AI부스트코스 2주차 : 학습정리 및 회고

AI 부스트캠프 2기 1주차에는 기본적인 ai수학, 파이썬에 대하여 공부를 하였습니다. 

2주차에는 DL Basic이라는 코스가 예정되어 있었습니다. 

이번주에 무엇을 배웠는지 알아보도록 하겠습니다.

1.강의주제 : DL basic

• 딥러닝 역사
• Multi Layer Perceptrom
• Optimization
• CNN
• RNN,Transfomer
• GAN

2.과제:

• 필수과제: MLP Assignment: 비교적 쉽게 빈칸을 채움
• 필수과제:Optimization : optimization 함수가 pytorch에는 어떤것이 있는지 알 수 있었음
• 필수과제: CNN : pytorch에서 conv 함수가 어떤 인자를 받는지 알 수 있엇음
• 필수과제 : MHA:  attention의 전체적인 틀이 어떤지 알수 있엇음
• 선택과제: vIT,AAE,MDN : 기존 모델과의 차이점을 몰라서 안했음

3.피어세션

• Optimization까지는 열심히 다들 준비하셧지만, Transformer,Gan은 전체적인틀만 아는 정도라 깊은 질문이 나오질 않았다.

4.내가 얻어간것

• 저번주에 확률 개념을 다져가지고 이번 강의에서 사용된 이론적 배경소개를 예전보다 더욱더 잘 이해하게 된거 같다.