[스터디 세부 계획 (2018년 1~2월)]

시간 : 매주 목요일 저녁 7시 ~ 9시 장소 : 강남 스터디 첫모임 : 2018년 1월 4일

방학 중 스터디 목표 :

• 이론 - 조재민님의 챗봇을 위한 딥러닝 강의 자료 공부하기
• 구현 - 직접 딥러닝 모델을 한 달에 하나씩 구현해 보기

스터디 계획 :

• 무엇을 하나요?

  • 이론 공부 - 방학 8주 동안 조재민님의 DL chatbot 강의 슬라이드 4일치를 따라갑니다.
    • https://github.com/j-min/DL-for-Chatbot
    • 한 사람씩 돌아가면서 맡은 부분을 공부하여 발제합니다.
  • 구현 연습 - 한 사람 당 하나씩 강의에서 언급된 논문 중 골라 구현합니다.
    • 한 달에 한 개씩 구현하여 방학동안 두 개를 구현하는 것이 목표입니다.

• 사전 지식이 필요한가요?

  • 딥러닝에 대한 기본적인 이론 지식(RNN, CNN)과
  • 딥러닝 프레임워크를 사용해서 코딩해본 경험이 있어야 합니다.

• 강의 자료는 어떤 자료인가요?

  • 자연어 처리 관련 여러 논문을 소개하고 간단한 실습까지 포함되어 있는 자료입니다.
  • 기본적인 모델부터 매우 복잡한 모델까지 여러 종류의 모델을 다루고 있습니다.
  • 원래 4일치 강의 자료이지만 양이 많으므로 우리는 방학 기간 8주 동안 나눠서 진행합니다.

• 구현은 어떻게 하나요?

  • 한 달이 시작되기 전에 미리 강의에 언급된 논문 중에 각자 하나씩 구현할 논문을 정합니다. (강의 밖의 논문도 좋습니다)
  • 구현할 논문은 발제할 논문이 아닐 수도 있습니다. 즉 구현 하는 사람과 발제하는 사람이 다를 수도 있습니다.
  • 한 달 동안 각자 정한 논문을 구현합니다.
  • 구현에 어려움이 생기면 스터디 시간 후반부에 문제점을 공유합니다.
  • 구현 세부 사항
    • TensorFlow, PyTorch, Keras 등 어떤 프레임워크를 써도 좋습니다.
    • 레퍼런스 코드를 참조해도 좋습니다.
    • 필수적으로 Google Python Style Guide를 따라 코딩하고 주석을 답니다.

• 스터디 일정은?

  • day 1은 한 주면 끝날 것 같습니다.
    • day 1은 기존 nlp의 인트로 정도입니다.
  • day 2, 3, 4가 각각 2주씩 걸립니다.
    • 중간에 길어질 것에 대비하여 마지막 한 주는 비워 놓겠습니다.
  • 구현은 각자 개인적인 일정으로 진행합니다.

• 스터디 시간 배분은 어떻게 되나요?

  • 발제 1시간 반
  • 구현하면서 어려움 공유는 때에 따라 다르겠지만 30분 정도로 예상합니다.

• 담당자

  • 지각비 & 스터디 장소 비용 관리 : 김우정
    • 장소비 한번 면제
  • 장소 예약 : 김현우
    • 장소비 한번 면제
  • 지각명부 관리 : 노혜미
    • 지각비 한번 면제

• 지각비

  • 5분 지나서 1분에 천원
  • max 만 원
  • 무단결석 만 오천원
  • 전날 밤 12시 이전에 결석 통보 했을 때는 무단결석 X
  • 보증금 : 만 원

• 구현 후보 논문 예시

  • https://github.com/keon/awesome-nlp