KHUDA Deep Dive Session에 오신 것을 환영합니다! 🎉
이 레포지토리는 KHUDA 딥다이브 세션의 학습 내용을 공유하고 기록하는 공간입니다.
khuda-deepdive-session/
├── KHUDA-7TH/
│ ├── review-tasks/
│ │ └── example/
│ │ └── week1/
│ │ └── review.md
│ └── .github/
│ └── ISSUE_TEMPLATE/
│ └── week-review.md
└── README.md
- Issues 탭에서 해당 주차 리뷰 템플릿으로 이슈 생성
- 작성한 내용을 마크다운으로 저장
- 본인 폴더의 해당 주차 폴더에 저장 (예:
review-tasks/홍길동/week1/review.md) - Organization 레포지토리로 Pull Request 생성
- 매주 학습한 내용을 정리하고 공유합니다
- 이슈 템플릿을 활용하여 일관된 형식으로 작성합니다
- 시간: 16:00 ~ 18:00
- 형식: 대면 세션 (비대면 병행)
- 교재:
- 인사이드 머신러닝 인터뷰
- 머신러닝 인터뷰 실무 가이드
| 주차 | 인사이드 머신러닝 인터뷰 | 머신러닝 인터뷰 실무 가이드 |
|---|---|---|
| 1주차 (01/22) | 2장 ML 기본 지식 | - |
| 2주차 (01/29) | 2장 ML 기본 지식 3장 ML 코딩 |
- |
| 3주차 (02/05) | 4장 ML 시스템 설계 1 - 추천 시스템 5장 ML 시스템 설계 2 - 응용 |
CHAPTER 07 행동 인터뷰 CHAPTER 06 기술 인터뷰: 모델 배포와 종단 간 머신러닝 |
| 4주차 (02/12) | 5장 ML 시스템 설계 2 - 응용 6장 ML 인프라 설계 7장 고급 ML 문제 |
CHAPTER 09 인터뷰 이후와 후속조치 |
| 5주차 (02/19) | 1장 ML면접에 임하기 • 테크니컬 폰 스크린 • ML 기본 지식 면접 • ML 코딩 면접 • ML 시스템 설계 면접 • 기타 면접/우수한 답변의 필수 요소 부록 A 생성 모델: 노이지 채널 모델에서 LLM까지 |
CHAPTER 02 머신러닝 입사 지원과 이력서 |
| 이름 | GitHub |
|---|---|
| 강지원 | @jiwon0095 |
| 박정식 | @oriing |
| 박지연 | @cozyeon |
| 오종현 | @Sjaize |
| 오찬세 | @chansses |
| 전형진 | @andyj03074 |
| 정유진 | @YuujInJeong |
| 지민석 | @mingmingseok |
| 최예지 | @Leselie01 |
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