구글 부트캠프에 합격하고 공부를 시작한게 6월 11이였으니까, 약 2달 정도의 시간이 정말 눈 깜짝할 사이에 지나간 것 같다. 마침 전역 날짜와 시간이 겹쳐서 전역하고 난 후의 내 삶을 측정할 수 있는 척도가 되었는데, 돌이켜보면 충분히 더 열심히 많은 것들을 할 수 있는 기회였던 것 같은데 그러지 못했다는 아쉬움이 조금 더 크게 남는 기간이였다.
특히 조금 더 Coursera 강의를 일찍 끝내고 개인 프로젝트를 일찍 시작하면 어땠을까, 혹은 진도에 맞춰서 꾸준히 블로그에 포스팅을 했으면 어땠을까라는 후회가 조금 남지만, 뭐 이런 것은 지금이라도 차차 진행해가면 되는거니까 너무 상심하지는 말기로 했다.
Coursera Deep Learning 세션에는 총 5개의 코스로 이루어져 있었는데, 크게 나누자면, 일반적인 Neural Network, Convolution Neural Network (CNN) 그리고 Recurrent Neural Network (RNN) 로 이루어져 있어서, 딥 러닝에 관련된 여러 분야의 이론을 한번 훑고 실습까지 하는 데에 정말 큰 도움이 되었다. ( 부끄럽지만, 컴퓨터 공학과에 재학중이지만 이전에는 AI에는 문외한.. )
배운 이론을 블로그에 포스팅은 하지 못했지만, 강의가 끝나고 아이패드에 항상 정리 해 놓은 것이 있어서, 이를 토대로 블로그에 올려보려고 한다. 다른 부트캠프 참여자들에 비해서는 조금 늦었지만, 딥 러닝에 관심있는 사람들이 쉽게 읽어 내려갈 수 있게 내가 이해한 맥락으로 글을 풀어보려고 한다. 내용은 보다 자세하지 않을 수 있지만, 맥락을 부담스럽지 않게 소개할 수 있는 기회가 되었으면 한다!
