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Tobigs Generative Model Seminar 2020, 13 & 14 Velog Badge


1 세미나 소개

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.커리큘럼📒

일시 차수 주제 발표자 Link
10월 14일 1주차 Variational Auto-Encoder Survey 김태한 link
10월 28일 2주차 GAN의 기초(GAN,DCGAN,WGAN,CGAN) 신민정 link
10월 28일 2주차 GAN의 평가와 편향 김상현 link
11월 4일 3주차 StyleGAN 박준영 link
11월 4일 3주차 Image Translation (pix2pix & CycleGAN) 정재윤 link
11월 11일 4주차 Disentanglement 이예지 link
11월 11일 4주차 Multi-domain Image-to-Image Translation 한유진 link
11월 18일 5주차 Self-supervised Learning 박지은 Link
11월 18일 5주차 Self-Supervised Learning 관련 논문리뷰(OPGAN,MatchGAN) 김민경 Link
11월 25일 6주차 Few-shot Learning 김수현 Link
11월 25일 6주차 Unsupervised Image-to-Image Translation (UNIT/MUNIT/FUNIT/...) 이도연 Link
12월 23일 7주차 GAN Inversion 김수현 Link
12월 23일 7주차 GeNeVA-GAN 김상현 Link

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 Velog Badge 에 업데이트 됩니다.

3.멤버소개👩‍💻

이름 Github
신민정 minjung-s
이예지 simba-pumba
김수현
이도연 omocomo
김태한 han811
김민경 mink7878
김상현 shkim960520
박준영 pjy970108
박지은 Jieun-Enna
정재윤 Jeong-JaeYoon
한유진 Yu-Jin22

About

2020/13&14 Generative Model Seminar

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