서론
프로그래머스 인공지능 데브코스를 시작한지도 벌써 2달이 넘게 지났다. 1개월차에 대한 반성으로, 강의 외에도 따로 스터디를 모집해서 진행하고 있다.
학습한 내용
전반적으로 튜토리얼 느낌이 강했던 1개월차보다 강의에서 훨씬 깊이있는 주제들을 많이 다뤘다.
- 기초 확률론, 통계학 지식
- 머신러닝 - 회귀, 분류 문제
- 딥러닝의 역사와 기초 지식
- MLP
- CNN, CNN과 관련된 신경망
- 딥러닝 최적화 이론
메인 강의 외에도, 기존에 진행하고 있던 강화학습 스터디와 더불어 새로운 스터디를 2개 시작하였다.
- 강화학습 스터디
- 논문 학습 스터디
- 알고리즘 스터디
이외에도, 머신러닝 이론을 이용한 monthly project도 한 번 진행하였다.
학습 후기 및 반성
10월 한달간 학습하면서 느꼈던 점은 다음과 같다.
- 1개월차와 다르게, 전반적으로 강의에서 다루는 내용들이 딥해졌다. 대학 강의라면 1주일에 1회정도 진행할 만한 분량을 매일매일 진행하는 수준이라 복습이 상당히 버겁다.
- 특히 머신러닝, 강화학습 이론을 다루는 부분에서 수학을 많이 쓰기 시작했다. 착실히 공부해놔야 될 것 같다.
- 본격적으로 딥러닝 학습과 관련된 실습이 많아졌는데, 현재 메인으로 쓰고 있는 컴퓨터의 사양이 학습하기에 좀 모자란 듯 하다.
2개월차의 반성점은 다음과 같다.
- 비교적 루즈하게 진행했던 1개월차에 대한 반동으로 2개월차에는 본 강의 외에도 새로운 것을 많이 시도해보려고 했다. 그 결과 본 강의 외에도 스터디를 3개나 동시에 진행중인데, 상상 이상으로 힘들다. 욕심을 너무 부렸던 것 같다.
- 아직까지 수학 - 이론 - 코드 사이의 연결이 잘 되지 않는 느낌이다. 수식으로 보면 이해가 되는데 그게 실제 머신러닝/딥러닝/강화학습 이론적인 내용과 연동해서 이해가 잘 안 되고, 또 그걸 코드로 구현하는 부분에서 막힌다.
- 처음으로 monthly project를 진행했는데, 아무래도 본 과정에서 첫 프로젝트이다 보니 많이 헤매고 개인적으로 만족스러운 성과를 얻지 못했다고 생각한다. 프로젝트 경험이 쌓이면 나아지리라 믿는다.
마지막 프로젝트 기간을 제외하면 데브코스를 이제 딱 절반정도 달려왔다. 나머지 절반도 열심히 달리면서 많은 것을 얻어갈 수 있으면 좋겠다.
AI 엔지니어 (진)