[Week 01 / Day 004] 학습 기록

📝 오늘 한 일

• 데일리 스크럼
• 강의 수강 및 정리
  • [AI Math 4강]
  • [AI Math 6강]
  • [AI Math 7강]
  • 그 외 Pre-Course와 겹치는 강의 내용 정리
• 퀴즈 풀기 (AI Math)
• 피어세션
• 마스터 클래스

👥 피어세션 요약

오늘 피어세션에서는 AI Math 경사하강법 강의에서 어려웠던 미분의 유도과정에 대해 이야기를 나눴다. 그리고 팀원 한 분께서 AI Math 강의 내용 중 앞으로 잘 기억해야 할 부분에 대해서도 말씀해주셨다. 또한, 나처럼 AI Math의 확률론, 통계학 부분에서 어려움을 겪는 사람들이 참고하면 좋을 책과 자료도 알려주셨다. 각자 학습 정리를 어떻게 하고 있는지도 살짝 공유하였다.

📚 과제 내용 정리

AI Math의 퀴즈를 풀었다. 다는 못 풀었다..

🐾 일일 회고

AI Math 강의를 들으면서 확률론과 통계학의 벽에 부딪혔다. 오늘은 강의를 듣고 정리하는 데에 급급해서 하나하나 제대로 짚어보지는 못했지만 꼭 복습이 필요한 부분인 것 같다. 피어세션 때 팀원분들이 추천해주신 책과 자료를 참고할 생각이다. 피어세션 때마다 좋은 정보도 공유해주시고 유익한 이야기도 많이 해주셔서 팀원분들께 항상 감사하다!

그리고 오늘은 특별한 이벤트가 있었다. 바로, AI Math 강의를 맡으신 임성빈 교수님의 마스터 클래스가 있었는데 정말 유익했던 시간이었다. 우선, 수학을 잘하기 위해서는 용어에 대해서 먼저 찾아보고, 관련 예제를 통해 익숙해지는 것이 필요하다는 말씀을 해주셨다. 교수님께서는 항상 하루에 30분 정도는 잘 모르는 것에 대해 찾아보는 데에 투자하신다고 하셨는데, 교수직을 맡고 계신 현재까지도 그 습관을 유지하고 계신다는 점이 정말 대단하게 느껴졌다. 그리고 나도 능동적으로 잘 모르는 것에 끊임없이 익숙해지려 하는 습관을 가져야겠다고 생각했다. 또한, AI 엔지니어로서 실무에 나가기 전에 꼭 준비할 것으로 MLOps를 강력 추천해주셨다. 나의 관심 분야가 MLOps인만큼, 이번 부스트캠프를 통해 MLOps에 대해 많이 배우고 공부해야겠다고 생각했다! 마지막으로, 엔지니어로서 가장 중요한 역량은 새로운 기술을 빠르게 follow-up 할 수 있을 정도의 탄탄한 기초라고 하신 점이 인상 깊다. 최고의 스펙은 탄탄한 기본기라는 것을 항상 명심하자.

🚀 내일 할 일

• AI Math 퀴즈 마저 풀기
• 심화 과제 풀어보기
• git blog 만들기
• 학습 정리 제출하기
• 팀 회고
• 복습하기