<aside> 👉🏻 아래 밑줄 친 메뉴를 클릭하면, 원하는 페이지로 빠르게 이동할 수 있습니다.

1️⃣ **<ML 심화 세션>운영 방식**

2️⃣ **상세 커리큘럼 안내**

3️⃣ **과제 제출 방법**

4️⃣ 기술 질문 연습 안내

5️⃣ 질문이 생겼을 때는 어떻게 해결하나요?

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1. < ML 심화 세션> 운영 방식

<aside> ❤️ ML 심화 세션은 YB 심화 필수, OB 선택으로 운영됩니다.

또한 대면 + 비대면을 병행하여 진행되며, 매주 수요일 4~6시 진행됩니다.

운영방식

1. 기본 교재로 **[인사이드 머신러닝 인터뷰]와 [머신러닝 인터뷰 실무 가이드]**를 사용합니다.
2. 매주 커리큘럼에 따라 **[인사이드 머신러닝 인터뷰]**를 범위에 맞추어 세션날인 **수요일 정오(낮 12시)**까지 공부한 내용을 각자의 블로그(깃허브, 노션, 티스토리 등등)에 정리하여 쿠다 노션페이지에 업로드합니다. (선택)
3. 세션은 발제 + 기술 질문 연습 + 피드백 순으로 이루어집니다.
4. 발제자(머신러닝 인터뷰 실무 가이드)는 사전 과제(노션/개인 블로그 정리 내용) 및 심화 자료를 바탕으로 발표를 진행 합니다.
5. 발제가 끝나면, [인사이트 머신러닝 인터뷰] 교재를 기반으로 기술 질문을 주고 받습니다.
6. 기술 질문을 연습하는 과정에서 피드백을 주고 받으며, 이 과정을 추후 정리하여 github에 공유합니다. </aside>

2. 상세 커리큘럼 안내

<aside> 🔶 ML 심화 세션 커리큘럼

• 교재 [인사이드 머신러닝 인터뷰]와 [머신러닝 인터뷰 실무 가이드]의 챕터를 기준으로 방학 커리큘럼이 진행됩니다. </aside>

부록 A 생성 모델: 노이지 채널 모델에서 LLM까지 | CHAPTER 02 머신러닝 입사 지원과 이력서 |

3. 과제 제출 방법

<aside> 1️⃣ 쿠다 노션 **‘ML 기초 세션 아카이브/주차별 과제란’**에 매주 주말마다 주차별 세션 과제 페이지가 만들어질 예정입니다.

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<aside> 2️⃣ 테이블에 본인의 이름을 작성하고, 사전 과제 제출란에 맞춰서 첨부합니다.
세션 당일에 발표를 담당하시는 분은 사전 과제 제출란 외에 본인의 발표 자료를 따로 공유해주시기 바랍니다! 과제 제출란에는 모든 조가 본인이 정리한 사전 과제 내용(공부 정리)을 ‘**링크형태’**로 올려주셔야 합니다!

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<aside> 3️⃣ 노션, 개인 블로그, 깃허브 등등 공부 내용을 아래 예시처럼 정리해주시고 해당 링크를 첨부해주시면 됩니다. 만약, 개인 블로그가 없는 경우에는 개인 노션 계정을 활용하셔서 해당 링크를 공유해주셔도 좋습니다. (선택)

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4. 기술 질문 연습 안내