교재
Machine Learning with PyTorch and Scikit-Learn: Develop machine learning and deep learning models with Python
🙋 이런 분을 찾습니다
파이썬, 넘파이, 판다스 기초가 있는 분
실전 중심으로 ML/DL을 체계적으로 익히고 싶은 분
“공부 → 자료 탐색 → 설명” 루틴을 통해 성장하고 싶은 분
성실하게 참여하며, 동료에게 존중과 피드백을 보낼 수 있는 분
🏛 스터디 핵심 철학
배경
혼자 공부의 한계를 넘어, 함께 배우고 설명·적용하며 성장하는 학습 공동체
목표
이해의 완전성 – 개념과 원리를 깊이 이해한다.
설명 가능성 – 배운 내용을 다른 사람에게 명확히 전달한다.
적용 가능성 – 학습한 지식을 실제 문제에 활용한다.
⚖ 운영 규칙
스터디는 매주 1회 고정적으로 진행되며, 발표자는 반드시 하루 전까지 발표 자료를 공유해야 합니다. 발표 준비가 미비할 경우, 다음 회차에 추가 발표와 보조 자료 제출 의무가 부과되며, 2회 연속 준비 미이행 시에는 청강 전환과 개인 과제가 주어집니다. 또한, 발표의 공백을 최소화하기 위해 보조 발표자 제도를 운영합니다.
각 회차에는 피드백 모더레이터가 지정되어 건설적인 피드백이 이루어지도록 관리하며, 규칙 위반 시에는 경고 누적제가 적용됩니다. 토론의 흐름과 시간을 효율적으로 관리하기 위해 타임키퍼와 질문 뱅크를 운영하고, 세션은 40분 발표, 30분 토론, 10분 자유 교류의 구조로 진행됩니다. 마지막으로, 매 회차가 끝날 때마다 스터디의 핵심 목표(이해·설명·적용)가 얼마나 달성되었는지를 점검합니다.
