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“Student-professor relationships are based on trust. Acts, which violate this trust, undermine the educational process. Your classmates and the professor will not tolerate violations of academic integrity”
| 주차 | 회 | Date | Lecture | Notice |
|---|---|---|---|---|
| 1주차 | 01 | 08월 28일(월) |
- 00. 강의 소개 - 00. 딥러닝 소개 강의 노트 |
- _01_code 로컬 디렉토리 및 _02_homeworks 로컬 디렉토리 변경 사항 초기화 : git checkout -- _01_code : git checkout -- _02_homeworks - link_dl 리포지토리 최신화 : git pull |
| 02 | 08월 30일(수) |
- 00. 딥러닝 소개 - 01. 개발 환경 구축 강의 노트 (개정: 2023.09.03) |
- windows에서 cuda 호환 torch 설치 방법 : pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 : https://pytorch.org/ 참고 - 이미 torch가 설치되어 있는 경우 아래와 같이 먼저 설치된 torch 제거 필요 : pip uninstall torch torchvision |
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| 2주차 | 03 | 09월 04일(월) |
- 01. 개발 환경 구축 - 02. 텐서 구조체 강의 노트 |
- Tensor Shape, Dimension, and Rank 강의 노트 (추가) |
| 04 | 09월 06일(수) | - 02. 텐서 구조체 | - Homework #1 (기한: 9월 19일) 숙제 설명 | |
| 3주차 | 05 | 09월 11일(월) | - 03. 다양한 데이터의 텐서 표현 및 다루기 강의 노트 |
- 데이터 (zip 파일)
다운 로드
- zip 파일을 해제하여 _00_data 폴더 얻음 --> link_dl 폴더 하위에 _00_data 폴더 위치 시킴 |
| 06 | 09월 13일(수) | - 03. 다양한 데이터의 텐서 표현 및 다루기 | ||
| 4주차 | 07 | 09월 18일(월) | - 04. 학습과 자동미분 강의 노트 | |
| 08 | 09월 20일(수) | - 04. 학습과 자동미분 | ||
| 5주차 | 09 | 09월 25일(월) | - 04. 학습과 자동미분 | - Homework #2 (기한: 10월 15일) 숙제 설명 |
| 10 | 09월 27일(수) | - 05. 심층 신경망 모델과 학습 강의 노트 | ||
| 6주차 | 11 | 10월 02일(월) | 대체 공휴일 | |
| 12 | 10월 04일(수) | - 05. 심층 신경망 모델과 학습 | ||
| 7주차 | 13 | 10월 09일(월) | 한글날 (공휴일) | |
| 14 | 10월 11일(수) | - 05. 심층 신경망 모델과 학습 | ||
| 8주차 | 15 | 10월 16일(월) | - 06. 심층 신경망 학습 - Best Practice 강의 노트 | |
| 16 | 10월 18일(수) | - 06. 심층 신경망 학습 - Best Practice | ||
| 9주차 | 17 | 10월 23일(월) | - 07. 합성곱 신경망 (CNN) 강의 노트 | |
| 18 | 10월 25일(수) | - 07. 합성곱 신경망 (CNN) 강의 노트 | ||
| 10주차 | 19 | 10월 30일(월) | 중간 고사 | |
| 20 | 11월 01일(수) | - 08. 다양한 최적화 및 정규화 기법 강의 노트 | ||
| 11주차 | 21 | 11월 06일(월) | - 08. 다양한 최적화 및 정규화 기법 | - Homework #3 (기한: 11월 18일 (일)) 숙제 설명 |
| 22 | 11월 08일(수) | - 08. 다양한 최적화 및 정규화 기법 강의 노트 | ||
| 12주차 | 23 | 11월 13일(월) | - 09. 다양한 CNN 모델 강의 노트 | |
| 24 | 11월 15일(수) | - 09. 다양한 CNN 모델 | ||
| 13주차 | 25 | 11월 20일(월) | - 10. 순환 신경망 (RNN) 강의 노트 | |
| 26 | 11월 22일(수) | 학교 공식 휴강 (논술고사) | ||
| 14주차 | 27 | 11월 27일(월) | - 10. 순환 신경망 (RNN) | - Time Series Data 강의 노트 (추가) |
| 28 | 11월 29일(수) | - 11. LSTM과 시계열 데이터 예측 강의 노트 | - Homework #4 (기한: 12월 15일 (금)) 숙제 설명 | |
| 15주차 | 29 | 12월 04일(월) | - 11. LSTM과 시계열 데이터 예측 |
- 비트코인 가격 데이터 (일봉: 2014.9.17 ~ 2023.10.31)
다운 로드
: _00_data/k_cryptocurrency 폴더 내에 BTC_KRW.csv 파일 저장 |
| 30 | 12월 06일(수) | - 12. 전이 학습 강의 노트 | ||
| 16주차 | 31 | 12월 11일(월) | - 13. 오토인코더 강의 노트 | |
| 32 | 12월 13일(수) |
기말 고사 장소: 2공학관 313/314, 시간: 11시 ~ 12시 50분 |
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1) jupyter notebook 환경에서 각 숙제별로 ipynb 파일 생성
2) ipynb 파일 내에 코드를 작성하고 작성한 코드 설명시에 Markdown 문법으로 입력해야 함
3) 생성한 ipynb 파일에 대해 자신만의 방법을 사용하여 온라인상 URL을 생성
4) 다음 사이트에 해당 URL을 입력
5) jupyter notebook 단축키
