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소개
TensorFlow 및 Caffe 등 오픈소스를 활용하여 딥러닝을 같이 공부해 나가는 공간입니다.
이 페이지는 딥러닝 오픈소스 스터디 페이스북 그룹 맴버들의 노력을 모아 만들었습니다.
처음 오신 분들은 페이스북 그룹 맴버가 되시길 추천드리며, 딥러닝 전반에 대한 질문을 포함하여 어떠한 자유로운 의견도 환영합니다.
본 페이지는 페북에서 나누는 논의들을 기초로 딥러닝을 스스로 공부할 수 있는 정돈된 문서를 남기고자 합니다. 딥러닝에 대한 이론부터 TensorFlow 및 Caffe 등과 같은 오픈소스를 통한 실습, 더 나아가 컴퓨터 비전 및 음성 인식 등 머신러닝과 로보틱스로의 활용까지 가능한 넓은 범위의 내용을 다룰 수 있기를 바랍니다.
몇 사람이 가지고 있는 제한된 지식과 노력으로는 부족합니다. 또한 내용의 수준을 떠나서 딥러닝에 관련된 어떠한 정보도 공유할 가치가 있습니다. 이제 막 딥러닝에 입문한 학생부터 실제 업무에 활용하고 있는 전문가까지 많은 분들의 참여를 바랍니다.
목적
본 페이지는 다음과 같은 목적을 가지고 제작되고 활용되어지길 바랍니다.
- 딥러닝 오픈소스 스터디 그룹원들의 지식이 정돈된 문서 및 소스코드 형태로 교류되고 남겨진다.
- 딥러닝을 새로 시작하는 사람들이 실수를 줄이고 빠른 시간에 지식을 체득하는데 도움을 준다.
- 오픈소스 라이브러리(TensorFlow, Caffe 등)를 사용하여 딥러닝을 구현할 수 있도록 가이드 역할을 한다.
- 오픈소스 공식사이트에 문서화되지 않은 부분 또는 이해하기 힘든 부분을 한글로 보충한다.
- 오픈소스 라이브러리 사용자들의 경험에서 우러나온 실습 예제를 제공한다.
- 오픈소스 라이브러리를 활용한 다양한 딥러닝 응용 예를 설명과 함께 공유한다.
비전
최근 (2015년 11월) 구글의 TensorFlow, 마이크로소프트의 DMLT등이 공개되면서 미래 머신러닝의 주도권 싸움이 시작되었습니다. 특히 오픈소스를 표방한 이유는 이 주도권 경쟁의 핵심은 개발실무자 오픈커뮤니티의 확보이기 때문입니다. 이에 비해 상대적으로 폐쇄적인 시스템을 가진 한국 연구실 및 기업에게 시급한 것은 개발자들의 오픈커뮤니티 강화라고 생각합니다. 이를 위해 딥러닝 오픈소스 스터디 모임은 오픈소스를 활용한 딥러닝 구현에서 더 나아가 다음과 같은 비전을 추구합니다.
- 딥러닝 분야에서 세계적인 추세에 따라가고 지식의 교류 및 재생산을 통해 한국 딥러닝 실무자 커뮤니티의 저변 확대
- 본 페이지의 정돈된 정보를 통해 딥러닝 초보자가 빠른 시간에 실무자 및 전문가로 발돋움하여 오픈커뮤니티의 일원으로 편입될 수 있도록 함
- 기존 오픈소스의 스터디 및 분석을 통해 향후 더 발전된 딥러닝 라이브러리의 개발 및 구축에 기여함
- 딥러닝 기술을 각 분야에 전문적으로 활용할 수 있는 전문가들의 공동 프로젝트 협력에 기여함
참여 방법
위 목적과 비전에 동의하시는 분들은 누구나 다 참여 가능합니다. 딥러닝에 처음 입문하는 초보자부터 실무에 계신 전문가까지. 눈팅만 하실 분들부터 적극적으로 경험과 지식을 나눠주실 분들까지. 다만 페이지에 있는 모든 정보는 어떤 목적으로든 공유하는데 동의해 주시길 원합니다. 학교에서 강의자료로 활용해도 좋고, 기업에서 내부 스터디 자료로 활용하셔도 좋습니다. 이렇게 어떤 방식으로든 활용된 자료는 언젠가는 누군가에 의해 더 발전된 지식으로 다시 돌아올것을 믿습니다.
기본적으로 본 페이지는 누구나 참여해서 누구나 수정할 수 있습니다. 상위 메뉴에 있는 Github 중에서 material 저장고가 본 페이지의 소스파일 입니다. 다만 수정하신 후에 페북그룹에 간략히 업데이트 상황을 알리신 후에 맴버들이 확인하는 절차를 거쳐주시면 감사하겠습니다.
페이지를 수정하는 가장 쉬운 방법은 각 페이지의 목차 아래 있는 Edit me를 클릭하시는 것입니다. Github에 로그인한 후에 각 페이지의 mark down 형태로 정의된 .md 파일을 수정하시고 commit 버튼을 누르시면 됩니다. 새로운 페이지를 추가하고 싶으시면, material 저장고에서 _data 폴더에 있는 sidebar_doc.yml을 수정하셔서 페이지를 원하는 곳에 추가하시고, 동일한 이름의 .md 파일을 새로 만드시면 됩니다.
더 자세한 내용은 페이스북 그룹에 문의하시거나, Koosy를 찾아주세요.