AI Tech 1주차 회고

강의 복습 내용

강의 정리 및 강의 노트는 아직 올리기 부족한듯하여 주말에 정리하고 추가할 예정

Python

1. 파이썬 환경 구축 및 기초
2. Numpy
3. Pandas

python 사용해본 적이 거의 없어 AI Tech에서 처음 배운다고 해도 과언이 아닐 정도의 실력이라 강의를 따라가기도 벅찼다. 파이썬 공부 좀 미리미리 할걸

AI Math

1. 벡터
2. 행렬
3. 경사하강법
4. 딥러닝 학습방법
5. 확률론
6. 통계학
7. 베이즈 통계학
8. CNN
9. RNN

경사하강법부터 CNN을 제외한(제외해도 될지 모르겠지만,,) 강의를 다,, 제대로 이해하지 못했다,,

과제 수행과정/ 결과물 정리

필수과제

• 1번 문제
  AI Tech 들어오기 전 파이썬으로 급하게 풀었던 백준 문제가 도움이 됐는지 각 문제에 써야 하는 함수들은 다 알고 있어서 문제 풀기가 수월했다

• 2번 문제
  파이썬 문법을 잘 몰라서 2-1, 2번 둘 다 코드를 길게 풀어서 썼다가 이후 강의를 보고 줄일 수 있는 내용은 열심히 줄여봤다.
  list에 있는 내용을 그대로 가져와서 쓸 수 있는데 자꾸 list의 길이를 구해서 for문을 돌렸다. java에서 코드를 다 풀어서 썼던 습관이 그대로 나오는 것 같다. 문제 풀이로 올라온 코드랑 똑같긴 한데 그래도 좀 더 간결한 코드를 짜고 싶다.

• 3번 문제
  3-2번은 강의에서 들었던 isdigit() 함수로 쉽게 풀 수 있었던 것 같다. list로 구현했는데 다른 팀원분들은 dictionary로 구현을 하셔서 저런 방법도 있구나 싶었다.

선택과제

• 1번 문제
  처음 강의로 이 내용을 들었을 때도 이게 뭐지,,? 싶어서 이 부분을 여러 번 봤다. 어느 정도 공부하고 아 이 정도면 풀 수 있겠구나 싶었는데 2-3부터 풀다가 막혀서 시간을 오래 썼던 기억이 난다. 복습 후 다시 한번 풀어봐야 할 듯

• 2번 문제 & 3번 문제
  솔직히 말하면 아직 못 풀었다. 변명이지만 파이썬 알못이라 강의 듣는 것도 시간이 오래 걸리고, 과제 하랴 퀴즈 풀랴 이래저래 바빴다. 풀이를 듣긴 했지만 여전히 이해가 안 가서 주말 동안 다른 자료를 찾아 풀어보고 그래도 못 풀겠으면 질문해야겠다

AI Math퀴즈

틀린 문제가 있는 강의는 강조
-퀴즈 내용 정리였는데 생각보다 문제 내용이 쉬워서 쓸 말이 없어 각 강의 느낀 점이 되어버렸다

• 1강 벡터
  대학 수학에서 들었던 내용이라 당연히 다 맞았겠지 싶었는데 하나 틀려서 당황했다. cos인데 순간적으로 sin으로 생각해서 틀렸던 것 같다. 근데 그건 그냥 좌표만 봐도 알 수 있는 내용이었는데 왜 틀렸나 싶다. 자만하지 말아야지

• 2강 행렬
  대학 수학에서 들었던 내용 2. 1강 틀리고 당황해서 집중해서 풀었더니 다 맞았다.

• 3 & 4강 경사하강법
  역시 어려워한 부분이라 그런지 2개나 틀렸다...
  미분 가능한 함수 f에 대해 주어진 점 (x, f(x))에서의 접선의 기울기가 음수면 x를 증가시키면 f(x)는 감소한다. 수업들을때도 아 이 내용 중요하겠다 싶어서 밑줄 쫙 그어놓고 그림도 그려가면서 아 당연한 내용이네 이랬는데 틀렸다. 문제 풀 때 도대체 무슨 생각이었는지 모르겠다
  그리고 최솟값과 극솟값은 다르다는 거 기억해두자

• 5강 딥러닝 학습방법
  처음에는 문제 보면서 뭔소리야,, 이러고 있었는데 하나하나 뜯어보니까 풀만 한 문제들이었다. 퀴즈는 쉬웠던 것 같은데 강의는 어려웠다. 수식이 너무 많아서 어질어질,,, 파이썬도 심각하지만, AI Math도 만만치 않게 심각하다는걸 느끼게 해 줬다.

• 6강 확률론
  확률론은 그래도 문제도 풀만하고 강의는 어렵지만 생각보다 재밌었던 것 같다. 나중에는 왜 그런 생각을 했을까 하겠지,, 틀린 문제 없었음
  

• 7강 통계학
  문제는 쉬웠으나 강의는 매웠다. 확실히 매웠다. 나만 이렇게 어려웠나 싶었는데 그건 아니라서 다행(?)이었다.
  

• 8강 베이즈 통계학
  문제는 쉬웠으나 강의는 매웠다2. 기억해야 하는 단어나 식이 많아서 어렵다고 느꼈던 것 같다.
  

• 9강 CNN
  솔직히 재밌었다. 영상처리 수업을 들어서 더 잘 이해가 된 거일수도,, ppt에 엄청나게 긴 공식이 없어서 그랬다가 더 맞는 말일지도 모르겠다.
  입력 벡터와 가중치 벡터가 주어진 문제를 풀 때 각각 위치에 맞게 곱해야 하는데 하나에 곱하는 식으로 잘못 풀다가 뭔가 이상하다 싶어서 다시 푼 건 안 비밀
  

• 10강 RNN
  ppt에 엄청나게 긴 공식들이 있어서 헉했고 풀이가 자세하게 없는 거에서 또 헉했다. 앞에 내용이 제대로 정리가 안 된 상황에서 들어서 더 힘들었던 것 같다. 꼭 복습하기

피어세션 정리

RecSys 5조 - 최강추천 조

일정	월요일	화요일	수요일	목요일	금요일
Python	1-1강 ~ 2-4강	3-1강, 3-2강	4-1강, 4-2강	5-1강, 5-2강	6강 ~ 7-2강
AI Math	-	1~4 강	5~8강	9,10강	-
과제	기본과제 1~3	퀴즈 1~4강 심화과제1	퀴즈 5~8강 심화과제 1,3	퀴즈 9-10강 심화과제 2,3	-
일정	OT 피어세션	피어세션	피어세션 피어세션이 피었습니다 멘토링	마스터클래스 피어세션	스페셜 피어세션 피어세션 오피스아워

1월 17일
첫 피어세션
각자 관심 분야, 추천 시스템을 선택한 이유 등을 얘기하면서 아이스브레이킹을 했다. 낯을 많이 가려서 말하기도 조금 힘들었는데 다들 너무 좋으신 분들이라 다른 때보다 더 빠르게 친해질 수 있었던 것 같다. 역시 파이썬 안 배워온 사람은 나밖에 없었다. 진짜 열심히 해야지..
혼자 공부하는 것보다는 팀이랑 같이 하는 게 좋을 것 같아 공부할 분량을 나누고 피어세션 때 토론해보기로 했다.

1월 18일
각자 강의를 들으면서 중요하다고 생각했던 부분과 어려웠던 부분에 대해 얘기해봤다. 또한 기본과제 1,2,3 코드리뷰를 했다. 깃에서 레파지토리를 새로 팠는데 초대하는데 시간도 오래 걸렸고 초대 중에 뭔가 꼬였는지 제대로 초대가 안 된 팀원이 있어서 화면공유로 코드리뷰를 했다. 어떻게 하면 깃을 더 잘 사용할 수 있을지, 어떻게 하면 더 유용한 코드리뷰를 할 수 있을지 고민해봐야겠다.

1월 19일
오늘도 각자 강의를 들으면서 중요하다고 생각했던 부분과 어려웠던 부분에 대해 얘기해봤다. 팀원분들이 자신이 몰랐다가 공부하면서 알게 된 부분을 먼저 설명해주셔서 정말 감사했다. 나는 Pre-course를 들었는데도 강의를 따라가기가 쉽지 않은데 강의를 다 들으면서 모르는 부분 보충도 했다니,, 우리 팀원분들 너무 멋지다 열심히 해야지

1월 20일
오늘도 각자 강의를 들으면서 중요하다고 생각했던 부분과 어려웠던 부분에 대해 얘기하다가 CNN에서 convolution을 하고 난 이후에 왜 다 더해야 하는지 의문을 가진 팀원이 있어 그 주제에 대해 얘기해봤다. 아는 내용이었음에도 불구하고 진짜로 내가 아는 게 정답이 맞나? 싶은 의문에 결국 끝까지 제대로 참여를 못 했다. 그 점이 너무 후회됐고 앞으로의 피어세션에서는 더 적극적으로 해야겠다고 생각했다.

1월 21일
스페셜 피어세션에서 다른 조의 얘기를 들으면서 무엇을 배웠는지를 얘기하는 시간을 가졌다. 스페셜 피어세션에서 엄청 낯가리면서 떨다가 5조 팀원분들을 보니 너무 친근하게 느껴졌다. 내가 들어간 피어세션에서는 거의 우리 조와 비슷하게 피어세션을 했는데 다른 조로 들어간 팀원분들 얘기를 들어보니 우리 조가 생각보다 팀 단위 공부를 안 하고 있다는 것을 알게 되었다. 우리 조 상황에 맞게 다른 조 피어세션 틀을 가져와도 괜찮을 것 같다는 생각을 했다.

학습회고

파이썬도 제대로 못 하는 상황이라 상상했던 것보다 더 암담했다. 다른 분들은 복습 차원에서 가볍게 듣고 AI Math에 좀 더 집중하시던데 둘 다 못해서 끙끙거리는 내 모습이 참,,,그랬다.
부스트캠프를 시작하면서 교육들은 내용을 당일에 정리를 해야겠다 생각했는데 강의만 아침 8시부터 저녁 9시까지 듣고 있다. 자리에 오래 앉아서 꾸준히 하는 건 내가 잘하는 거니까 일단은 지금처럼 코드 다 따라서 타이핑하고 시간 날 때마다 복습하면 늘 거라는 생각을 가지고 멘탈관리 열심히 해야겠다. 일단 이번 주말에 복습 열심히 하자!!