[ETRI] 2024.01.26

🏢 ETRI (2024.01.26)

📌 01.25-TODO List:

1. DAOD적용 - 진행중

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2. 주중에 할 것: Deep Learning 2024(Bishop)
- Chapter 2: Exercise 풀기.
- Chapter 3: Exercise 풀기.

<Baseline Deep Learning>
- Chapter 6 읽고 공부하기
- Chapter 7 읽고 공부하기(短)
- Chapter 8 읽고 공부하기(短)
- Chapter 9 읽고 공부하기(短)

<Baseline CNN>
- Chapter 10: CNN
- Chapter 12: Transformers

<생성>
- Chapter 17: GAN
- Chapter 18: Normalizing Flows
- Chapter 19: Auto-Encoder
- Chapter 20: Diffusion Models


- Chapter 4 읽고 공부하기(短)
- Chapter 5 읽고 공부하기(短)
- Chapter 11 읽고 공부하기
- Chapter 13 읽고 공부하기
- Chapter 14읽고 공부하기
- Chapter 15읽고 공부하기
- Chapter 16읽고 공부하기

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3. Generative Deep Learning
 Part 1. Intro. Generative Deep Learning
 - Chapter 1. Generative Modeling
 - Chapter 2. 딥러닝

 Part 2. Six Generative Modeling Method.
 - Chapter 3. VAE
 - Chapter 4. GAN
 - Chapter 5. AR Model
 - Chapter 6. Normalizing Flow Model
 - Chapter 7. Energy Based Model
 - Chapter 8. Diffusion Model

 Part 3. Applications
 - Chapter 9. Transformer
 - Chapter 10. Advanced GANs
 - Chapter 11. Music Generation
 - Chapter 12. World Models
 - Chapter 13. Multimodal Models
 - Chapter 14. Conclusion

 

 
 


 
 

 
 

🚲 출근! (8:00 - 8:30)

 

 

 

 
 
 
 

📖 공부! (9:00-12:00)

∙ GAI 진행
 
 

 

 
 

🍚 밥이다 밥! (12:30~13:00)

마찬가지로 서편제(한식): 걍 앞으로는 고기많이 나오는 동편제 먹어야지...
후식으로는 내돈내산 녹차프라푸치노!! << 솔직히 이게 제일 맛도리임
 

 

 
 
 
 

 
 

📖 공부! (13:30-18:00)

GAI 이어서 진행!
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 

 
 
 
 
 

 
 

🚍 퇴근! (18:30 - 19:00)

퇴근이 제일 좋다는 직장인의 말에 공감이 점점된다ㅋㅋㅋ
아침출근때문에 그냥 졸리다ㅋㅋ 피곤🩸하고ㅠㅠ

 
 
 
 

🏋🏻 운동! (19:00 -)

이제 3대 운동보단 좀 더 세분화해서 A,B루틴 안하는 날에는 가슴,삼두, 등,이두, 어께 위주로 해봐야겠다.
아 그리고 데드나 스쿼트의 경우에는 조금 텀을 둬야겠다...
격일마다 무겁게만 하다보니 오히려 퍼포먼스가 안나오는 느낌?
그래서 스쿼트와 데드의 경우에는 일주일에 1~2번정도만 본세트무게로❗️
나머지는 평소드는 무게의 8~90%정도의 중량만 들어야겠당

 

 

[정리]: 5x5 Strength + Local Muscle Strength Training for me

 
 

🏋🏻 운동 월간 계획:

A→a→B→b→A→a→B→

b→A→a→B→b→A→a→

B→b→A→a→B→b→A→

a→B→b→A→a→B→b→

 

🏋🏻 이번주:

B→b→A→a→B→b→A
 

🏋🏻 오늘:  B루틴

 

 
 

📌 TODO List:

1. DAOD적용




2. 주중에 할 것: Deep Learning 2024(Bishop)

- Chapter 2: Exercise 풀기.
- Chapter 3: Exercise 풀기.

<해석 끝>
- Chapter 6 읽고 공부하기
- Chapter 7 읽고 공부하기(短)
- Chapter 8 읽고 공부하기(短)
- Chapter 9 읽고 공부하기(短)
- Chapter 10 읽고 공부하기
- Chapter 12 읽고 공부하기
- Chapter 17 읽고 공부하기(短)
- Chapter 18 읽고 공부하기(短)
- Chapter 19 읽고 공부하기(短)
- Chapter 20 읽고 공부하기

<해석도 해야할 것.>
- Chapter 5 읽고 공부하기(短)
- Chapter 11 읽고 공부하기
- Chapter 13 읽고 공부하기
- Chapter 14읽고 공부하기
- Chapter 15읽고 공부하기
- Chapter 16읽고 공부하기




3. Generative Deep Learning
 Part 1. Intro. Generative Deep Learning
 - Chapter 1. Generative Modeling
 - Chapter 2. 딥러닝

 Part 2. Six Generative Modeling Method.
 - Chapter 3. VAE
 - Chapter 4. GAN
 - Chapter 5. AR Model
 - Chapter 6. Normalizing Flow Model
 - Chapter 7. Energy Based Model
 - Chapter 8. Diffusion Model

 Part 3. Applications
 - Chapter 9. Transformer
 - Chapter 10. Advanced GANs
 - Chapter 11. Music Generation
 - Chapter 12. World Models
 - Chapter 13. Multimodal Models
 - Chapter 14. Conclusion