Week4 회고

이번 주에는 멘토링, 과제 풀이를 위한 오피스아워, 스페셜 피어세션, 마스터클래스 등의 이벤트가 있었다.

00. 학습 내용

• 딥러닝 기본
• 최적화
• Convolutional Neural Network
• Computer Vision Applications
• RNN, LSTM, GRU
• Transformer
• Generative Model
• (2009, IEEE) Matrix Factorization Techniques for Recommender Systems
• (2015, WWW) AutoRec: Autoencoders Meet Collaborative Filtering
• 1일 1면접 질문 정리
• 1일 1알고리즘 풀이

01. 잘했던, 좋았던 점

• 아침 스크림 시간에 1일 1면접 질문 정리를 팀워들과 다 같이 진행하면서 딥러닝의 개념을 더욱더 내껄로 만들 수 있었다.
• 추천시스템 논문을 정리하고 구현하면서 더욱더 추천시스템을 제대로 공부할 수 있었다.
• DL의 개념에 대한 좋은 강의를 들을 수 있어서 좋았다.

02. 부족했던 점

• 1일 1알고리즘 풀이를 제대로 진행하지 못해서 정말 아쉬웠다.
• 강의 정리를 매일 매일이 아닌 하루 간격으로 조금씩 늦춰져서 아쉬웠다.
  -> 효과적으로 시간을 분배하여 1일 1알고리즘 풀이를 제대로 진행하여 조금더 코딩에 대한 감을 잃지 않도록 노력할 것이다.

03. 앞으로 더 공부할 것

• 웹 프로그래밍 + CS 공부
  1. Django 공부
  2. 자바스크립트의 시작
  3. 비전공자를 위한 HTML/CSS
  4. 웹 프로그래밍(풀스택)
  5. 클론코딩

04. 느낀점

요즘 피어세션에 시간에 학습 리뷰 뿐만아니라 미래에 대한 이야기도 많이 나누고 있는데, 우리에게 지금 필요한 공부가 무엇일까에 대한 이야기를 나눈적이 있다. 현재 우리에게는 단순히 AI라는 도구만 필요한 것이 아니라 플러스 알파로 새로운 도구를 배우는 것이 중요하지 않을 까라고 말이 나온적이 있는데, 나는 이말에 정말 동의한다. 우리가 더욱더 성장하기 위해서는 다른 도구도 필요하며, 나는 도구 그 자체를 더 잘다루고 배우기 위해서는 프로그래밍 + CS 지식이 매우 필요하다고 생각한다. 따라서 이제 더이상 미루지 않고 CS 관련 공부를 해 어떤 기술이 주어져도 쉽게 적응하고 싶고, 1차적인 목표인 ML Ops 분야에 진출하기 위한 디딤돌을 다지고 싶다.