(AI 부스트캠프 1주차 (03/23/06~03/23/10) 요약)
부스트캠프 5기 AI Tech수업에서 배우고 고민했던 것들을 기록하고 싶습니다.
매일매일 요일별로 정리된 컨텐츠를 추가하고 임시로 저장하여 일주일에 한번씩 업로드 합니다.
06/03/23(월)
첫날인 만큼 마음먹고 코어타임에 최대한 집중하려고 노력했고 강의도 꽤 많이 들었다.
처음에는 기본적인 파이썬 문법을 체크하고, 파이썬의 언어적 특성, 객체지향, 데이터 구조 등을 배운다.
모든 기본 사항을 다룹니다.
특별히 어려운 작업은 아니었지만 로그 처리 부분은 아직 익숙하지 않아서 조금 생소합니다.
『Natural Language Processing Learning with Bert and GPT』라는 책의 내용을 따라 PyTorch를 연습하면서 로거를 조금 사용했는데,
나는 코드를 따랐기 때문에 마스터하지 않았습니다.
아마 앞으로 더 자주 사용하고 익숙해질 것 같아요.
07/03/23(화)
NumPy와 Pandas의 개념을 검토했습니다.
개인적으로 차곡차곡 공부하고 사용했고, TensorFlow를 공부하고 다양한 실습 코드를 작성하면서 어느 정도 지식이 생겼습니다.
다만, 필요에 따라 책을 찾거나 구글링을 하여 작업하다 보니 작업을 완료할 때도 막히는 경우가 있습니다.
아마도 앞으로 프로젝트를 계속하기 위해서는 기본 기능에 대한 코드를 바로 작성할 수 있어야 한다고 생각합니다.
파이썬 기초 강의를 다 듣고 AI수학을 수강했습니다.
학교에서나 인공지능에 관한 책을 읽으면서 배운 것이 있었는데,
복잡한 수식을 다른 용도로 사용하려고 했을 때, 한 눈에 알아보기 어려웠습니다.
08/03/23(수)
나는 모든 AI 수학 과정을 수강했습니다.
확률, 통계, 선형대수학 외에도 CNN과 RNN의 개념을 짧은 영상에 압축해서 놓았으니 아직 배울 게 많다.
앞으로 콘텐츠에 대해 깊이 파고들 수 있는 기회가 있을지 모르지만, 집중해서 내 지식으로 삼도록 노력하겠습니다.
인공 지능 분야의 문제는 궁극적으로 손실 함수를 최소화하는 하나의 목표로 귀결됩니다.
손실을 최적화하든 정의하든 최종 목표는 예측 값과 실제 값의 차이를 줄이는 것입니다.
이것을 표현하는 방법은 너무 많아서 항상 혼란스럽습니다.
꾸준한 학습과 다양한 경험을 통해 완벽한 컨셉을 가질 수 있도록 노력하겠습니다.
03/23/09(목)
어제까지 이 주차 수업의 모든 내용을 완료했습니다.
그래서 약간의 고급 숙제와 PyTorch 강의를 했습니다.
수학 개념을 이해하더라도 그것을 코드로 구현하는 것은 또 다른 문제입니다.
코딩 테스팅과 마찬가지로 문제를 이해하고 해결책을 찾더라도 구현과는 별개의 문제…
초보자들이 이러한 영역의 약점을 이해하고 극복할 수 있도록 도와주는 고급 작업에 문제가 있었습니다.
한 번에 모든 문제를 해결하기는 어려웠지만 시도해 볼 가치가 있었고 그렇게 함으로써 얻을 수 있는 것이 많았습니다.
오후에는 처음으로 멘토링 시간과 마스터 클래스가 진행됐다.
자신이 가고자 하는 길을 미리 경험하고 경험한 이들의 소중한 정보를 공유할 수 있는 좋은 시간이었습니다.
아직 아는 것이 많지 않아 구체적이고 유용한 질문을 할 능력이 없습니다.
다른 사람들의 관심사는 무엇입니까?
내 생각을 듣고 공감하고 정리하고 확인할 수 있었다.
기본적으로 배우는 곳이지만 이미 뛰어난 실력을 가진 사람들이 많이 있습니다.
그들에게 자극을 받아 나도 열심히 해서 선의로 경쟁하고 싶다.
조급함에 휘말리지 않도록 빠르고 정확하게 올바른 길을 가도록 합시다.
10/03/23(금)
내일와…