[ 인공지능 학회 ] CV, NLP, AE, GAN, RecSys, Speech 등 다양한 분야의 논문 리뷰 및 구현
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다양한 Task의 논문 리뷰 및 구현
- CV, NLP, AE, GAN 등 다양한 분야의 Base 논문을 접해보고 본인이 원하는 분야 선정
- 해당 분야의 SOTA 논문 리뷰를 통해 더 깊게 탐구
- 최종적으로 하나의 프로젝트를 수행할 수 있는 능력 도모
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Git&GitHub 활용 능력 배양
- 다른 사람의 코드를 가지고 와서 사용하는 것에 능숙해짐
- 새로운 데이터가 들어왔을 때 모델 구조를 직접 변경해보고 성능 향상을 할 수 있도록 함
- VSCode, PyCharm, Colab, JupyterLab 등의 다양한 Python Editor 환경을 잘 다룰 수 있도록 함
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활발한 커뮤니케이션
- 자유로운 질의응답 분위기 조성을 통한 의견 나눔
- 스터디원들과 함께 발표를 준비함으로써 실력 보완 및 시너지 효과 기대
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논문 작성 및 포트폴리오 정리
- 각 주에 발표한 내용은 Notion 및 GitHub에 업로드
- 프로젝트 한 내용을 기반으로 논문 작성
- Base Session에서는 BASE 논문을 읽고 관심 있는 분야 선정
- Advanced Session에서는 SOTA 모델 리뷰 및 단계별 구현
- Project Session에서는 하나의 프로젝트를 스스로 수행할 수 있는 능력 도모
- Writing Session을 통해 궁극적으로 본인만의 논문을 작성
| 주차 | 분류/분할 | 탐지/생성 | 자연어 |
|---|---|---|---|
| 1주 | Network(1) | Object Detection(1) | NLP(1) |
| 2주 | Network(2) | Object Detection(2) | NLP(2) |
| 3주 | Network(3) | Object Detection(3) | NLP(3) |
| 4주 | Image Segmentation(1) | Object Detection(4) | NLP(4) |
| 5주 | Image Segmentation(2) | Auto Encoder(1) | NLP(5) |
| 6주 | Image Segmentation(3) | Auto Encoder(2) | NLP(6) |
| 7주 | Image Segmentation(4) | GAN(1) | NLP(7) |
| 8주 | GAN(2) | GAN(3) | GAN(4) |
| 주차 | 분류/분할 | 탐지/생성 | 자연어 |
|---|---|---|---|
| 1주 | InceptionV3 | SPPNet | Seq2Seq |
| 2주 | DCN | Faster R-CNN | Transformer |
| 3주 | EfficientNet | YOLO | ELMO |
| 4주 | U-Net | RetinaNet | GPT-1 |
| 5주 | SegNet | AE | Digital Signal Bert |
| 6주 | DeepLAB | VAE | RoBERTa |
| 7주 | Mask-RCNN | GAN | BART |
| 8주 | CycleGAN | StyleGAN | StarGAN |