안녕하십니까 투빅스 13&14기 생성모델 세미나 입니다.

모두 10주 간 세션 듣느라 고생하셨습니다. 13기분들의 노력이 담긴 강의가 모두에게 유익했으리라 생각됩니다.

이제 듣는 입장이 아닌 함께 공부하는 입장이 되어 세미나를 진행하게 됩니다. 딥러닝 분야 중에서도 난이도가 있는 생성모델을 다루는 심화세미나인 만큼, 지난 10주간 세션의 내용을 완벽히 복습한 상태로 진행되었으면 합니다.

생성모델 세미나는 이번 기수에 처음 열리는 만큼 모두 함께 만들어 나가는 세미나가 될 것입니다.

그동안 배웠던 내용을 충분히 숙지하지 못한 채 낯선 생성모델 공부를 하게 되면 어렵기 때문에 0주차 강의를 추가하였습니다. Naver Clova/Upstage의 이활석님께서 강의하신 오토인코더의 모든 것입니다. 딥러닝을 공부하는 사람들은 꼭 들어봐야하는 필수강의라 생각됩니다. 생성모델에 필요한 개념을 잡기 위한 강의이니 모두 들어오시기 바랍니다.

오토인코더의 모든 것 1/3 오토인코더의 모든 것 2/3 오토인코더의 모든 것 3/3

투빅스 13&14기 생성모델 세미나는 VAE, GAN, Image Translation, Self-supervised Learning, Few-shot Learning, Cros Domain등을 다룹니다. 총 7주동안 진행되며, 3주 강의리뷰 4주 논문리뷰와 Survey를 진행합니다.

강의 리뷰는 deeplearning.ai의 Generative Adversarial Networks Specialization 커리큘럼을 따라진행됩니다. deeplearning.ai의 강의는 참고 자료이며, 단순한 강의리뷰가 아닌 심화세미나를 진행합니다.

세미나 인원에 따라 한사람당 1~2회 발표가 진행됩니다.

2~3주차 세미나는 deeplearning.ai의 Generative Adversarial Networks Specialization 커리큘럼을 따라진행됩니다. deeplearning.ai의 강의는 참고 자료이며, 단순한 강의리뷰가 아닌 심화세미나를 진행합니다.

Course1 : Build Basic Generative Adversarial Networks (GANs)

week1. Intro to GANs
week2. Deep Convolutional GANs
week3. Wasserstein GANs with Gradient Penalty
week4. Conditional GAN & Controllable Generation
-> 2주차 GAN의 기초(GAN,DCGAN,WGAN,CGAN)
week4. Conditional GAN & Controllable Generation
-> 4주차 Disentanglement

Course2 : Build Batter Generative Adversarial Networks (GANs)

week1. Evaluation of GANs
week2. GAN Disadvantages and Bias
-> 2주차 GAN의 평가와 편향
week3. StyleGAN and Advancements
-> 3주차 StyleGAN

Course : Apply Generative Adversarial Networks (GANs)

week1. GANs for Data Augmentation and Privacy
week2. Image-to-Image Translation with Pix2Pix
week3. Unpaired Translation with CycleGAN
-> 3주차 Image Translation (pix2pix & CycleGAN)

해당 세미나 내용은 에 업데이트 됩니다.