1. Google Developers Machine Learning BootCamp
지인을 통해 알게 된 Google Developers Machine Learning BootCamp에 지원하게 되어서 합격하게 되었습니다. 해당 과정에 지원하게 된 이유는 딥러닝에 대한 기초 지식을 보다 공부하고 싶었고 요구되는 3가지 자격증 중 하나를 공부함으로써 데이터 엔지니어 분야 또한 공부해보고 싶었기 때문입니다.
부트캠프 수료 조건으로는 coursera의 Deep Learning Specialization 과정을 8주간 학습하고 2021년 1월 말까지 google의 TensorFlow certification, GCP Professional Data Engineer certification, GCP Professional ML Engineer certification 중 1가지를 취득하는 것입니다.
개인적으로는 coursera 과정을 통해서 딥러닝의 기본적인 내용을 다시 한번 복습하고 디테일하게 다뤄볼 수 있을 것 같다고 느껴졌고 자격증은 GCP 관련 자격증 2개 중 하나를 선택해서 공부를 할 예정입니다.
2. Deep Learning Specialization
딥러닝 분야를 공부하게 되면 한번쯤은 들어본 이름인 Andrew Ng 교수가 직접 강의하는 해당 과정은 딥러닝의 기본적인 개념과 수식을 구체적으로 다루지만 길지 않은 강의 시간으로 보다 쉽게 이해할 수 있었습니다.
Deep Learning Specialization, 딥러닝 특화 과정은 총 5개의 코스로 이루어져 있으며 딥러닝 공부를 위한 기본적인 주제들을 잘 다뤘다고 생각됩니다. 전체 코스에 대한 요약은 과정의 첫 강의인 'welcome'에서 설명하며 다음과 같습니다.
🗂 목차
1st Course: Neural Networks and Deep Learning
2nd Course: Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization
3rd Course: Structuring Machine Learning Projects
4th Course: Convolutional Neural Networks
5th Course: Sequence Models
Welcome - Course 요약
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100년 전, 전기의 공급이 사회의 모든 주요 산업, 이동수단부터 제품 생산, 헬스케어와 이동 통신까지 많은 것을 변화시켜옴
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오늘날에는 AI가 우리 사회에 전기가 가져온만큼의 변화를 가져오고 있으며 앞으로도 가져올 것이라 예상하고 있음
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AI 분야 중 급속도로 발전하고 있는 분야는 바로 딥러닝임
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이번 specialization 커리큘럼의 내용은 다음과 같음
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Neural Networks and Deep Learning
- 뉴럴 네트워크의 기본에 대해 배우고 딥러닝에 대해 배움
- 딥 뉴럴 네트워크를 포함한 뉴럴 네트워크를 만드는 방법과 데이터를 통해 학습하는 방법을 배움
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Improving Deep Neural Networks: Hyperparameter tuning, Regularization and Optimization
- 딥러닝의 실질적인 부분에 대해 배움
- 하이퍼 파라미터 튜닝, Regularization, 최적화를 통해 뉴럴 네트워크의 작동 방식을 실습함
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Structuring Machine Learning
- 머신러닝 프로젝트의 구조화 방법에 대해 배움
- 다양한 딥러닝 과정에서 겪을 수 있는 실질적인 부분에 대해 다룸
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Convolutional Neural Networks
- 이미지에 주로 적용되는 CNN에 대해 배움
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Sequence Models
- 자연어 처리, 혹은 연속적인 문제에 적용되는 sequence model에 배움
- RNN, LSTM 등의 모델에 대해 배움으로써 자연어 처리 문제에 적용할 수 있도록 함
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3. Certification
구글 머신러닝 부트캠프에서는 Deep Learning Specialization 온라인 과정을 수료하는 것 외에도 구글에서 제공하고 있는 3가지 자격증 중 하나를 취득하는 것을 목표로 하고 있습니다. 부트캠프 소개 메인 페이지에서는 자격증에 대한 설명을 다음과 같이 소개하고 있습니다.
- TensorFlow certification
TensorFlow를 활용하여 딥러닝 및 머신러닝(ML) 문제를 해결할 수 있는 능력을 입증할 수 있는 자격증입니다.
- GCP Professional Data Engineer certification
데이터 처리 시스템, 설계 데이터 처리, 시스템 구축 및 운영 기계 학습 모델 운영, 솔루션 품질 보장 같은 능력을 평가하는 자격증입니다.
- GCP Professional ML Engineer certification
프레임 문제, 솔루션 설계, 데이터 준비 및 처리, 모델 개발, 파이프라인 자동화 및 솔루션 모니터링 최적화, 유지 등을 평가하는 자격증입니다.
개인적으로는 데이터엔지니어링에 관심이 있기 때문에 GCP와 관련된 자격증을 생각하고 있습니다. 하지만 클라우드 관련 서비스에 대한 경험과 지식이 굉장히 부족하기 때문에 옳은 선택일지는.. 자격증 취득 여부에 달려있을 것 같습니다. 그나마 경험에 본 클라우드 서비스는 AWS였기에 익숙치 않은 GCP를 잘 습득해 나갈지 의문이지만 열심히 해보려고 합니다.
