고려대학교 세종캠퍼스 딥러닝 학회 BIG_PY
BIG_PY는 다양한 사람들과 함께 인공지능을 공부하고 서로 공유하며 교류하는 학술 학회입니다
1. 소개글
안녕하세요. BIG_PY 운영진입니다!
저희 딥러닝 학회 BIG_PY는 18년도에 빅데이터전공 데이터 분석 스터디에서 출발하여 학회로 재탄생한 고려대학교 세종캠퍼스 딥러닝 학회입니다.
인공지능과 관련된 전공을 가진 학생 뿐만 아니라 인문/예체능 계열을 포함한 다양한 전공을 가진 학생들과 딥러닝 공부를 목표로 갖고 활동합니다.
BIG_PY는 다양한 지식과 수준을 가진 학회원들이 있어 수준 스펙트럼이 넓도록 구성하였습니다. 이는 당장 머신러닝, 딥러닝 공부를 하지 못해도, 저희 학회에서 상위 LEVEL의 회원의 멘토링으로 기초를 다질 수 있도록 하기 위함입니다. 파이썬에 대해 아무것도 몰라도, 학회 커리큘럼에 따라 성실히 따라오면서 다른 학회원들과 다양한 프로젝트와 공모전에 참여할 수 있도록 내실을 다질 수 있도록 프로그램을 구성하고자 합니다. 따라서 BIG_PY는 학회원들의 LEVEL 등급을 배정하고, LEVEL에 따라 활동 및 커리큘럼을 다르게 적용하여 체계적으로 운영하도록 기획하였습니다.
BIG_PY는 딥러닝 공부를 돕고자 상위 LEVEL인 학회원이 세션을 진행합니다. 세션에서는 딥러닝을 공부하기 위한 파이썬 기초 코딩과 데이터 분석 및 머신러닝, 그리고 기초 수학(선형대수, 확률론, 미적분)을 공부하게 됩니다.
저희 학회는 매주 진행하는 세션과 스터디, 그리고 3주에 한번씩 세미나를 진행하고, 방학에는 컨퍼런스와 데이터톤 등의 행사를 진행할 예정입니다.
1년 단위로 움직이는 학회인 만큼, 본인의 실력 향상은 물론이고, 저희 학회원들간의 끈끈한 친목과 선배들의 인맥을 두루두루 챙겨가세요!
2. BIG_PY의 목표
" 인공지능과 딥러닝으로 다양항 문제들을 해결해보자 "
AI에 관심과 열정, 흥미를 가진 사람들과 함께 활동하며 교류하기 코딩뿐만 아니라 수학적 이론도 학습하며 기초를 다져가며 학습을 진행하기 세미나 및 컨퍼런스, 데이터톤을 통해 다양한 분야가 융합하여 팀워크를 다지기 성실한 참여를 통한 지식 습득과 책임감을 습득하고 지식공유에 기여하는 멘토로 거듭나기
3. 회장단 인사
안녕하세요! 저는 BIG_PY 1기 회장입니다!
BIG_PY 학회가 처음으로 출범하게 되었습니다! 너무나도 기대가 되면서 한편으로는 걱정도 됩니다.
첫 시작인 만큼 창립멤버를 꾸려 사전에 꼼꼼하고 촘촘하게 학회를 준비했지만, 혹여나 부족한 부분이 있을까 노심초사 하면서 수없이 검토하고 재구성하고 있습니다.
첫 시작은 고려대학교 세종캠퍼스 소속 학회로 진행하지만, 더 나아가 연합동아리로 성장하여 다양한 사람들과 교류할 수 있게 만들고자 합니다.
AI분야, 그 중 딥러닝은 꽤나 오래전부터 있던 퍼셉트론 이라는 개념에서부터 출발하였습니다. 해당 시대에는 컴퓨터의 계산속도가 해당 이론을 검증하기엔 턱없이 부족하여 침체기에 들어갔는데, 이를 AI 겨울(AI winter)이라고 불렀습니다.
하지만 1989년에 얀 르쿤 교수팀이 backpropagation(오차역전파) 알고리즘을 개발하였고, 이후 제프리 힌턴 교수팀이 AlexNet이라는 네트워크를 개발하였습니다. 이후 CNN, RNN, LSTM, 그리고 현재 가장 핫한 주제들의 기반이 되는 transformer 모델 등 수많은 모델들이 나왔고, 해가 지날수록 성능이 높은 모델을 소개하는 논문들이 쏟아지고 있습니다. 2016년 이세돌과 격돌한 알파고를 시작으로 AI는 대중들에게 알려지게 되었고, 극적으로는, open AI가 개발한 GPT-3 모델은 매우 충격적인 높은 성능을 보여주면서 화제가 되었습니다.
저희 학회에서는 이러한 모델들을 공부하고 구성원들과 교류하여 식견을 기르기 위한 장으로 만들고자 합니다.
앞으로 있을 많은 활동들을 기대해주시고, 저희 학회에 참여하고자 하시는 분들은 언제나 환영입니다!
많은 관심 부탁드리며, 학회 구성원들에게는 꾸준한 활동을 부탁드리며 마무리하겠습니다.
BIG_PY 2기 회장 나마로
BIG_PY 운영진 조직도
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※ 교육총괄팀에서는 LEVEL별 커리큘럼을 제작하고, 세션 및 스터디 교재 선정 및 진행 방향을 제시하기 위한 특별팀입니다.
4. 학회 구조 소개(레벨 및 세션)
먼저 최초로 학회 가입 시 작성했던 지원서 및 면접 내용을 통해 교육총괄팀에서 학회원에게 LEVEL을 부여합니다.
LEVEL에 따라 학회에 참여할 수 있는 프로그램이 다르게 짜여집니다. 또한 부여된 LEVEL의 단계를 높히기 위해서는, 학기별로 진행하는 컨퍼런스에 참여해야 합니다.
LEVEL.1와 LEVEL.2은 BIG_PY에서 진행하는 총 두번의 컨퍼런스에 참여하여야 다음 레벨로 넘어갑니다. LEVEL.3은 학회에서 정한 조건을 충족하면, 회장단과 지도교수님의 결정으로 다음 레벨로 넘어갑니다.
LEVEL별 세부 활동은 다음과 같습니다.
LEVEL별 활동
LEVEL.1
파이썬 문법과 알고리즘, 그리고 데이터 분석(EDA)와 머신러닝을 학습하게 됩니다. 또한 머신러닝과 딥러닝을 공부하기 위한 기초 수학 지식을 공부하며, 학회의 다양한 프로그램을 통해 배운 지식들을 적용하고 공유하는 활동을 갖습니다.
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파이썬 문법 및 알고리즘 학습
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데이터 분석(EDA) 및 머신러닝 학습
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머신러닝과 딥러닝에 필요한 기초 수학 학습
LEVEL.2
LEVEL.1 에서 학습했던 내용을 기초로 하여, 딥러닝과 딥러닝 기반 자연어/이미지처리를 공부하게 됩니다. 또한 딥러닝 모델 동작 이해를 위한 수학적 이론을 공부하게 됩니다. 마지막으로 학회의 다양한 프로그램을 통해 배운 지식들을 적용하고 공유하는 활동을 갖습니다.
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딥러닝 라이브러리를 활용한 코딩 학습
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딥러닝의 수학적 이론 학습
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자연어처리 또는 이미지처리 학습
LEVEL.3
딥러닝에서의 본인의 세부 관심분야를 공부하며, 관련 토이 프로젝트를 진행합니다. 마지막으로 내,외부 공모전에 참여하거나 논문 리뷰 및 소논문 작성을 자유롭게 진행합니다.
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딥러닝 주요 모델 바닐라 코딩
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논문 리뷰 및 소논문 작성
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컨퍼런스를 위한 소규모 프로젝트 진행
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대학원을 위한 면접 스터디 진행
LEVEL.4
LEVEL.3 학회원 중에서 학회에 크게 기여한 분들에게 드리는 명예직입니다. 학회 활동에 자유롭게 참여하게 됩니다.
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학회 프로그램에 자율적으로 참여하는 명예직
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외부 기관 및 단체와 협업하여 프로젝트 진행
5. 학회 주요 활동 소개
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레벨별로 세션및 세미나를 진행합니다. 세션은 매주 한번, 세미나는 3주에 한번씩 진행합니다.
세션은 상위 레벨 학회원이 역할을 맡아 녹화 영상을 제작하고, 각 레벨별로 영상으로 학습을 진행합니다. 정기세미나는 외부 초청 세미나 또는 각 레벨별로 우수한 활동을 하는 회원들이 성과를 공유하는 자리입니다.
학회에서 리스트업한 여러가지 데이터셋중 하나를 골라 정해진 시간동안 데이터 분석을 진행하고 결과를 발표하는 행사입니다.
LEVEL.1은 EDA(Exploratory data analysis, 탐색적 자료분석)과 머신러닝을, LEVEL.2는 딥러닝 기반 모델을 적용해보는 방식으로 진행합니다.
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AI관련 직종 또는 대학원생, 또는 교수님을 섭외하여 정기세미나 대신 외부 초청 세미나를 진행합니다. 학교 지원이 가능하다면, 학회 사람들 뿐만 아니라 일반 학우들도 참여할 수 있는 오픈세미나 형식으로 진행할 예정입니다.
각 레벨별로 학회원간의 자유로운 개인/팀 결성 후 진행한 머신러닝, 딥러닝 관련 프로젝트 과정 및 성과를 공유하는 자리입니다.
6. 참고사항
BIG_PY는 학회 공지사항은 단톡방으로 전달되며, 세부 활동은 slack 및 notion으로 운영 및 진행합니다. 따라서 두 플랫폼에 대해 어느정도 익숙해지셔야 합니다.