서론
벌써 오늘이 추석 연휴의 한복판이자 9월 말일이다. 본 인공지능 데브코스 과정에 들어온 지는 약 1달이 지났고, 웹 개발자로 일하다 퇴직한 지는 한 달 하고도 보름 정도가 지난 것 같고, 회사 일을 하면서 AI 관련 직군에 흥미가 생기기 시작한 건 - 잘은 기억이 나지 않지만 - 약 6개월 정도가 된 것 같다. 시간이 참 빠르다.
학습한 내용
본 과정에 들어오기 전에 어느정도 마음의 준비는 했지만, 예상 외로 밀도 높은 커리큘럼에 놀랐다. 솔직히 말하면 살짝 버거울 정도고, 앞으로 본격적으로 ML, DL 관련 수업에 들어가면 지금보다 더 어려워진다고 하니 내심 걱정도 든다.
근 한달동안 데브코스 강의를 들으면서 학습한 내용을 정리해보면 다음과 같다.
- 기초 자료구조 및 알고리즘 이론, 코딩테스트 실습
- 웹개발 기초이론
- 웹 스크래핑 및 자동화
- Numpy, Pandas, Matplotlib 등의 프레임워크
- Flask, Django 기반 웹개발 입문
- 데이터 시각화 및 EDA
- 머신러닝 기초수학
- 그 외 특강, 팀별과제
정리해놓고 보니 생각보다도 더 많다. 그 외에도, 과정 내에서 별도로 강화학습 스터디를 진행하면서 다음과 같은 내용도 학습하였다.
- 강화학습 기초이론
- 강화학습 알고리즘 분류
학습 후기 및 반성
상당히 다양한 내용을 약 한달 남짓한 기간 동안 진행했다. 그 동안에 개인적으로 느꼈던 점은 다음과 같다.
- 예전부터 파이썬을 사이드 언어로 계속 사용하고 있긴 했지만, 아직 '파이써닉'하게 코드를 작성하는 점이 부족한 것 같다. 앞으로 파이썬을 메인으로 쓰는 직군으로의 이직을 생각하고 있는 만큼 파이썬 특유의 코딩 스타일에 조금 더 익숙해져야 한다.
- 본격적으로 수학을 공부해본지는 몇 년 이상 지난 바람에, 머신러닝에 필요한 기초 수학 개념들이 아직 온전치 못하다. 이 부분은 추가적으로 꾸준히 공부를 하면서 채워나갈 수밖에 없을 듯 하다.
- 퇴사 후 거의 공백기가 없다시피 본 코스에 들어온 점도 있고, 비대면 온라인 강의가 메인으로 진행되다 보니, 부끄럽지만 벌써부터 학습에 있어서 다소 나태해지는 기미가 보인다. 이럴 때일수록 더더욱 초심을 잃지 말고 마인드컨트롤을 잘 해야 될 것 같다.
앞으로의 포부
커리큘럼상으로는 이제 막 기초적인 파이썬 관련 프레임워크를 떼고 막 머신러닝 기초이론 및 프로젝트에 들어온 참이고, 바꿔서 말하면 이제야 본 코스의 준비운동이 끝났다고 볼 수 있다.
앞으로의 과정은 지금까지보다 더 쉽지 않겠지만, 끝까지 초심을 유지하며 학업에 정진해서 수료할 때쯤이면 유의미한 결과가 있었으면 좋겠다.
AI 엔지니어 (진)