Day_29 02. Image & Text Visualization Techniques
Image & Text Visualization TEchniques
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Visualization
Day_27 04. Custom Matplotlib Theme
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[Day27] NLP 5 ~ 6강 & 시각화 6-2강
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Day_27 03. Interactive Visualization 실습
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[Day26] NLP 3 ~ 4강 & 시각화 5-3 ~ 6-1강
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Day_26 04. Interactive Visualization
Interactive Visualization
Day_26. 03 다양한 시각화 라이브러리
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[Day25] NLP 1 ~ 2강 & 시각화 5-1 ~ 5-2강
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Day_25 04. Pie Charts
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Day_25 03. Polar Coordinate
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[Day16] 이미지 분류 3 ~ 4강 & 시각화 4-3강
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Day_16 03. Seaborn 심화
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[Day15] 이미지 분류 1 ~ 2강 & 시각화 4-1 ~ 4-2강
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Day_15 04. Seaborn 기초
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Day_15 03. Seaborn 소개
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[Day14] PyTorch 8~10강 & 시각화 3-3 ~ 3-4강
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Day_14 05. More Tips
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Day_14 04. Facet 사용하기
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Day_13 04. Color 사용하기
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Day_13 03. Text 사용하기
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[Day10] DL Basic 9~10강 & 시각화 2-3강
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Day_10 03. Scatter Plot 사용하기
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[Day8] DL Basic 4~6강 & 시각화 2-2강 & 필수과제 CNN Assignment
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Day_8 04. Line Plot 사용하기
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Day_8 03. Computer Vision Applications
Computer Vision Applications
[Day7] DL Basic 3강 & 시각화 2-1강 & 필수과제 Optimization Assignment
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Day_7 02. Bar Plot 사용하기
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Day_6 05. Python과 Matplotlib
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Day_6 04. 시각화의 요소
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Day_6 03. Welcome to Visualization (OT)
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Python
Python - List, Set, Dict 자료형에 따른 시간 복잡도
백준 1920번 수 찾기 문제를 풀면서 list 안에서 특정 값을 찾을 땐 시간 초과…. set 안에서 특정 값을 찾을 땐 통과!!
[Day3] 파이썬 6 ~ 7강 & AI math 1 ~ 4강 & 선택과제 1
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Day_3 03. pandas II
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Day_3 02. pandas I
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Day_3 01. numpy
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Day_2 [필수과제 5] Morsecode
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Day_2 [필수과제 4] Baseball
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[Day2] 파이썬 3 ~ 5강 & 필수과제 4, 5
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Day_2 06. Python data handling
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Day_2 05. File / Exception / Log Handling
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Day_2 04. Module and Project
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Day_2 03. Python Object Oriented Programming
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Day_2 02. Pythonic code
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Day_2 01. Python Data Structure
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Day_1 [필수과제 3] Text Processing 2
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Day_1 [필수과제 2] Text Processing 1
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Day_1 [필수과제 1] Basic Math
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[Day1] 파이썬 1 ~ 2강 & 필수과제 1, 2, 3
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Day_1 07. String and advanced function concept
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Day_1 06. Conditionals and Loops
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Day_1 05. Function
Function and Console I/O
Day_1 04. Variables
Variables
Day_1 03. 파이썬 코딩 환경
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Day_1 02. 파이썬 개요
파이썬 개요
Day_1 01. Basic computer class for newbies
Basic computer class for newbies
P-Stage level1
Day_24 [스페셜피어세션]
17조 - 김태현님 16조 - 정소희님 - 승균님 빨리빨리 적용해서 잘 구현 - 수홍님 새로운 방법을 잘 찾아서 레퍼런스 제공 38조 - 김준영님 - 특별하게 엄청나게 잘한 사람은 없었고 다같이 열정적으로 했음 - 개인별로 해보고 싶은 부분이 겹치지 않...
Day_24 [P-Stage level 1] Mask Image Classification 개인 회고
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Day_21 Mission
Mission
[Day19] 이미지 분류 9 ~ 10강
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Day_19 02. Experiment Toolkits & Tips
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day_19 01. Ensemble
Ensemble
[Day18] 이미지 분류 7 ~ 8강
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Day_18 02. Training & Inference 2 - Process
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Day18 01. Training & Inference 1 - Loss, Optimizer, Metric
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[Day17] 이미지 분류 5 ~ 6강
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Day_17 02. Model 2 - Pretrained Model
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Day_17 01. Model 1 - Model with PyTorch
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[Day16] 이미지 분류 3 ~ 4강 & 시각화 4-3강
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Day_16 02. Data Generation
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Day_16 01. Dataset
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[Day15] 이미지 분류 1 ~ 2강 & 시각화 4-1 ~ 4-2강
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Day_15 02. Image Classification & EDA
Image Classification & EDA
Day_15 01. Competition with AI Stages!
Competition with AI Stages!
Paper
Dual Contrastive Learning Paper Review (3)
부족하겠지만 처음으로 논문을 읽고 번역해보려 함
Dual Contrastive Learning Paper Review (2)
부족하겠지만 처음으로 논문을 읽고 번역해보려 함
Dual Contrastive Learning Paper Review (1)
부족하겠지만 처음으로 논문을 읽고 번역해보려 함
R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks
R-Drop: Regularized Dropout for Neural Networks paper review
Entailment as Few-Shot Learner
Entailment as Few-Shot Learner paper review
Deep transfer learning mechanism for fine-grained cross-domain sentiment classification
Deep transfer learning mechanism for fine-grained cross-domain sentiment classification paper review
Task-Aware Representation of Sentences for Generic Text Classification
Task-Aware Representation of Sentences for Generic Text Classification paper review
Sentiment Classification in Customer Service Dialogue with Topic-Aware Multi-Task Learning
Sentiment Classification in Customer Service Dialogue with Topic-Aware Multi-Task Learning paper review
Grey-box Adversarial Attack And Defence For Sentiment Classification
Grey-box Adversarial Attack And Defence For Sentiment Classification
Universal Adversarial Triggers for Attacking and Analyzing NLP (3)
Universal Adversarial Triggers for Attacking and Analyzing NLP (3)
Universal Adversarial Triggers for Attacking and Analyzing NLP (2)
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Universal Adversarial Triggers for Attacking and Analyzing NLP (1)
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Strong Baseline for Query Efficient Attacks in a Black Box Setting (1)
Strong Baseline for Query Efficient Attacks in a Black Box Setting (1)
Attention Is All You Need paper review (4)
부족하겠지만 처음으로 내 스스로 논문을 읽고 정리해보려 함
Attention Is All You Need paper review (3)
부족하겠지만 처음으로 내 스스로 논문을 읽고 정리해보려 함
Attention Is All You Need paper review (2)
부족하겠지만 처음으로 내 스스로 논문을 읽고 정리해보려 함
Attention Is All You Need paper review (1)
1편 Attention Is All You Need Review (1) 2편 Attention Is All You Need Review (2) 3편 Attention Is All You Need Review (3) 4편 Attention Is All You Need...
오피스아워
Day_80 [오피스아워] 데이터베이스 연동을 통한 분산 모델 최적화 하기 - 임종국 멘토
[오피스아워] 데이터베이스 연동을 통한 분산 모델 최적화 하기 - 임종국 멘토
Day_75 [오피스아워] Baseline 코드에 모듈 작성하기 - 신종선 멘토
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Day_72 [오피스아워] 중국 딥러닝 엔지니어들의 삶 + 중국 기업의 데이터 이야기&다양한 (한국어) 데이터 구축 과정에서의 findings - 김재인, 조원익 멘토
[오피스아워] 중국 딥러닝 엔지니어들의 삶 + 중국 기업의 데이터 이야기&다양한 (한국어) 데이터 구축 과정에서의 findings - 김재인, 조원익 멘토
Day_67 [오피스아워] 데이터 제작 Behind: 퀄리티 있는 RE 데이터 제작을 위한 데이터를 제작하는 방법 - 전종섭, 조원익 멘토
[오피스아워] 데이터 제작 Behind: 퀄리티 있는 RE 데이터 제작을 위한 데이터를 제작하는 방법 - 전종섭, 조원익 멘토
Day_59 [오피스아워] NLP with RL, Vision - 성예닮 멘토
[오피스아워] NLP with RL, Vision - 성예닮 멘토
Day_50 [오피스아워] Elastic Search
[오피스아워] Elastic Search - 서중원 멘토
Day_48 [오피스아워] 강의 설계 의도 및 AMA(Ask Me Anything)
[오피스아워] 강의 설계 의도 및 AMA(Ask Me Anything) - 조대현 멘토
Day_43 [오피스아워] Chatbot with NLP
[오피스아워] Chatbot with NLP - 이녕우
Day_40 [오피스아워] Relation Extraction
[오피스아워] Relation Extraction - 박채훈
Day_37 [오피스아워] AI 신약 개발
[오피스아워] AI 신약개발 - 김준태
Day_36 [오피스아워] 시각화
[오피스아워] 시각화 - 장유진
Day_33 [오피스아워] NLP 선택과제 해설
[오피스아워] NLP 선택과제 해설 - 문영기 멘토님
Day_20 [오피스아워] Image classificaion 경진대회 solution 공유
[오피스아워] Image classificaion 경진대회 solution 공유
Day_19 [오피스아워] Baseline code 및 Auto ML 실습 세션
[오피스아워] Baseline code 및 Auto ML 실습 세션
Day_9 오피스아워 (과제해설) - 이주용, 이하경, 류영표 멘토
오피스아워 (과제해설) - 이주용, 이하경, 류영표 멘토
Day_5 오피스아워 (과제해설)
오피스아워 (과제해설)
AI Math
[Day5] AI math 9 ~ 10강 & 선택과제 2
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Day_5 02. RNN 첫걸음
RNN 첫걸음
Day_5 01. CNN 첫걸음
CNN 첫걸음
Day_4 [선택과제 3] Maximum Likelihood Estimation (MLE)
[선택과제 3] Maximum Likelihood Estimation (MLE)
[Day4] AI math 5 ~ 8강 & 선택과제 3
[Day4] AI math 5 ~ 8강 & 선택과제 3
Day_4 04. 베이즈 통계학 맛보기
베이즈 통계학 맛보기
Day_04 03. 통계학 맛보기
통계학 맛보기
Day_4 02. 확률론 맛보기
확률론 맛보기
Day_4 01. 딥러닝 학습방법 이해하기
딥러닝 학습방법 이해하기
Day_3 [선택 과제 1] Gradient Descent
[선택 과제 1] Gradient Descent
[Day3] 파이썬 6 ~ 7강 & AI math 1 ~ 4강 & 선택과제 1
[Day3] 파이썬 6 ~ 7강 & AI math 1 ~ 4강 & 선택과제 1
Day_3 07. 경사하강법 - 매운맛
경사하강법 - 매운맛
Day_3 06. 경사하강법 - 순한맛
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Day_3 05. 행렬이 뭐예요?
행렬이 뭐예요?
Day_3 04. 벡터가 뭐예요?
벡터가 뭐예요?
마스터클래스
Day_84 [마스터클래스] 모델최적화대회 - 김정훈 마스터
[마스터클래스] 모델최적화대회 - 김정훈 마스터
Day_82 [마스터클래스] 클라이언트 사이드 ML - 김정훈 마스터
[마스터클래스] 클라이언트 사이드 ML - 김정훈 마스터
Day_74 [마스터클래스] 한지윤 마스터
[마스터클래스] 한지윤 마스터
Day_64 [마스터클래스] 서민준 마스터
[마스터클래스] 서민준 마스터
Day_49 [마스터클래스] 서민준 마스터
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Day_47 [마스터클래스] 안수빈 마스터
[마스터클래스] 안수빈 마스터
Day_45 [마스터클래스] 김성현 마스터
[마스터클래스] 김성현 마스터
Day_34 [마스터클래스] 주재걸교수님
[마스터클래스] 주재걸교수님
Day_28 [마스터클래스] 주재걸교수님
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Day_24 [마스터클래스] 김태진 강사님
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Day_18 [마스터클래스] 김태진 마스터
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Day_13 [마스터클래스] 최성철 교수님
[마스터클래스] 최성철 교수님
Day_10 [마스터클래스] 최성준 교수님
[마스터클래스] 최성준 교수님
Day_7 [마스터클래스] 안수빈 강사님
[마스터클래스] 안수빈 강사님
Day_4 [마스터클래스] 임성빈 교수님
AI Math FAQ
DL Basic
[복습] Transformer
The Illustrated Transformer 을 통한 Transformer 재정리!!
[Day10] DL Basic 9~10강 & 시각화 2-3강
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Day_10 02. Generative Models 2
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Day_10 01. Generative Models 1
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[Day9] DL Basic 7~8강 & 필수과제 LSTM Assignment & Multi-headed Attention Assignment
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Day_9 02. Sequential Models - Transformer
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Day_9 01. Sequential Models - RNN
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[Day8] DL Basic 4~6강 & 시각화 2-2강 & 필수과제 CNN Assignment
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Day_8 02. Modern CNN - 1x1 convolution의 중요성
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Day_8 01. Convolution은 무엇인가?
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[Day7] DL Basic 3강 & 시각화 2-1강 & 필수과제 Optimization Assignment
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Day_7 01. Optimization
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[Day6] DL Basic 1 ~ 2강 & 시각화 1-1 ~ 1-3강 & 필수과제 MLP Assignment
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Day_6 02. 뉴럴 네트워크 - MLP (Multi-Layer Perceptron)
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Day_6 01. 딥러닝 기본 용어 설명 - Historical Reviews
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특강
Day_77 특강 ART Lab Culture - Terry
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Day_72 [특강] 취업특강 - Upstage HK CTO 김재범님
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Day_36 [특강] 자연어 처리를 위한 언어 모델의 학습과 평가 - 박성준
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Day_36 [특강] Full Stack ML Engineer - 이준엽
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Day_36 [특강] AI 시대의 커리어 빌딩 - 박은정
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Day_36 [특강] AI Ethics - 오혜연
[특강] AI Ethics
Day_35 [특강] 캐글 그랜드마스터의 노하우 대방출 - 김상훈
[특강] 캐글 그랜드마스터의 경진대회 노하우 대방출
Day_35 [특강] 내가 만든 AI 모델은 합법일까, 불법일까? - 문지형
[특강] [AI와 저작권법] 내가 만든 AI 모델은 합법일까, 불법일까?
Day_35 [특강] 서비스 향 AI 모델 개발하기 - 이활석
[특강] 서비스 향 AI 모델 개발하기
Day_35 [특강] AI + ML 과 Quant Trading - 구종만
[특강] AI + ML 과 Quant Trading
Day_12 [특강 - 파이썬 Unit Test] 라이엇 게임즈 유석문 CTO
[특강 - 파이썬 Unit Test] 라이엇 게임즈 유석문 CTO
Day_11 [특강 - 개발자로 산다는 것] 라이엇 게임즈 유석문 CTO
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Day_9 [github 특강2] 이고잉 강사님
[github 특강2] 이고잉 강사님
Day_8 [github 특강1] 이고잉 강사님
[github 특강1] 이고잉 강사님
Day_7 [도메인 특강] 서대원 & 박선규
[도메인 특강] 서대원 & 박선규
PyTorch
PyTorch .contiguous() 가 뭘까?
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[Day14] PyTorch 8~10강 & 시각화 3-3 ~ 3-4강
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Day_14 03. PyTorch Troubleshooting
PyTorch Troubleshooting
Day_14 02. Hyperparameter Tuning
Hyperparameter Tuning
Day_14 01. Multi-GPU 학습
Multi-GPU 학습
[Day13] PyTorch 6~7강 & 시각화 3-1 ~ 3-2강
[Day13] PyTorch 6~7강 & 시각화 3-1 ~ 3-2강
Day_13 02. Monitoroing tools for PyTorch
Monitoroing tools for PyTorch
Day_13 01. 모델 불러오기
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[Day12] PyTorch 4~5강
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Day_12 02. Dataset & Dataloader
Dataset & Dataloader
Day_12 01. AutoGrad & Optimizer
AutoGrad & Optimizer
[Day11] PyTorch 1~3강
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Day_11 03. PyTorch 프로젝트 구조 이해하기
PyTorch 프로젝트 구조 이해하기
Day_11 02. PyTorch Basics
PyTorch Basics
Day_11 01. Introduction to PyTorch
Introduction to PyTorch
NLP
Day_31 02. Advanced Self-supervised Pre-training Models
Advanced Self-supervised Pre-training Models
Day_31 01. Self-supervised Pre-training Models
Self-supervised Pre-training Models
Day_30 02. Transformer (2)
Transformer (cont’d)
Day_30 01. Transformer (1)
Transformer (1)
[Day27] NLP 5 ~ 6강 & 시각화 6-2강
[Day27] NLP 5 ~ 6강 & 시각화 6-2강
Day_27 02. Beam Search and BLEU score
Beam Search and BLEU score
Day_27 01. Sequence to Sequence with Attention
Sequence to Sequence with Attention
[Day26] NLP 3 ~ 4강 & 시각화 5-3 ~ 6-1강
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Day_26 02. LSTM and GRU
LSTM and GRU
Day_26 01. Recurrent Neural Network and Language Modeling
Recurrent Neural Network and Language Modeling
[Day25] NLP 1 ~ 2강 & 시각화 5-1 ~ 5-2강
[Day25] NLP 1 ~ 2강 & 시각화 5-1 ~ 5-2강
Day_25 02. Word Embedding
Word Embedding
Day_25 01. Intro to NLP, Bag-of-Words
Intro to NLP, Bag-of-Words
KLUE
Day_45 01. Huggingface hub 에 모델 공유하기
Huggingface hub 에 모델 공유하기
Day_43 01. 최신 자연어처리 연구
최신 자연어처리 연구
Day_42 02. GPT 언어 모델 기반의 자연어 생성
GPT 언어 모델 기반의 자연어 생성
Day_42 01. GPT 언어 모델
GPT 언어 모델
Day_41 01. Huggingface hub 에 모델 공유하기
Huggingface hub 에 모델 공유하기
Day_39 02. BERT 언어모델 기반의 문장 토큰 분류
BERT 언어모델 기반의 문장 토큰 분류
Day_39 01. BERT 기반 두 문장 관계 분류 모델 학습
BERT 기반 두 문장 관계 분류 모델 학습
Day_38 03. BERT 기반 단일 문장 분류 모델 학습
BERT Pre-Training
Day_38 02. 한국어 BERT 언어모델 학습
BERT Pre-Training
Day_38 01. BERT 언어모델 소개
BERT 언어모델 소개
Day_37 02. 자연어의 전처리
자연어의 전처리
Day_37 01. 인공지능과 자연어 처리
인공지능과 자연어 처리
모델최적화
Day_83 01. 학습 파이프라인 최적화 및 마무리
학습 파이프라인 최적화 및 마무리
Day_82 02. 찢은 모델 꾸겨 넣기: Quantization 실습(with torch, tensorrt)
찢은 모델 꾸겨 넣기: Quantization 실습(with torch, tensorrt)
Day_82 01. 찢은 모델 꾸겨 넣기: Quantization 이론
찢은 모델 꾸겨 넣기: Quantization 이론
Day_81 02. 찾은 모델 잘게 찢기: Tensor Decomposition 실습
찾은 모델 잘게 찢기: Tensor Decomposition 실습
Day_81 01. 찾은 모델 잘게 찢기: Tensor Decomposition 이론
찾은 모델 잘게 찢기: Tensor Decomposition 이론
Day_80 01. 모델 경량화 기법 101 - NLP Part 2
모델 경량화 기법 101 - NLP Part 2
Day_78 01. 모델 경량화 기법 101 - NLP Part 1
모델 경량화 기법 101 - NLP Part 1
Day_76 01. 작은 모델, 좋은 파라미터 찾기: Data Augmentation & AutoML 결과 분석
작은 모델, 좋은 파라미터 찾기: Data Augmentation & AutoML 결과 분석
Day_75 04. 작은 모델, 좋은 파라미터 찾기: AutoML 실습
작은 모델, 좋은 파라미터 찾기: AutoML 실습
Day_75 03. 작은 모델, 좋은 파라미터 찾기: AutoML 이론
작은 모델, 좋은 파라미터 찾기: AutoML 이론
Day_75 02. 대회 및 데이터셋 소개
대회 및 데이터셋 소개
Day_75 01. 최적화 소개 및 강의 개요
최적화 소개 및 강의 개요
데이터제작
Day_66 04. 관계 추출 데이터 구축 실습
관계 추출 데이터 구축 실습
Day_66 03. 관계 추출 관련 논문 읽기
관계 추출 관련 논문 읽기
Day_66 02. 관계 추출 과제의 이해
관계 추출 과제의 이해
Day_66 01. 데이터 구축 가이드라인 작성 기초
데이터 구축 가이드라인 작성 기초
Day_65 06. 데이터 구축 작업 설계
데이터 구축 작업 설계
Day_65 05. 원시 데이터의 수집과 가공
원시 데이터의 수집과 가공
Day_65 04. 자연어처리 데이터 소개 2
자연어처리 데이터 소개 2
Day_65 03. 자연어처리 데이터 소개 1
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Day_65 03. 자연어처리 데이터 소개 1
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Day_65 02. 자연어처리 데이터 기초
자연어처리 데이터 기초
Day_65 01. 데이터 제작의 A to Z
데이터 제작의 A to Z
Product Serving
Docker 알아가기 3 (Registry 에 Docker Image 푸시하기)
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Docker 알아가기 2 (Docker 실습하며 배워보기)
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Docker 알아가기 1 (Docker 소개)
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Day_88 03. Github Action을 활용한 CI/CD
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Day_88 02. Cloud
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Day_88 01. Linux & Shell Command
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Day_87 01. 프로토타이핑 - 웹 서비스 형태(Streamlit)
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Day_86 02. 프로토타이핑 - Notebook 베이스(Voila)
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Day_86 01. 머신러닝 프로젝트 라이프 사이클
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Day_85 02. Model Serving
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Day_85 01. MLOps 개론
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MRC
Day_50 03. QA with Phrase Retrieval
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Day_50 02. Closed-book QA with T5
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Day_50 01. Reducing Training Bias
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Day_49 01. Linking MRC and Retrieval
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Day_48 02. Scaling up with FAISS
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Day_48 01. Passage Retrieval - Dense Embedding
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Day_47 01. Passage Retrieval - Sparse Embedding
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Day_46 03. Generation-based MRC
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Day_46 02. Extraction-based MRC
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Day_46 01. MRC Intro & Python Bascis
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Adversarial Attack
Grey-box Adversarial Attack And Defence For Sentiment Classification
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Universal Adversarial Triggers for Attacking and Analyzing NLP (3)
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Universal Adversarial Triggers for Attacking and Analyzing NLP (2)
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Universal Adversarial Triggers for Attacking and Analyzing NLP (1)
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Strong Baseline for Query Efficient Attacks in a Black Box Setting (1)
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Adversarial Training
Grey-box Adversarial Attack And Defence For Sentiment Classification
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Universal Adversarial Triggers for Attacking and Analyzing NLP (3)
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Universal Adversarial Triggers for Attacking and Analyzing NLP (2)
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Universal Adversarial Triggers for Attacking and Analyzing NLP (1)
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Strong Baseline for Query Efficient Attacks in a Black Box Setting (1)
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Adversarial Example
Grey-box Adversarial Attack And Defence For Sentiment Classification
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Universal Adversarial Triggers for Attacking and Analyzing NLP (3)
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Universal Adversarial Triggers for Attacking and Analyzing NLP (2)
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Docker
Docker 알아가기 3 (Registry 에 Docker Image 푸시하기)
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Docker 알아가기 2 (Docker 실습하며 배워보기)
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Docker 알아가기 1 (Docker 소개)
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Mecab 과 Khaiii 를 설치해서 한국어 전처리 실습 환경 만들기 on linux
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Ubuntu 18.04 konlpy & mecab install
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Mecab 과 Khaiii 를 설치해서 한국어 전처리 실습 환경 만들기 on linux
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Ubuntu 18.04 konlpy & mecab install
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JupyterLab 에 가상환경(Virtualenv) 연결, 삭제하기
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jupyterlab_plotly_not_showing_problem_solve
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m1 맥북에어 github blog 관리
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m1 맥북에어 github blog 준비과정
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m1 맥북에어 github blog 관리
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Jekyll
m1 맥북에어 github blog 관리
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m1 맥북에어 github blog 준비과정
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m1 맥북에어 github blog 관리
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M1
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M1 Macbook air 미리보기 스페이스바 pdf 내용 안보이는 오류 해결 방법
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M1 Macbook air 알림이 안오는 경우
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크롬
크롬에서 티스토리 블로그 400 Bad Request 오류 영구 해결방법
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크롬 북마크를 사파리로 가져오기
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멘토링
맨 위로 이동 ↑Transformer
[복습] Transformer
The Illustrated Transformer 을 통한 Transformer 재정리!!
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Day_25 [MeetUP 부캠에서 살아남기]
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Ubuntu 18.04 konlpy & mecab install
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jupyterlab_plotly_not_showing_problem_solve
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Algorithm
Python - List, Set, Dict 자료형에 따른 시간 복잡도
백준 1920번 수 찾기 문제를 풀면서 list 안에서 특정 값을 찾을 땐 시간 초과…. set 안에서 특정 값을 찾을 땐 통과!!
Khaiii
Mecab 과 Khaiii 를 설치해서 한국어 전처리 실습 환경 만들기 on linux
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P-Stage level2
Day_45 [P-Stage level 2] KLUE Relation Extraction 개인 회고
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AWS EC2 서버에 MySQL 설치하기
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M1 Macbook air 알림이 안오는 경우
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알림
M1 Macbook air 알림이 안오는 경우
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JupyterLab 에 가상환경(Virtualenv) 연결, 삭제하기
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