[공지] 스터디 1주차 모임 공지

[unizard]

• 자신이 맡은 부분만 공부하는게 아닙니다. 반드시! 모두 동영상을 시청하고 실습까지 스스로 해봅니다.
• 모임 당일날 각자 자신이 맡은 부분을 주도적으로 리뷰합니다.
• 발표형식은 자유입니다만, 타인을 설득시키고 연습하는 것 역시 중요한 역량이므로 노력해봅시다.
• 발표자료의 화려함보다, 컨텐츠에 집중합시다.
• 담당한 섹션과 관련된 모든 질의 응답은 담당학생이 주도적으로 답하고 해결하나, 모놀 모두가 함께 노력합시다.
• 상대를 배려하고 도와주는 모습의 결과는 스터디가 마무리 될 때 쯤 어떤 형태로든 보상* 이 있을 겁니다. 😘
• 혹시, 개인 컴퓨터에 tensorflow를 설치하는 번거로움을 피하고 싶은 학생은 colab을 활용하셔도 좋습니다. (https://www.youtube.com/watch?v=Y9MqoK5tUkw&feature=youtu.be&app=desktop)

[unizard]

본 이슈의 코멘트에 아래와 같이 각자의 온라인 강의 및 실습 진행 상황을 공유해주세요. 진행상황을 통해 현재 설정되어있는 학습량을 조율할 수 있습니다. (여러분이 힘들어하면 줄여야겠죠?) Edit 누르시고 아래의 MD 소스 복사해서 사용하세요.

온라인 강의 및 실습 진행 상황

• [ ] Lecture0: 수업의 개요와 일정
• [ ] Lecture1: Tensorflow 설치 및 기본적인 Operations
• [ ] Lecture2: Linear Regression의 Hypothesis 와 Cost 설명
• [ ] Lecture2-Lab: Tensorflow 실습
• [ ] Lecture3: Linear Regression의 Cost 최소화 알고리즘 원리 설명
• [ ] Lecture3-Lab: Tensorflow 실습
• [ ] Lecture4: Multi-variable linear regression
• [ ] Lecture4-Lab: Tensorflow 실습

[socome]

온라인 강의 및 실습 진행 상황

• [X] Lecture0: 수업의 개요와 일정
• [X] Lecture1: Tensorflow 설치 및 기본적인 Operations
• [X] Lecture2: Linear Regression의 Hypothesis 와 Cost 설명
• [X] Lecture2-Lab: Tensorflow 실습
• [X] Lecture3: Linear Regression의 Cost 최소화 알고리즘 원리 설명
• [X] Lecture3-Lab: Tensorflow 실습
• [X] Lecture4: Multi-variable linear regression
• [x] Lecture4-Lab: Tensorflow 실습

[hyj378]

온라인 강의 및 실습 진행 상황

• [x] Lecture0: 수업의 개요와 일정
• [x] Lecture1: Tensorflow 설치 및 기본적인 Operations
• [x] Lecture2: Linear Regression의 Hypothesis 와 Cost 설명
• [x] Lecture2-Lab: Tensorflow 실습
• [ ] Lecture3: Linear Regression의 Cost 최소화 알고리즘 원리 설명
• [ ] Lecture3-Lab: Tensorflow 실습
• [ ] Lecture4: Multi-variable linear regression
• [ ] Lecture4-Lab: Tensorflow 실습

[pk000983]

온라인 강의 및 실습 진행 상황

• [x] Lecture0: 수업의 개요와 일정
• [x] Lecture1: Tensorflow 설치 및 기본적인 Operations
• [x] Lecture2: Linear Regression의 Hypothesis 와 Cost 설명
• [x] Lecture2-Lab: Tensorflow 실습
• [x] Lecture3: Linear Regression의 Cost 최소화 알고리즘 원리 설명
• [x] Lecture3-Lab: Tensorflow 실습
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• [x] Lecture4-Lab: Tensorflow 실습

[mingxoxo]

온라인 강의 및 실습 진행 상황

• [x] Lecture0: 수업의 개요와 일정
• [x] Lecture1: Tensorflow 설치 및 기본적인 Operations
• [x] Lecture2: Linear Regression의 Hypothesis 와 Cost 설명
• [x] Lecture2-Lab: Tensorflow 실습
• [x] Lecture3: Linear Regression의 Cost 최소화 알고리즘 원리 설명
• [x] Lecture3-Lab: Tensorflow 실습
• [ ] Lecture4: Multi-variable linear regression
• [ ] Lecture4-Lab: Tensorflow 실습

[kmj0249]

온라인 강의 및 실습 진행 상황

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• [X] Lecture1: Tensorflow 설치 및 기본적인 Operations
• [X] Lecture2: Linear Regression의 Hypothesis 와 Cost 설명
• [X] Lecture2-Lab: Tensorflow 실습
• [X] Lecture3: Linear Regression의 Cost 최소화 알고리즘 원리 설명
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