본 게시글은 패스트캠퍼스 [혁펜하임의 AI DEEP DIVE] 체험단 활동을 위해 작성되었습니다.
이번에 패스트캠퍼스 [혁펜하임의 AI DEEP DIVE] 체험단 활동에 참여하게 되면서 블로그를 작성해야하는데, 왜 이 강의를 선택했는지랑 어떤 내용들을 다루고 있는지에 대해 적어보려고한다.
🤔 왜 "혁펜하임"의 AI DEEP DIVE ?
인공지능 연구실에서 약 1년 반동안 학부연구생 생활을 하다가 잠시 다른 길로 틀었는데, 돌고 돌아 다시 인공지능 개발자로 일하고 있었는데, 기초 지식 공부를 한지 꽤 되어서 그런지 중간 중간 지식에 구멍이 나있는 느낌을 느끼고 있었다. 그래서 옛날에 강화학습 공부할때 도움이 많이 되었던 혁펜하임 유튜브를 구독하고 영상을 통해 공부하던 도중, AI Deep Dive 강의의 체험단 소식을 접하게 되었다.
딥러닝 공부를 하는 사람들이라면 논문을 읽고 리뷰하는 스터디 등을 많이 접했을텐데, 본인도 학교나 외부에서 논문 리뷰 스터디를 몇 번 진행했었다. 처음에는 논문 읽기에 급급했지만, 어느정도 논문을 읽다보니 나의 문제점이 보이기 시작했다.
내가 느낀 가장 큰 문제는 해당 논문이 왜 나왔는지, 저자는 무엇을 전달하고 싶은지, 또 왜 그러한 방법을, 구조를 선택했는지 제대로 이해하지 못하고 넘어갔던 것이다.
이 강의의 소개 중 위와 같은 내용을 볼 수 있었는데, 밑줄 친 3가지가 이 강의를 선택하게 된 핵심 이유라고 말할 수 있다. 물론 내가 구독해서 영상을 잘 보고있던 혁펜하임의 강의라는 이유도 컸다.
✅ 강의 커리큘럼
자세한 커리큘럼 해당 링크나 블로그 아래에 첨부한 패스트캠퍼스 강의 링크에서 볼 수 있다.
간략히 설명하자면, 딥러닝의 동작 방식을 이해하기 위한 기초 수학부터 시작해서, AI의 자세하고 직관적인 동작 방식, 학습에 대한 이해, 인공 신경망의 여러 문제점과 해결 방안들, 이미지 처리와 자연어 처리에 각각 대표 모델로 자리 잡은 CNN, 트랜스포머에 대한 내용들이 담겨 있다.
첫 강의 후기
인강의 장점 중의 하나인 커리큘럼을 보고, 부족하다고 생각하는 부분만 골라서 들어도 되지만, 나는 전체적으로 조금씩 구멍이 나있는 상태라서 차례대로 듣기로 결정했다.
(내가 시청했던) 기존 유튜브 영상은 칠판을 활용해서 그림이나 수식 등을 전개하시면서 설명하셨는데, 패캠강의는 중간중간 정리된 자료도 띄워주셔서 내용 정리가 훨씬 편했다.
앞으로 블로그에 내용을 간단히 정리해서 꾸준히 올릴 생각이다 !
강의 링크
https://bit.ly/3GV73FN
