2022-10-18 (화) Daily Tasks & Time Log

Daily Tasks

• ✅ GitHub 특강 (이고잉 마스터) 오전 (10:00 ~ 12:00)
• ✅ GitHub 특강 (이고잉 마스터) 오후 (13:00 ~ 16:00)
• ✅ 피어세션 참여 (16:00 ~ 17:00)
•  ⏳ 5주차 강의 수강
  • ✅(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
•  ⏳ 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)
•  ⏳ 퀴즈 풀기 (제출 마감 기한: 10월 21일 금요일 오후 9시까지)
  • (퀴즈) Image Classification & Data Augmentation
  • (퀴즈) Semantic Segmentation
  • (퀴즈) Object Detection
  • ✅(퀴즈) CNN Visualization
  • ✅(퀴즈) Other Tasks
  • ✅(퀴즈) Image Generation
  • (퀴즈) Multi-modal Learning
  • (퀴즈) 3D Understanding

•  ⏳ <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

08:44 ~ 09:00 출석체크, 실명인증, 오늘 할 일 정리

10:00 ~ 12:00 GitHub 특강 (이고잉 마스터)

12:10 ~ 12:30 점심 식사

13:00 ~ 15:50 GitHub 특강 (이고잉 마스터)

16:00 ~ 17:00 피어세션 참여 (거의 모각공)

17:00 ~ 18:00 기본 과제4 풀기

18:25 ~ 19:00 저녁 식사

19:00 ~ 19:27 기본 과제4 풀기

20:00 ~ 20:50 필라테스