1.강의 내용

[PyTorch]Introduction to PyTorch

• 딥러닝 프레임워크
  PyTorch와 Tensorflow가 주를 이룸

• PyTorch = Numpy + 자동미분

[PyTorch]PyTorch Basics

• Numpy와 유사하며, Python에 친화적임
• Tensor handling
  view: reshape과 동일하게 tensor의 shape을 변환
• Tensor oprs
  1)행렬곱 연산은 dot이 아닌 mm 사용
  2)broadcasting 지원
• Autograd
  Pytorch의 핵심은 자동 미분 지원

[PyTorch]PyTorch 프로젝트 구조 이해하기

실습 진행

2.과제 수행 과정/결과물 정리

진행 중

3.피어 세션

학습 내용 공유

1.과제 코드 리뷰

• 진행 X

1.강의 내용 및 심화내용 토론

• 진행 X

3.논문 리뷰

1.Inception-v4

4.학습회고

5일차 논문 리뷰를 진행하였다. 처음부터 큰 욕심을 가지고 하기보다는 '어떤 모델이 있고, 어떤 구조로 이러한 성능을 내구나' 정도의 간략하게 받아들이며 시간을 길게 가지고 주요 논문들을 살펴보는 것이 좋을 것 같다는 생각이 든다.
특강을 통해 개발자로서의 삶과 어떤 개발자가 좋은 개발자인지 생각해볼 수 있는 시간을 가졌고, 그중 앞으로 공부를 하며 의식하며 가져갈 부분을 얻을 수 있었다.