CMYK - 활동 주제 및 컨벤션 정하기

2024. 02. 13

 CMYK에서 1년간 스터디원들과 공부하기 다음의 두 가지를 스터디원들과 이야기해보았습니다.

 

1. 자신의 Github Convention 소개하기
: 각자의 Repo에 구현한 내용을 다른 스터디원들이 이해하기위해 공유합니다.

2. 1년간 연재할 스터디 주제 소개하기
: 스터디원들에게 앞으로 1년간 다룰 내용에 대해서 소개하며 피드백을 공유합니다.

 

 추가로 계속해서 스터디를 이탈하는 인원들이 발생하여 적당한 이유없이 스터디를 무단 이탈한 자에 대해서는 영구제명 조치를 취하겠습니다. 그리고 중도 하차한 인원으로 스터디 일정에 공백이 생긴 부분은 NLP 분야는 아니지만 ADP에서 다루는 주제에 대해서 제가 정리한 부분들을 팀원들과 공유하거나 모여서 각자 코딩 등 자유롭게 시간을 보내는 것으로 정하겠습니다.

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각자 정한 스터디 주제

스터디 주제는 다음과 같이 정해보았습니다.

개인적으로 적은 인원이지만 그래서 오히려 더 집중할 수 있을 것 같기도 하고,

NLP 분야에 대한 기초/활용/응용을 골고루 다룰 수 있는 스터디가 될 것 같아서 좋습니다 ^^

1. A님

* 관심분야
- LLM

* 스터디 연계 주제들
-  prompt engineering
- RAG
- vector db
- CRAG or HIQA

* 최종 목표 
- LLM(gpt-3.5-turbo 혹은 gpt-4.0)을 가지고 애플리케이션 개발을 위해 필요한 여러 기법 및 사전 지식 공부
- 해당 공부를 통해서 task를 실제로 해결할 수 있는 LLM application 만들기

 

 

2. B님

* 관심 분야
- Vision Foundation Model
- Zero-shot detection
- LLM
- Multi-Modal
- VLM(Vision Language Model)
"Vision 과 NLP 를 함께 적용할 수 있는 모델 개발"

* 최종목표 
- Foundation 모델을 통해서, 각 문제 상황들마다 개별 모델을 만들지 않을 수 있게 하기.
- 이상 현상에 대한 데이터를 주지 않고도, Prompt 만으로 모델이 그 상황을 이해하고 알려주기.
- 비전공자(현장 엔지니어)가 직접 Prompt 를 작성하여 원하는 모델을 만들 수 있게 만들기.

"ex." 모델에 “영상” 과 “이상 현상에 대한 설명 Text” 를 제공해주고, 
      모델이 이상 현상이 발생 되었을 때 알려줄 수 있다면 좋겠다.

 

3. C님

* 딥러닝 초기 이론 논문
- 초기 ANN 모델 논문 분석하고 구현해보기 (블로그 정리 + github)
  ㄴ "Perceptron → FFNN"까지 내부의 Adaline 등과 같은 모델들 논문 및 구현
- 초기 CNN 모델 논문 분석하고 구현해보기 (블로그 정리 + github)
  ㄴ "LeNet → EfficientNet" 까지 내부의 Adaline 등과 같은 모델들 논문 및 구현
   
* Sequential Data 이론 톺아보기  
- "RNN → Transformer"논문 분석하고 구현해보기 (블로그 정리 + github)
- "Bert"논문 분석하고 구현해보기 or "Mamba"논문 분석하고 구현해보기 (블로그 정리 + github)

 

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스터디에서 사용할 Github Convention

Github Convention은 의도하지 않았지만.. 통일되었습니다.

자세한 내용은 다른 게시글에서 다루고 링크를 연결해놓도록 하겠습니다.

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