1주차 회고록
팀: Level 1
학습 내용
파이썬 프로그래밍
- 파이썬 개요
- 자료구조
- 파이써닉 코드(Pythonic code)
- 모듈 프로그래밍 / 라이브러리
- regex
- numpy
- pandas
AI Math
- 기초 수학
- 벡터
- 행렬
- 확률론
- 통계학 / 베이즈 통계학
- AI 기초
- 경사하강법
- Softmax
- 오차역전파(Backpropagation)
- 신경망
- RNN
- CNN
피어 세션
알고리즘 문제 해결
1일 1문제 해결을 목표로, 동일한 주제를 해결함으로써 팀원 간의 코드에 대한 피드백을 제공
- 화요일
- 수요일
- 목요일
질의 응답
학습 중 모르는 내용을 정리하여 피어세션 때 질문과 해결을 토론 형식으로 진행
- 각자 적극적으로 진행함으로써 팀 내 분위기가 상승
- 쉽게 지나치기 쉬웠던 개념들에 질문이 오가며 개념 확립
- 서로의 질문에 각자를 이해시키기 위해 유연한 답변을 제공하는데 노력
이벤트 세션
- 멘토 및 마스터 클래스
- 학부생으로서의 AI 시장 진입 가능성과 개략적인 스펙을 보며 현재 많이 부족한 자기 반성 진행
- 마스터의 AI Math 리뷰를 통해 이해하기 힘들었던 통계학, 확률론을 다시금 이해
- 오피스 아워
- 오영석, 정경훈 조교님의 심화과제 해설을 통해서 RNN의 Backpropagation, 최대 가능도 추정을 더욱 쉽게 이해
피드백
- 첫 주차
- 적응하는 시간을 위해 학습에 몰입하는 데 한계 요구
- 과거의 잘못된 수면 패턴을 조정하기 위해 피곤한 상태로 학습 진행
- 강의 시간이 길어 심화 과제에 시간을 적게 투자
- 피어세션 활용의 부족
- 개인적인 질문을 취합하여 피어세션에 한 번에 질문할 시 질문 시간 및 탐색 시간에 낭비 발생
- 노션에 질문 리스트를 올리고, 부스트캠프의 Slack 방에 링크를 첨부하여 개인 활동 시간에 해결
- 팀원의 시간을 고려해 해결하지 못한 질문에 대해 피어세션을 통해서 탐색 및 리마인드 진행
- 알고리즘 문제 해결
- AI 공부를 하기 위한 부스트캠프에서 AI 지식이 부족한 채로 알고리즘 문제 해결하는 데에는 아직 방해 요소로 예상
- 논문 리뷰 과제 진행
- 기존 알고리즘 문제 해결 과제에서 AI 관련 논문 리뷰를 통해 개발 추세에 따르는 시야 확보
회고
Slack의 자기소개에서 현재까지의 경험은 적고 작지만 큰 도움이 되고싶고, 그런 사람이 되고자 지원하게 되었다고 소개하였다.
이를 목표로 캠퍼 자세에 임해야겠다.
Python과 AI Math에 대해 개략적으로 알고 있어서, 더욱 효과적으로 공부가 되었던 것 같다.
캠퍼들 모두 학습에 대해서 힘들어했지만, 과거 잘못된 수면 패턴을 고치느라 수면을 비정상적으로 취해서 피폐한 상태로 임했던 것 같다.
관여하지 않고 활동을 진행하였지만, 혹시나 팀원들에게 방해가 되지는 않았을까..?
현재는 (캠퍼가 아닌)친구와 Dacon의 2022 관광데이터 AI 경진대회를 참여하고자 한다.
과거에 Tensorflow를 주로 다루어, 대회의 메인 프레임워크인 Pytorch에 대한 문법이 많이 낯설었다.
다음 주에 학습 할 Pytorch를 집중적으로 다루어 대회 뿐만 아니라, 현재 실제 AI 시장에서 우수한 인재가 되고자 한다.