Day 1. Monday
✏️ 복습
- PyTorch와 tensor
https://velog.io/@kupulau/PyTorch와-tensor - PyTorch의 data type
https://velog.io/@kupulau/PyTorch의-data-type - 고정 소수점과 부동 소수점
https://velog.io/@kupulau/고정-소수점과-부동-소수점 - PyTorch tensor 관련 기초 함수/메서드
https://velog.io/@kupulau/PyTorch-tensor-%EA%B8%B0%EC%B4%88-%EB%A9%94%EC%84%9C%EB%93%9C-%EB%AA%A8%EC%9D%8C - 딥러닝 프레임워크의 동작 방식 (정적 계산 그래프 vs 동적 계산 그래프)
https://xxxxxxxxxxxxxxxxx.tistory.com/entry/%EB%B0%91%EB%B0%94%EB%8B%A5%EB%B6%80%ED%84%B0-%EC%8B%9C%EC%9E%91%ED%95%98%EB%8A%94-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D3-%EB%94%A5%EB%9F%AC%EB%8B%9D-%ED%94%84%EB%A0%88%EC%9E%84%EC%9B%8C%ED%81%AC%EC%9D%98-%EB%8F%99%EC%9E%91-%EB%B0%A9%EC%8B%9D
🙌🏻 Peer Session
- 팀명/팀 구호 결정
- 그라운드 룰 결정
- 모더레이터 순서 정하기
- Peer session 진행 내용 상의
Further reading/question 콘텐츠 같이 살펴보기
강의 질의 응답 - 기타 ice breaking
MBTI, 본가 등
📋 Memo
인터넷에서 보기로는 개발자들은 개인적인 성향이라고 하던데 생각보다 인싸여야 잘 살아남을 수 있는 듯하다... 늘어지지 말고 코어 타임 내에 모든 일을 수행할 수 있도록 효율적으로 시간을 써야겠다.
Day 2. Tuesday
✏️ 복습
- tensor 생성하기
https://velog.io/@kupulau/PyTorch-tensor-%EA%B8%B0%EC%B4%88-%EB%A9%94%EC%84%9C%EB%93%9C-%EB%AA%A8%EC%9D%8C - 연속 균등 분포
https://velog.io/@kupulau/%EC%97%B0%EC%86%8D%EA%B7%A0%EB%93%B1%EB%B6%84%ED%8F%AC - CPU tensor, GPU tensor
https://velog.io/@kupulau/CPU-tensor-GPU-tensor - tensor 조작
https://velog.io/@kupulau/tensor-%EC%82%AC%EC%9A%A9%EB%B2%95
🙌🏻 Peer Session
- 공부에 대한 질의응답
딥러닝 프레임워크 동작 방식 (정적 vs 동적) 에 대한 논의 등 - 추가로 공부한 것 발표
GPU 성능과 AI
Quantized integer (qint) 형식과 qint가 머신러닝에서 중요한 이유 - 서로 공부법/정리 방법 소개
🏠 Homework
- 기본과제 1 시작. tensor의 생성, 조작 부분까지. 배운 코드를 연습해보는 정도였음.
📋 Memo
어제는 강의를 모두 수강한 이후에 블로그 포스팅 정리를 시작했는데 저녁 약속 때문이기도 했지만 시간이 부족해서 다 못했다. 그래서 오늘은 강의를 들으면서 중간 중간 정리 중인데 그러다 보니 강의 1강 듣는데도 한참 걸린다. 강의도 잘 듣고 정리도 효율적으로 할 수 있는 방법이 뭐가 있을까. 하다 보면 요령을 찾지 않을까 싶다. 팀원들이랑도 peer session 시간에 얘기를 해봤는데 대체로 비슷하게 하거나 궁금한 것/보다 심화된 내용을 스스로 학습해서 정리한다고 했다. 일단 오늘은 무사히 끝나서 다행이다.
Day 3. Wednesday
✏️ 복습
- tensor 모양 변경
https://velog.io/@kupulau/tensor-%EC%82%AC%EC%9A%A9%EB%B2%95 - tensor의 기초 연산
https://velog.io/@kupulau/Tensor%EC%9D%98-%EC%97%B0%EC%82%B0 - tensor와 논리 연산
https://velog.io/@kupulau/%EB%85%BC%EB%A6%AC-%EC%97%B0%EC%82%B0 - tensor와 norm
https://velog.io/@kupulau/tensor%EC%99%80-norm - tensor와 similarity
https://velog.io/@kupulau/%EC%9C%A0%EC%82%AC%EB%8F%84 - 이미지 대칭 이동 연습
https://velog.io/@kupulau/이미지-대칭-이동-연습
🙌🏻 Peer Session
- 현재 학습 진도 공유
- 피어 세션 활용 계획 수립
- 그라운드 룰 추가 (노션 페이지 만들어서 공부 자료 공유 계획)
- AI 관련 논문 리뷰 계획
🏠 Homework
- 기본과제 1 정리
📋 Memo
다른 조에는 어떤 사람들이 있는지, 어떤 그라운드 룰을 설정해서 참여하고 있는지 알 수 있었다. 그 외에는 학습과 과제를 열심히 진행한 하루. 다만 커리큘럼 상으로는 금요일까지 수업을 듣게 되어있는데 그 수업을 듣고 제출해야 하는 과제가 금요일 오후 2시까지라 사실상 목요일까지 모든 것을 마쳐야 하는 상당히 빽빽한 일정이라 좀 고민이다.
Day 4. Thursday
✏️ 복습
- PyTorch와 선형 회귀
https://velog.io/@kupulau/Linear-regression - correlation coefficients
https://velog.io/@kupulau/correlation-coefficients - 경사하강법
https://velog.io/@kupulau/Gradient-descent
🙌🏻 Peer Session
- 과제 진행 상황 공유
- 과제 2 중 loss가 줄어들지 않는 문제에 대해 논의 : 결론은 모델이 지나치게 단순해서였다. 모델을 여러 레이어로 구성하여 loss가 0.4까지 줄어든 것을 확인.
- 코딩 테스트 스터디 진행 계획 수립 : 답지 보기 금지!
- 참고 : DACON (https://dacon.io/)
🏠 Homework
- 기본 과제 1 마무리 : 피어 세션에서 기본 과제 1의 tensor 차원 확장하는 문제 잘못 푼 것에 대해 피드백 받음.
- 기본 과제 2 마무리
- 기본 과제 3 시작.
📋 Memo
오늘은 과제 마무리가 급할 것 같아서 수업 먼저 듣고 나중에 정리하는 식으로 진행했다. 과제 마무리가 급하지 않을 때는 수업 듣는 중간에 정리를 하면서 듣는 것이 졸리지도 않고 더 머리에 잘 남는 것 같아서 그렇게 진행하고, 과제 마감이 급하면 정리는 나중에 하면서 듣는 방법으로 유연하게 진행해야겠다. 피어 세션을 아직까지는 알차게 활용하지 못하고 있는 것 같아서 아쉽지만 그래도 같이 머리 맞대고 어떤 것을 하면 좋을지 논의하고 있으니 즐겁다. 마스터 클래스는 관련 분야 전문가의 강연을 들을 수 있어서 알찼던 것 같다. 주요 조언을 정리해보면
- 데이터 베이스/하드웨어적 쪽도 공부를 해 두는 것이 좋다.
- 관련 전공에서 학/석사 여부는 취업에 크게 영향이 없으나 다른 전공 출신이라면 랩에서 관련 프로젝트를 많이 진행한 것이 선호된다.
- 링크드인 활용을 잘 하자. 인맥 구축에도 좋고, 최신 동향 파악하기에도 좋다.
- tensor 개념 이해가 힘들면, tensorboard라는 툴을 활용해보자. 그림 등으로 더 잘 이해할 수 있다.
- https://www.anthropic.com/
Day 5. Friday
✏️ 복습
- Linear regression 모델 테스트
https://velog.io/@kupulau/Linear-regression - PyTorch와 Binary classification (이진 분류)
https://velog.io/@kupulau/PyTorch와-이진-분류 - Dataset, DataLoader
https://velog.io/@kupulau/Dataset-DataLoader - 조건부 확률
https://velog.io/@kupulau/베이즈-정리와-머신-러닝에서의-쓰임 - Maximum Likelihood Estimation
https://velog.io/@kupulau/Maximum-Likelihood-Estimation
🙌🏻 Peer Session
- 팀 회고록 작성
- 다음주 학습 계획 수립
참여하고 싶은 경진대회 정보 조사하기
논문 스터디 커리큘럼 짜기 - 주말 계획 공유
🏠 Homework
- 기본 과제 3 마무리. tensor와 모델이 같은 device에 위치해 있지 않은 문제가 생겨서 device = 'cpu'로 통일해서 해결.
📋 Memo
이번 주는 과제 마감시간을 생각 못 하고 스케줄 조정을 잘하지 못했다. 그래서 월, 화는 널널했는데 수요일부터는 과제 마감부터 생각하느라 학습 계획이 좀 꼬여버리고 밤을 샜다. 근데 첫 주니까 충분히 겪을 수 있는 시행착오! 다음 주 부터는 일주일 계획을 잘 짜서 효율적으로 학습해야겠다. 다음주도 화이팅!
