AI 미션코스 4주차 WIL

이번주는 Transformer에 대한 실습 과정을 거치며, 지난주차에 배운 RNN과 LSTM과의 차이점에 대해 정리/비교하는 시간을 가졌다. 또한 단어를 순서대로 처리하지 않고 동시에 바라본다는 Transformer의 특징과 Token Embedding: 이 단어는 무엇인지 / Positional Embedding: 문장의 어느 위치에 있는가를 더해 동시에 의미와 위치정보를 학습할 수 있다는 것에 대해서도 처음 알게 되었다.

미션코스 과제를 통해 의무적이지만, 관련된 개념을 조사하고 모르는 용어들에 대해 알아갈수록 AI에 대한 흥미가 더욱 생기는 것 같다. 프로젝트의 영감을 받고 싶어서 컴퓨터공학과 졸업 프로젝트를 다녀왔는데 다양한 주제들을 확인할 수 있었다.(AI기반 식단표 짜기 / 카메라 인식기반 라포형성, AI 2차 이미지에 대한 저작권 권리, 카메라 인식기반 운동 자세분석, 운영체제 개발, AI기반 로고 생성, 카메라 인식기반 기타 효과음, 벌레 움직임 분석, SQL 한글버전 등).

오히려 졸프 전시를 다녀오니 한결 마음이 가벼워진 것 같기도 하다. 이제 참신한 AI 프로젝트 주제를 정해서 팀원들과 재밌게 활동해보고 싶다.