Week 1 주간 학습 정리

1. 강의

1주차 강의는 Python과 AI&Math에 관련된 기초적인 강의들로 구성되어 있었다.
python 부분은 그나마 기존에 알고 있던 내용이 더 많았기 때문에 수월하게 학습했다.
AI&Math 파트는 확률, 통계적 부분이 어렵게 느껴졌다.

가장 어려웠던 부분은 MLE에 관련한 내용이었는데, 강의를 아무리 봐도 와닿지 않는 부분들이 많았어서 주말에 정리해보려고 한다.

2. 과제 수행 과정

   (1) 과제 1

   내용:
   간단한 수학적 연산을 numpy나 파이썬에서 제공해주는 기본 함수가 아닌 스스로 구현 하기

   구현:
   수학적 정의에 따라 구현하는데에 초점을 맞췄다.
   예를 들어서, 평균을 구하는 함수를 구현한 내용은 다음과 같다.
   

    def get_mean(number_list):
      cnt = 0
      length = 0

      for i in number_list:
        cnt += i
        length += 1

      mean = cnt / length

      return mean

(2) 과제 2

내용: numpy 라이브러리를 사용해 이미지 데이터를 표현하고 변형하기

구현:
이미지 픽셀값은 0~255까지의 값으로 구성되며 0은 검정, 1인 횐색에 해당한다.
목표하는 값을 나타내기 위해 행렬 간 어떤 연산을 해야 할지, 연산이 이루어지는 과정을 직접 손으로 쓰면서 과제를 수행했다.

(3) 과제 3

내용: pandas 라이브러리를 활용해 csv 파일을 다뤄보는 연습하기

구현: pandas를 사용해본 경험은 좀 있었어서 사실 어렵지는 않았다. 근데 처음 접해보는 것들도 있어서 재밌게 공부했던 것 같다. 

(4) 과제 4

내용: 경사하강법 적용하기
-> 이차 함수의 최솟값을 찾거나, 일차 함수의 w, b를 구하는 문제로 구성되어 있었다.

구현:
gradient 값을 구하기 위해 식을 세워야 했는데, 강의 내용을 복습하면서 스스로 유도해보는 과정을 가졌다. 
세운 식을 바탕으로 코드를 작성해보았다. 이 과정에서 얻는 게 제일 많았던 것 같다. 

3. 피어세션 정리

첫 주차라서 사실 같이 학습한다기 보다는 ice breaking하는 시간이 되었던 것 같다.
서로 아는 것과 모르는 것을 확실하게 이야기하지는 못했던 것 같아서 2주차 부터는 좀 더 활발하게 소통하려고 한다.

4. 학습 회고

매일매일 기록하는 습관이 중요하다는 것을 학습 정리를 하면서 깨달았던 것 같다.
주말 동안 한 주동안 공부하면서 잘 몰랐던 내용들을 복습해보고 기록하는 시간을 가져야겠다.