부스트캠프 AI Tech 2주차 회고 (2021-08-09 ~ 2021-08-13)

강의내용

• 강의정리 및 강의노트는 저작권상 이유로 공개하지 않습니다.

학습현황

• 21.08.09 월 (09:47 ~ 19:20)
• 21.08.10 화 (09:30 ~ 19:19)
• 21.08.11 수 (09:34 ~ 20:44)
• 21.08.12 목 (09:30 ~ 23:35)
• 21.08.13 금 (09:50 ~ 20:30)

진도

• Data Viz (시각화의 요소 - Python & Matplotlib - Bar Plot - Line Plot - Scatter Plot)
• Deep Learning Basic (MLP - Optimization - Convolution - Modern CNN - CV App - RNN - Transformer - Generative Models)

지난 주 선언에서 지킨 것과 지키지 못한 것

• 수식을 손으로 풀어보자고 했는데 하지 않았다.
• 따로 수학공부를 시작했다.

이번 주의 개선할 사항 및 자기성찰

• 이론적인 부분에 많이 몰입하지 못했다.
• 수학 공부를 따로 시작했으나 목표를 세우지 않고 시작하여 학습에 대한 기준점을 세우지 못했다.

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과제 수행과정과 결과물

• 5개의 필수과제와 3개의 선택과제

분류해결 여부 or 결과

필수과제 MLP	O
필수과제 Optimization	O
필수과제 CNN	O
필수과제 LSTM	O
필수과제 Multi Headed Attention	O
선택과제 ViT	O
선택과제 AAE	O
선택과제 MDN	X

Facts (사실, 객관)

• 강사님이 강의에서 필수과제를 다루어주셨기 때문에 어렵지 않게 모두 잘 해결할 수 있었다.
• 선택과제 두 개는 해결할 수 있었지만 하나는 손도 못댔음. 그마저도 해결한 선택과제는 코드만 작동하게 한 것에 불과하다.

Feelings (느낌, 주관)

• MNIST라는 친숙한 데이터셋을 가지고 여러 테크닉들을 실험해본 정도였기 때문에 그나마 익숙하게 느껴졌다.
• 손도 못댄 선택과제만 보더라도, 여전히 수학이 너무 어렵게 느껴지고 수식만 보면 토나온다.
• Pytorch에 대해서 잘 안다고 자만하면 안되겠다. 모르는 것들이 아직도 수두룩빽빽.

Findings (배운 점)

• Pytorch의 편리함 때문인지 이전까지는 Weight Update 과정들만 보더라도 두세줄 정도로 매우 간결한 코드를 썼었는데, 해당 과정들을 한 줄로 쓰니 가독성도 좋고 Process가 한 눈에 보이는 느낌으로 더 좋은 것 같다.
• ViT와 Auto-Encoder에 대한 깊은 내용은 아직은 잘 모르지만, 그래도 코드로 구현 과정을 보았다는 것이 그나마 건질 수 있었던 배운 점인 것 같다.

Affimation (자기선언)

• 이제부턴 모델들을 구현한 코드들이 과제에 등장하는데, 단순히 과제를 해결하는 것에 급급하지 말고 코드 전체 내용을 꼭 따라가고 이해하도록 해보자.
• 특히 논문과 밀접한 관련이 있는 좋은 베이스라인 코드들이기 때문에 꼭 숙지할 것!
• 다음주에는 모든 선택과제를 시도할 수 있도록 더 많은 공부를 해야겠다.

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피어세션

알고리즘 스터디

• 아직 Git에 익숙하지 않은 팀원들이 있음에도 협업 프로세스가 잘 진행이 된 것 같다. 특히 fork - pr - review 의 과정이 처음치곤 잘 이루어진 것 같아서 기쁘다.
• Git 특강이 있었기 때문에 실습 느낌으로 경험해볼 수 있었어서 시너지가 더 있었던 것 같다.
• 그럼에도 Conflict 해결 과정은 아직 어렵게 느끼는 팀원이 있는 것 같아서 더 많은 것을 공유할 수 있도록 노력해야겠다.
• 한 문제만 풀었기 때문에 알고리즘 풀이 실력이라던지 신박한 방법을 알 수 있었다던지 하는 것들은 크게 없었던 것 같다. 다음주부터는 개선될 듯!

논문리뷰

• 세 줄 요약만으로 다른 분들이 읽은 논문의 전반적인 정보들은 파악하기가 힘들었다. 다른 사람들의 말을 듣고 소화하는 것도 결국엔 내 능력이겠지.
• 나는 음성인식 딥러닝 모델이 최초로 고전모델을 이긴 사례에 대한 논문을 읽었으나 음성인식은 처음이라 그런지.. 모르는 것들 투성이었다. 특히 여러 베이스가 되는 개념들에 대한 용어조차 모르고 있어서 전반적인 이해를 했다고는 할 수 없을 것 같다.
• 영어공부를 좀 더 해야될 것 같다. 단어만이라도 더 외우자.
• 시간을 좀 분배해서 하루에 몰아서 읽는 것보다는 틈틈히 읽는 것이 더 좋은 것 같다.

멘토링

• 빛예닮 빛예닮 빛예닮
• 취준에 관해 개인 멘토링을 받았는데, 자신감 뿜뿜할 수 있었던 좋은 시간이었다. 조언해주신 것들 + 노력해야할 것들 꼭 잘 지켜서 하반기 시즌에 지원을 한 번씩 해봐야할 것 같다.

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학습회고

Feelings (느낌, 주관)

• 학습에 더 나은 몰입을 위해 제공되는 강의 뿐만 아니라 다른 시간들을 더 타이트하게 쪼갤 필요가 있어보인다.
• 2주차. 벌써부터 슬슬 많은 딥러닝 이론들을 배우기 시작했는데, 완벽히 학습을 따라갔다고는 할 수 없을 것 같다. 여전히 토나오는게 많은데 덜 익숙해서 그렇겠지.

Affimation (자기선언)

• 이론 강의에서 나오는 수식 하나, 키워드 하나조차 가볍게 넘기지 말자. 더 의문을 가져보자.
• 학습 정리를 좀 더 꾸준하게 해보자. 필기한 내용들을 블로그에 하나도 올리지 않았는데, 포스팅을 위해서라도 내 언어로 바꾸고 정리해보자.

내가 따로 노력한 것들

• 인공지능을 위한 수학 (절반 정도 읽음)
• … 끝!

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총평

• 저번주의 회고에서 다짐한 것들은 50% 정도 지켜진 것 같다. 이번주에 다짐한 것들은 다음주에 꼭 다 지킬 수 있도록 할 것.
• 이번 주 역시 시간이 부족했다. 저번주엔 강의가 많아서 그랬다면 이번주는 강의 난이도가 높아서 그랬다.
• 복습이 필요할 것 같다. 시간확보에 조금 더 노력하자. 귀중한 기회인 만큼 남은 올해만큼이라도 부캠에 올인하자.
• 취준멘토링을 통해 부캠에서의 방향성이 얼추 잡힌 듯 하다. CV를 준비하고 짬을내서 프로젝트를 해보자. 난 다 소화할 수 있다.