(마감)머신러닝 2차 스터디 멤버 모집

안녕하세요. 머신러닝 2차 스터디 멤버를 모집합니다.

2016.1.9 ~ 2016.3.26까지 11주차로 진행된 1차 스터디를 통해
같은 coursera의 ‘machine learning’ Stanford University (Andrew Ng)를 진행하였습니다.

1차 스터디 종료 즈음 논의해 2차 스터디 주제가 결정되어, 2차 스터디에 참여하실 분들을 모집합니다.

스터디 주제는 www.coursera.org의 ‘Machine Learning Specialization’ 중 5개 course입니다.
Certificate는 유료지만, 무료로 시청할 수 있고 추후 certificate도 가능합니다.

Course 1. Machine Learning Foundations: A Case Study Approach (week 6)
Course 2. Machine Learning: Regression (week 6)
Course 3. Machine Learning: Classification (week 7)
Course 4. Machine Learning: Clustering & Retrieval
Course 5. Machine Learning: Recommender Systems & Dimensionality Reduction
Course 6. Machine Learning Capstone: An Intelligent Application with Deep Learning

전체 Course가 8 month로 소개되어 있습니다. 각 Course당 6~7주씩 진행되는 것 같습니다.
아직 Capstone project 진행 방식을 파악하지 못해 일단 스터디 대상에서 제외해 두었지만,
진행 중에 스터디 범주로 포함시킬 수도 있을 것입니다.

강의는 영어로 진행되며, 영어 자막이 제공됩니다. 한글 자막이 제공 회차가 몇 개 있으나 수가 적어 영어만 지원된다고 보시면 됩니다.
coursera 앱을 통해 강의 시청이 가능합니다. assignment를 제외한 부분은 앱을 통해 진행하실 수 있습니다.

1차로 진행한 응 교수 강의는 알고리즘 컨셉 위주로 반복적으로 설명한 명강의입니다. 초보자도 접근하기 쉽습니다.
assignment가 matlab/octave로 주어진 코드에서 몇 개 함수만 구현하면,
전체 프로그램이 동작하여 결과물을 확인할 수 있습니다.

2차로 스터디 할 강의는 퀴즈가 python 코드를 직접 구현해 입력하는 방식입니다.
약간의 프로그래밍 경험이 필요할테지만, 부족한 부분은 서로 도와 해결 할 수 있을 것 같습니다.

1. 스터디 목표
Coursera 'Machine Learning Specialization Course'

2. 진행 방식
주중 각자 강의 시청. 강의 내용에 대한 토론 및 피드백.
오프라인 모임에서 그 주차를 담당한 참여자가 리뷰를 진행 (Quiz는 논의를 통해 결정)

3. 오프라인 모임 시간 및 장소
매주 토요일 11:00~13:00, 서울 강남권 스터디룸

4. 신청 방식
신청은 구글 설문지를 통해 받도록 하겠습니다.
http://goo.gl/forms/9DPIkdkMKM
개인 정보가 공개되지 않으면서도 신청 받기 편리한 방법이 마땅히 떠오르지 않아 구글 설문지를 이용하겠습니다.

5. 오프라인 멤버 모집에 관하여
coursera 각 강의 게시판이나 다른 온/오프라인 사이트에서도 스터디를 진행하고 있습니다.
스터디 진행 방식과 여건이 맞지 않은 분들은 참고해 주시기 바랍니다.

스터디 종료시까지 빨라야 6개월정도 예상됩니다. 오프라인 신청자격은 이 기간을 완주할 수 있는 분으로 한하겠습니다.
완주는 100% 출석이 아니라 특별한 일이 없는한 하차 없이 참여하시는 것입니다.