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

1️⃣ **<ML 기초 세션> 운영 방식**

2️⃣ **상세 커리큘럼 안내**

3️⃣ **과제&사전 질문은 어떻게 제출하나요?**

4️⃣ 심화자료&발표 자료는 어떻게 제출하나요?

**5️⃣ 질문이 생겼을 때는 어떻게 해결하나요?**

**6️⃣ 심화 내용 학습하고 싶을 때는?**

**7️⃣ 머신러닝 세션 조 구성**

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1. < ML 기초 세션> 운영 방식

<aside> ❤️ 신입회원은 머신러닝 기초세션에 필수적으로 참여합니다.

머신러닝 세션은 대면을 기본으로 하며, 매주 수요일 6-8시 공대에서 대면으로 진행됩니다.

운영방식

1. 기본 교재로 **[데이터 분석가가 알아야 할 모든 것, 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝]**을 사용합니다.

2. 매주 커리큘럼에 따라 세션 전날인 **화요일 정오(낮 12시)까지 공부한 내용(깃허브)**을 쿠다 노션페이지에 업로드합니다.

   또한 공부한 내용을 바탕으로 생긴 질문을 인당 1개씩 쿠다 노션페이지에 업로드합니다.(화요일 낮 12시까지)

3. 세션은 나작무 + 지난주 팀별 질문 답변 시간 + 발제/심화 내용 발표 + 실습 + 과제 안내 순으로 이루어집니다.

4. 발제 순서는 사전에 정해져 있으며, 발표 차례인 조는 그 주 사전 과제(노션/개인 블로그 정리 내용) 및 심화 자료를 바탕으로 발표를 진행 합니다.

5. 발제가 끝나면, 실습 조가 준비한 실습을 같이 진행하고 과제를 푸는 시간을 갖습니다.

6. 과제는 세션 다음 날인 목요일 오후 11:59까지 제출 실습 과제란에 제출합니다.

7. 과제를 푼 뒤 조 별로 가장 궁금하거나 해결 되지 않는 질문 한 개를 선택하고 이에 대한 답변을 개인 별로 조 페이지에 작성합니다. → 이 질문에 대한 답변을 다음 세션 나작무 이후에 ‘랜덤으로 답변자를 선정하여’ 들을 예정입니다 !😊 </aside>

2. 상세 커리큘럼 안내

<aside> 🔶 ML 기초 세션 커리큘럼

• 교재 [데이터 분석가가 알아야 할 모든 것, 혼자 공부하는 머신러닝 + 딥러닝]의 챕터 기준으로 방학 커리큘럼이 진행됩니다.
• 교재 내의 딥러닝 파트 (Chapter 7 이후)는 ML 기초 세션에서 다루지 않습니다.
• 주차별 발제(발표) 순서는 세션 참여자가 모두 확정된 이후, 공지될 예정입니다. </aside>

3. 과제&사전 질문 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 발표와 실습을 담당하시는 조는 사전 과제 제출란 외에 본인의 과제/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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