ML-Study

스터디 개요

• 스터디 활동 기간

  • 총 8주

    (다음 학기 시작 전)

    • 스터디는 총 8주 동안 진행하며 8주차 이후에는 해체하는 단계를 거친다.

  • 첫 4주 (1월)

    • (1주) 기본적인 딥러닝 개요와 데이터 분석 및 학습 도구를 익히는데 목표로 한다.
    • (2주) 딥러닝 심화 내용 공부
    • Tensorflow를 활용한 코딩 연습
    • Pandas, Numpy, Pyplot 도구를 활용한 데이터 분석 및 시각화 과정

  • 마지막 4주 (2월)

    • (1주) 블록체인의 데이터를 분석하기 위해 데이터 수집 및 몇가지 그래프를 통해 시각화 하기
    • (2주) 로지스틱 회귀 분석 및 딥러닝을 통한 모의 트레이딩 컴퓨팅 개발
    • (3주) Kaggle 문제 선별 및 풀어보기
    • (4주) 데이터와 딥러닝 도구를 이용해 블록체인 기술의 문제점에 적용할 수 있는 연구 주제 브레인 스토밍하기

• 스터디 목표

  • 인공지능 기초 이론 공부
  • 파이썬의 데이터 분석 도구를 자유자재로 코딩할 수 있는 정도로 이해하기
  • 딥러닝을 활용한 연구 주제 선별하기

• 스터디 방법

  • 매일 오후 5시에 모여서 그날 공부한 내용을 학습하고 복기 한다. 학습 자료인 모두를 위한 딥러닝은 강의 내용을 쉽게 전달하기 위해 디테일한 정보를 제거하였는데 이를 꼬리물기식 질문을 통해 사고를 확장하는 과정을 거친다.
  • 매 주 금요일 오후 5시에는 한 주 동안 공부한 내용을 시험지 검증을 통해 외우지 못한 내용을 다시 한 번 검증하는 과정을 거친다.