Week2 회고

이번 주에는 주로 PyTorch에 대한 강의를 들었고, 멘토링, 과제 풀이를 위한 오피스아워, 스페셜 피어세션, 마스터클래스 등의 이벤트가 있었다.

00. 학습 내용

• Pytorch의 특징, 함수, 프로젝트
• AutoGrad & Optimizer & DataSets & DataLoaders
• Model Load & Monitoring tools for PyTorch
• Multi-GPU & Hyperparameter Tuning & TroubleShooting
• 1일 1알고리즘 풀기
• 그래프와 추천시스템 1강 그래프 이론 기초

01. 잘했던, 좋았던 점

• 1일 1알고리즘 풀이를 시작하면서 코딩에 대한 감을 잃지 않도록 노력했다.
• PyTorch를 이용해 프로젝트를 한 경험은 있지만, PyTorch에 본질에 대한 강의를 들으적은 이번이 처음이라 PyTorch의 기본에 대하여 배울 수 있었고, 뿐만 아니라 알지 못했던 PyTorch의 다양한 함수들도 써볼 수 있어 무척 좋았다.

02. 부족했던 점

• 개인적으로 ML Ops와 추천시스템 관련 논문 리뷰를 진행하고 싶었지만, 효율적으로 시간을 관리하지 못하여 앞에 2개에 대한 공부는 진행하지 못한 점이 아쉽다.
  -> 따라서 앞으로는 하루 시간을 조금 더 촘촘하게 나눠서 복습, 개인 공부를 모두 잘 할 수 있도록 효과적으로 시간을 분배할 예정이다.

03. 앞으로 더 공부할 것

• 웹 프로그래밍 공부
  1. 비전공자를 위한 HTML/CSS
  2. 쉽게 배우는 자바1
  3. 쉽게 배우는 자바2
  4. 자바스크립트의 시작
  5. 웹 프로그래밍(풀스택)
  6. 클론코딩

• GNN and RecSys 공부
  1. 그래프와 추천 시스템
  2. GNN 추천 시스템 프로젝트

• CS 공부
  1. 모두를 위한 컴퓨터 과학 (CS50 2019)
  2. ML Ops

• 면접 질문 정리
  1. 사이트1
  2. 사이트2

04. 느낀점

매번 피어세션을 시간을 통해서 우리는 과제 리뷰, 퀴즈 풀이 등의 시간을 가진다. 과제와 퀴즈에 대하여 서로 토론을 하면서 매일매일 어제의 나보다 오늘의 내가 더 성장한 느낌을 받고 있다.

부스트캠프라는 좋은 기회를 통해서 나는 더욱더 성장하기 위해서 노력할 것이고, 혼자가 아닌 모두가 같이 성잘할 수 있는 환경을 만들기 위해서 공유 활동도 열심히 할 예정이다. 모두가 부스트캠프를 통해서 더욱더 성장했으면 좋겠고, 끝으로 나도 기회가 주어진다면 부스트캠프의 멘토님들 처럼 내가 아는 것을 남들에게 공유하고 알려 주는 지속가능한 성장 환경을 만드는 것에 작게나마 기여하고 싶다.