머신러닝 2차 스터디 멤버 추가모집

머신러닝 2차 스터디 멤버를 추가로 모집합니다. (cafe.naver.com/mlstudy)

1차 스터디는 coursera.org의 'machine learning' Stanford University (instructor: Andrew Ng)를 대상으로
2016.1.9 ~ 3.26까지 11주차로 진행 진행하였습니다.

2차 스터디는 같은 coursera.org의 Machine Learning Specialization 시리즈를 대상으로 4월 9일부터 진행 중입니다.
첫번째 코스인 Machine Learning Foundations: A Case Study Approach 의 종료를 앞두고(4월 30일) 함께 하실 분을 모시고자 합니다.
다음 코스는 Machine Learning: Regression이고, 아마 5월 14일부터 시작하게 될 것입니다.

1,2차 평균 7~8명이 참여하고 있으며, 3명 더 모집할 계획입니다.

1차로 진행한 응 교수 강의는 알고리즘 컨셉 위주로 반복적으로 설명한 명강의입니다. 초보자도 접근하기 쉽습니다.
assignment가 matlab/octave로 주어진 코드에서 함수만 몇 개만 구현하면 되는 방식입니다.

2차 스터디 주제 강의는 매주 전반부의 이론 설명, 후반부의 실습, 그리고 실습한 내용을 바탕으로 한 퀴즈풀이로 진행합니다.
약간의 프로그래밍 경험이 필요할테지만, 부족한 부분은 서로 도와 해결 할 수 있을 것입니다.

1. 스터디 주제
coursera.org 'Machine Learning Specialization' series (Certificate는 유료지만 무료로 수강가능)

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 진행됩니다.

강의는 영어로 진행되며, 영어 자막이 제공됩니다.
coursera 앱이 있어 모바일로도 강의 시청이 가능합니다.

2. 진행 방식
주중 각자 강의 시청. 강의 내용에 대한 토론 및 피드백.
오프라인 모임에서 그 주차를 담당한 참여자가 리뷰를 진행

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

4. 신청 자격
각자 사정으로 중도 하차는 할 수 있겠지만, 처음부터 참여하지 않는 분들이 계십니다.
완주하실 의지를 가지신 분만 신청해 주시기 바랍니다.

5. 신청 방식
신청은 구글 설문지를 통해 받도록 하겠습니다. http://goo.gl/forms/3vlq4enc4w
모집 인원 초과시 설문 응답내용을 기준으로 연락 드리겠습니다.

문의사항은 protocolstack9@gmail.com로 메일 주시기 바랍니다.