패스트캠퍼스 - 혁펜하임의 AI DEEP DIVE (Online.) 완강 후기

올해도 패스트캠퍼스 강의를 몇 개 신청했고, 몇 개는 완강을 했습니다. 올해 신청하고 들은 강의는 다음과 같습니다.

 

한번에 끝내는 앱개발 : 기획부터 개발, 배포까지 (Flutter)
15개 프로젝트로 실무까지 끝내는 Dart & Flutter 앱 개발
혁펜하임의 AI DEEP DIVE (Online.)
실무 사례로 배우는 컴퓨터 비전 논문 구현과 알고리즘 성능 최적화
모델 구현으로 끝내는 GAN 완전정복

 

물론 좀 더 수준높은 공부를 위해서는 Coursera, MIT Open Course Ware 같은 글로벌 대학강의 플랫폼을 이용하는게 제일 좋지만, 너무 난이도가 높고 시간이 없다면 한글로 친절하게 알려주는 강의를 고르는 것 또한 전략적인 선택일 수 있습니다. 다시 말하자면 우리에게 시간은 많지 않으니, 한글로 잘 편집된 강의를 이용하면 시간을 절약할 수 있다고 생각합니다. 이런 강의들을 완강하고 자신의 과제와 일 속에서 익숙해지면, 다시 Coursera 강의 같은 것을 통해 영어를 사용하면서 좀 더 높은 난이도의 강의에 도전하시면 될 것 같습니다.

 

혁펜하임의 AI DEEP DIVE 강의

 

저 많은 강의의 홍수속에서도 '혁펜하임의 AI DEEP DIVE (Online.)'은 기초에 목마른 나에게 단비같은 강의였습니다. 개인사정상 오프라인 강의를 들을 수 없어서 온라인 강의를 듣는 것은 피할 수 없는 선택이었습니다.

 

혁펜하임의 CNN 설명의 한 장면

 

맨 첫 파트는 딥러닝에 필요한 수학을 알려줍니다. 어차피 최신 기술들은 논문을 통해 나오고, 논문의 수학을 대략이나마 이해하려면 수학을 알긴 해야합니다. 완전히 마스터 하는건 당연히 힘들겠지만 딥러닝을 위한 수학을 시작하는 것으로는 최고의 선택이 아닌가 싶습니다.

이후에는 Backpropagation, Sigmoid, Softmax, MSE, Vanishing Gradiant, ReLU 등에 대해서 쭉 설명해주십니다. 그 중에서도 내 눈을 사로잡은 것은 Universal Approximation Theorem 입니다. 왜 딥러닝을 훈련시키면 훌륭한 성능이 나오는지, 왜 얕게 만들지 않는지에 대한 훌륭한 설명이었다고 생각하며, 수강하게 되면 꼭 보셨으면 좋겠습니다.

 

혁펜하임의 Convolution 설명

 

그 다음 알려주시는 CNN과 RNN, Skip-Connection은 그 전에 배웠던 모든게 이해됐다면 꽤 쉽게 이해될 수 있습니다. 혼자 공부하거나 회사에서 돌려보기만 하는 것으로는 느낄 수 없는 이해가 됐다고 생각합니다. 그만큼 학생들에게 보다 쉽게 이해될 수 있도록 자료와 설명을 준비하시는게 느껴집니다.

 

완강하고나서 수학은 좀 더 이해가 된 것 같고, 코드 실습은 기존 딥러닝 네트워크를 다시 봤다는 점에서 나름 유익했던 것 같습니다. 모든게 처음인 머신러닝 / 딥러닝 초짜분들에게 추천드립니다.

요즘엔 좀 더 응용쪽에 관심이 많아져서, 이런 저런 일들이 끝나면 한 번 더 이 강의를 복습할 예정입니다.

 

 

본 게시물은 패스트캠퍼스 후기 이벤트 참여를 위해 작성되었습니다

 

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