Top AI Repos — open-source AI, indexed and scored
Top AI Repos tracks AI repositories on GitHub and answers two different questions about each one: is it moving right now, and would you bet a product on it.
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2019 KAIST 딥러닝 홀로서기 세미나용 저장소입니다.
| Date | Stars |
|---|---|
| 2026-07-31 | 669 |
| 2026-08-01 | 669 |
| 2026-08-06 | 670 |
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[](https://hits.seeyoufarm.com)  ## 이 저장소를 활용하시는 모든 분들께 알리는 중요 공지사항 (2021.01.05) > 여러 랩 실습 코드 내에서 `optimizer.zero_grad()`가 매 iteration의 초반부에 호출되지 않고 Epoch 마다 한번씩만 실행되는 오류가 있었습니다. 해당 오류들은 모두 파악하여 trainloader 내에서 호출되도록 변경하였습니다. 오류 정정으로 강의 영상 상에서 보여지는 코드와 일부 달라질 수 있으나 본 저장소의 코드를 기준으로 강의를 수강해주시면 감사하겠습니다. (오류를 알려주신 @High-East님, 이준재님 감사드립니다.) ## Standalone-DeepLearning 2019 KAIST 딥러닝 홀로서기 세미나용 저장소입니다. 각 세미나는 3~4개의 강의 세션과 실습 세션들로 구성되어 있습니다. - 슬라이드를 원하시는 경우 `슬라이드` 링크를 통해 들어가신 후 우측 중간 쯤에 있는 `Download` 버튼을 누르시면 다운로드가 가능합니다. - 오프라인 세미나 영상 자료는 유튜브 채널 혹은 `비디오` 링크를 통해 확인하실 수 있습니다. - 실습 코드는 `실습 코드` 링크를 통해 들어가셔서 확인할 수 있으며 구글 콜라이보레이터를 통해서 직접 실행을 시키고 싶은 경우 실습 코드네 안내를 참고해주세요! - :bookmark_tabs:는 시작하기 전에 보면 좋은 자료, :pencil2:는 이론 강의, :bar_chart:는 실습 강의, :mortar_board:는 과제 그리고 :loudspeaker:는 각 회차에 대한 피드백을 남길 수 있는 설문 링크입니다! **만약 저희 세미나가 마음에 드셨다면 우측 상단에 있는 :star2:Star를 박아주세요! 미리 감사드리겠습니다!** ## Contents #### Lec1 (01/17, Thur) 딥러닝 홀로서기 세미나 오리엔테이션, Machine Learning Basic과 Linear Regression에 대한 내용을 다뤘습니다. :pencil2: Lec1-A(OT) / [슬라이드](https://github.com/heartcored98/Standalone-DeepLearning/blob/master/Lec1/Lec1-A.pdf) / [비디오](https://youtu.be/nHSCpxyAHx8) :pencil2: Lec1-B(Machine Learning Basic) / [슬라이드](https://github.com/heartcored98/Standalone-DeepLearning/blob/master/Lec1/Lec1-B.pdf) / [비디오](https://youtu.be/hPXeVHdIdmw) :pencil2: Lec1-C(Linear Regression) / 모두를 위한 머신러닝-딥러닝 강의 [슬라이드1](https://hunkim.github.io/ml/lec2.pdf), [슬라이드2](https://hunkim.github.io/ml/lec3.pdf), [슬라이드3](https://docs.google.com/presentation/d/1bHVxjCVvRKjCgtf6OMmxe35nR65LnsERoWSefWscv2I/) / [비디오](https://youtu.be/DWdtr_IURkU) :bar_chart: Lab1(Linear Regression) / [실습 코드](https://github.com/heartcored98/Standalone-DeepLearning/blob/master/Lec1/Lab1_linear_regression.ipynb) / [비디오](https://youtu.be/nQqMT0wbthw) :loudspeaker: **1회차**를 즐기셨거나 혹은 어려웠다면 **피드백**을 남겨주세요! / [피드백 설문](https://goo.gl/forms/EjHD7zJ6lvmh9thB2) # #### Lec2 (01/21, Mon) Logistic Regression, Multi-Label Classification, Artificial Neural Network <시작 전에 보면 좋은 자료들> :bookmark_tabs: Python Class를 잘 모르겠다 -> [점프 투 파이썬 - 클래스 편](https://wikidocs.net/28) :bookmark_tabs: Python 자료형을 잘 모르겠다(tuple, dictionary, set 등) -> [점프 투 파이썬 - 자료형 편](https://wikidocs.net/11) :bookmark_tabs: Numpy와 빠르게 익숙해지고 싶다 -> [김태완님 - Numpy CheatSheet](http://taewan.kim/post/numpy_cheat_sheet/) :bookmark_tabs: 다양한 변수들로 실험한 결과를 관리하고 시각화하고 싶다 -> [조재영 - Tox21 MLP](https://github.com/heartcored98/CH485_AI_Chemistry/blob/master/Practice4_logP_CNN/Assignment4_logP_CNN.ipynb) :pencil2: Lec2-A / [슬라이드](https://github.com/heartcored98/Standalone-DeepLearning/blob/master/Lec2/Lec2-A_before_class.pdf) / [비디오](https://youtu.be/is_Vw-aJMg4) :pencil2: Lec2-B / [슬라이드](https://github.com/heartcored98/Standalone-DeepLearning/blob/master/Lec2/Lec2-B_before_class.pdf) / [비디오](https://youtu.be/oOQCrm4Vemo) :pencil2: Lec2-C / [슬라이드](https://github.com/heartcored98/Standalone-DeepLearning/blob/master/Lec2/Lec2-C_before_class.pdf) / [비디오](https://youtu.be/oOQCrm4Vemo?t=719) :bar_chart: Lab2(Pytorch Regression) / [실습 코드](https://github.com/heartcored98/Standalone-DeepLearning/blob/master/Lec2/Lab2_pytorch_regression_demo.ipynb) / [비디오1](https://youtu.be/-hWgqTB09DM), [비디오2](https://youtu.be/keQ59-RHnJE) :bar_chart: Lab3(Pytorch Classification) / [실습 코드](https://github.com/heartcored98/Standalone-DeepLearning/blob/master/Lec2/Lab3_pytorch_classification_demo.ipynb) / [비디오](https://youtu.be/_zbSlxz7ENI) :mortar_board: Assignment1(Pytorch MNIST) / [시작 코드](https://github.com/heartcored98/Standalone-DeepLearning/blob/master/Lec2/Assignment1_pytorch_MNIST_MLP.ipynb) / [설명 비디오](https://youtu.be/keQ59-RHnJE?t=644) /  
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Would you bet a product on this? Bounded 0–100 and slow moving.
matched fp:706bfb3743590203, llm:Repository description: '2019 KAIST 딥러닝 홀로서기 세미나용 저장소입니다.' (Korean) — translates to '2019 KAIST Deep Learning self-study seminar repository.' Language: Jupyter Notebook. No topics or README provided.