 개념과 원리에 대한 이해 회고생성모델에 개념을 정리하고, 수식도 파악 후에 머릿속에 넣어야겠다.

강의Visual-languge model 학습 내용다양한 시각언어 모델 설명 Daily studyLLaVa, instructBLIP 회고모든 논문을 정확히 파악하기는 어렵다.내가 관심있는 분야를 정해서 논문을 하나씩 봐야겠다.

강의멀티모달 학습 내용다양한 데이터 구조멀티모달 학습 방법 Daily studyCLIP 모델 회고CLIP 모델 코드로 이해를 더 많이 함

강의segmentation & Detection의 개념과 활용처 학습 내용segmentation & Detection 에 대한 설명 및 개념 Daily studyR-CNN, DERT, SAM 에 대한 개념 회고논문 리뷰 필요

강의Black box 모델인 CNN의 내부 동작을 가시화하는 방법들적은 수의 데이터로 효율적으로 학습하는 방법인 데이터 증강 학습 내용내부 동작 가시화 방법데이터 증가 Daily study가시화 방법 종류 확인 회고내부 동작 가시화 방법 블로그 작성

강의CNN, ViT 학습 학습 내용ViT 개념 및 코드 학습 Daily studyViT 코드 이해 회고ViT 코드를 다시 한번 복습하고, VGG, Resnet 이해하기VGGNet: https://arxiv.org/abs/1409.1556ResNet: https://arxiv.org/abs/1512.03385

강의Image, Text 전처리 학습 내용torchvision 사용 Daily study데이터 시각화 회고matlib, seaborn 다양한 예시를 통해 저에게 많은 도움이 되었다.

강의Seaborn 학습 내용 Seaborn 사용법 Daily study데이터 시각화 회고주식, 코인 데이터로 seaborn 사용해보기