팀은 지원자분 본인 포함 4인~8인정도로 구성될 예정입니다

전체적인 스터디 흐름, 선택한 강의에 대한 설명, 커리큘럼 편성 등을 구성해주세요. 아래 페이지에 들어가서, 각자 팀에 맞는 내용을 작성해 주세요.

A team 1학기

커리큘럼 편성을 돕고자 참고할 페이지를 첨부합니다

커리큘럼 편성 예시 : 2nd Semester I-team Curriculum

<aside> 💡 올려 주시면 저희가 "아 이정도면 너무 컨퍼런스 콜이 짧게 끝날 것 같다, 아 이정도면 충분할 것 같다, 아 이건 실습이 조금 더 필요할 것 같은데 더 시도해보아도 좋을 것 같다" 정도의 피드백을 드릴 생각입니다. 위에서 언급했듯, S 팀으로서 각 A 를 이끌어주시는 분의 역량에 맞추어 주십시오. 스스로의 실력을 끌어올릴 기회도 되셨으면 좋겠습니다.

</aside>

1. 커리큘럼 권장사항

• 강의 하나 잡고 공부하기, 캐글 실습, 논문읽기 등 시험기간 제외하고 자율적으로 10주차 내외로 구성
• 매주 정해진 시간에 진행 (몇 시간 이상 진행할 것인지, 밤에 진행하면 좋음)
• 매우 구체적이지는 않아도 윤곽이 잡혀있어서 실패가능성이 적게끔 하면 성공할 가능성이 높습니다.
  • ex) 컨퍼런스콜-강의 듣고 발표하기 (4주간 진행) 캐글실습(2주) 논문읽기 (3주) 마지막 주차에 토이 프로젝트 진행
  • ex) 팀 이름 정하기. 주마다 관련 주제 발표. 팀 내에서 자율적으로 인원 선정
• 강의 예시
  • 머신러닝 강의 예시: Coursera(https://www.coursera.org/learn/machine-learning) + Kaggle실습
  • 자연어 처리 예시: 음성강의(https://bbongcol.github.io/deep-learning-bookmarks/) + Kaggle실습
  • 비전 예시: CS231N+ (https://towardsdatascience.com/deep-learning-unbalanced-training-data-solve-it-like-this-6c528e9efea6) + Kaggle실습

<aside> 💡 명심하세요! 정해진 틀은 없습니다. 평소에 꿈꿔 왔던 스터디 방식을 실현해 보시고 스스로의 포트폴리오로 만들 수 있으면 좋을 것 같습니다. 커리큘럼을 미리 편성하는 이유는, 최소한의 계획이 있어야 스터디가 체계적으로 굴러갈 것이라는 생각 때문입니다. 형식에 얽매이지 마세요!

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추가 권장 사항

• 스터디 관련 내용을 github에 남겨주셨으면 좋겠습니다.