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2022-10-17 (월) Daily Tasks & Time Log부스트캠프 AI Tech 4기/Daily Tasks & Time Log 2022. 10. 17. 12:41
Daily Tasks
- ❌ 데일리 스크럼 (10:00 ~ 10:10)
- ✅ 피어세션 참여 (16:00 ~ 17:00)
- ⏳ 5주차 강의 수강
- ✅(6강) CNN Visualization
✅(6강-실습) AutoGrad
CNN 내부의 activation map등을 시각화해 CNN network를 이해하고 debugging하는 방법 소개 (Gradient Ascent, Saliency map, Grad-CAM 등 시각화 방법 소개) - ✅(7강) Instance/Panoptic segmentation and landmark localization
각 pixel이 어떤 instance에 속하는지 pixel-wise classification을 수행하는 instance segmentation, instance+semantic segmentation을 수행하는 panoptic segmantation에 대한 이해 (Keypoint의 좌표를 예측하는 landmark localization, 그리고 UPS-Net, VPS-Net, Hourglass등 network에 대한 소개) - ✅(8강) Conditional Generative Model
Input image를 고려해서 변환된 이미지를 생성할 수 있는 Conditional Generative Model 및 Conditional GAN 소개 GAN loss, Pix2Pix, CycleGAN, Perceptual loss 및 적용 예시에 대한 소개 - (9강) Multi-modal Captioning and Speaking
(9강-실습) Image Captioning
시각적인 이미지 뿐 아니라 다양한 타입의 데이터(텍스트, 오디오 등)를 활용한 학습 방법 - (10강) 3D Understanding
3D space를 다룰 수 있는 Computer Vision model에 대한 이해 (3D task, 3D dataset 및 Mesh R-CNN 등 3D network 소개) - (11강) Recent Trends on Vision Transformer
최신 비전 트랜스포머 모델에 대한 소개
- ✅(6강) CNN Visualization
- ⏳ 5주차 기본과제 풀기 (제출 마감 기한: 2022년 10월 21일 금요일 오후 2시까지)
- ⏳[기본과제 4] Conditional GAN (cGAN)
(Conditional GAN을 활용하여 Quickdraw dataset의 이미지를 생성하기) - [기본과제 5] Pre-trained Multi-modal Applications with CLIP
(Open AI 에서 공개한 Multi-modal Model인 CLIP의 다양한 활용법 익히기)
- ⏳[기본과제 4] Conditional GAN (cGAN)
- ⏳ 퀴즈 풀기 (제출 마감 기한: 10월 21일 금요일 오후 9시까지)
- ⏳ <팀원을 구합니다> 작성
- ⏳ 심화 과제 풀기
- [심화과제 1] CNN Visualization (강의에서 배운 visualization 방법 구현하기)
- [심화과제 2] Hourglass Module (강의에서 배운 Hourglass module 구현하기)
- [심화과제 3] De-focusing using depth map (3D Neural network의 출력값 중 하나인 depth map을 이용하여 배경을 de-focusing 하기)
Time Log
09:06 ~ 09:30 출석체크, 실명인증, 오늘 할 일 정리, 4주차 캠퍼 주간 피드백 작성 및 제출
10:15 ~ 12:10 6강 수강, 6강 실습 수강, 6강 퀴즈 풀기
12:10 ~ 12:25 점심 식사
12:30 ~ 14:15 7강 수강, 7강 퀴즈 풀기
14:30 ~ 15:50 8강 수강, 8강 퀴즈 풀기
16:00 ~ 17:00 피어세션 참여
17:00 ~ 18:30 기본 과제4 풀기
18:30 ~ 19:00 저녁 식사
19:00 ~ 19:23 기본 과제4 풀기, 학습종료
20:00 ~ 20:50 필라테스
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