[Boostcamp] 2주차 회고록

셍·2021년 8월 13일

Timeline으로 작성해보겠다!

월요일

강의
1. 딥러닝 기본 용어 설명
2. NN - MLP

정말 기분 좋았던 날.
1주차에 들은 AI Math 강의들이 전혀 와닿지 않았었는데, AI 전반 흐름이나 기초 지식들을 처음부터 다시 훑을 수 있어서 좋았다. 아리송하던 것들이 차츰 자리잡은 느낌이었다.
그런데 조금 안보면 다시 놓칠 것 같아서 저번주에 작성한 글들을 다시 읽어보면서 계속 머리에 각인시켜야겠다.

화요일

강의
1. Optimization

이 날 강의에서는 여러가지 concept를 맛보는 식으로 진행되었다.
많은 concept를 접하고 나름 적당한 수준으로 self study도 하면서 꽤나 익숙해졌는데, 아직 그 많은 개념들이 서로 관계를 가지고 머릿속에 쫙 펼쳐지는 단계는 아닌 것 같다. 조금 단편적인 기억들로 남아있다.
이때 배운 개념들을 계속 되짚고 keep in mind!하면서 더 공부를 하다보면 자연스럽게 녹아들 것이라고 믿는다.

피어세션에서 내가 잘 이해되지 않았던 부분들을 짚고 넘어갈 수 있어서 감사했다.

수요일

강의
1. Convolution
2. Modern CNN
3. CV Applications

이고잉님 Git 특강이 있었다.
Git을 쓸 줄은 알지만 잘 활용은 못하는 상태였고, 버전관리는 잘 몰라서 괜히 잘못 건드렸다가 망할까봐(?) 쓰기가 좀 무서웠었다.
요즘 모든 코딩을 vscode에서 하는데, vscode 환경에서 git을 능숙하게 다룰 수 있게 되어서 너무 기뻤다!

특강이 있어서 강의를 들을 시간이 조금 빠듯했다.
피어분들 역시 바쁘셔서 진도 차이가 조금씩 나기 시작했고.. 피어세션을 잘 활용하지 못한 것 같아서 조금 아쉬웠다.
그래도 과제 파이토치 코드를 같이 보면서 이해도를 높일 수 있었기에 유익했다.
파이토치... 사실 이번 주 과제들을 제출은 했지만 100% 이해가 안된 상태다.
다음 주에 파이토치를 배우고 나서, 주말을 이용해 이번 주 과제들을 다시 Review해야 할 것 같다.

그리고 멘토님과의 시간이 있었다. Batch Normalization에 대해 질문을 드렸었는데, 완전히 이해가 되진 않아서 조금 더 공부가 필요하다.

목요일

강의
1. RNN, LSTM
2. Transformer

조금씩 멘탈이 무너지기 시작
거창한 내용을 너무 쓱 훑고 지나가는 느낌이라 이해도 잘 안되고 , 이해가 안되니 질문도 안생기는 날이었다. ㅠㅠ
주말동안 복습을 해야 한다.

금요일

강의
1. Generative Model

사실 거의 하나도 못알아들었다. ㅠㅠㅠ 슬프다...
음.. 주말동안 강의를 다시 들어야 할 것 같다.

스페셜 피어세션을 통해서 다른 사람들은 어떻게/어떤 공부를 하고 있는지 들어볼 수 있었다.

이번 주 우리 팀의 피어세션은 Q&A 방식으로 진행되었는데, 각자 진도가 다르고 이해 수준도 다르다보니까 저번 주 보다는 다소 침체된? 느낌이었다.
이제는 Q&A 방식 말고, 중요한 포인트에 대해 자신이 이해한 내용을 공유하는 방향으로 가기로 정했다.
그리고 질문이 생겨도 내가 너무 당연한걸 물어보나 싶은 마음에 말을 아끼게 되고 죄송한 마음이 들기도 했었는데, 이제는 그러지 말아야지...!!! 소중한 1분1초를 허투루 쓰고 싶지 않다!
오늘의 피어세션 재정비 시간은 정말 가치있었다!

Wrap-Up

AI가 뭐냐! ML이 뭐냐! 어떤 방식으로 진행하냐!에 대해 뭔가 감이 오기 시작함
CNN에 대한 이해도는 꽤 높아짐
RNN, LSTM, Transformer는 다시공부가 필요
통계가 툭툭 튀어나올 때 마다 당황한다. 애초에 통계와 AI를 연결지어 생각하기도 조금 힘들다.. 통계와의 관계와 의미도 계속 복습하면서 완전히 이해하고싶다.
구멍난 부분이 많은 느낌. 이번주&다음주 주말을 이용해서 다 채우고 싶다.
"심심할 때 논문읽기"의 습관화를 시도해보자😇
주간학습정리를 조금 더 효율적으로 할 수 있는 방법에 대해 고민해보자