[청년 AI·Big Data 아카데미 12기] 6~9주차 정리(1) (12/07~12/28)

머신러닝/딥러닝 (12/07 ~ 12/11)

머신러닝/딥러닝 오프라인 강의 책

  3일간의 달콤한 시간을 보낸 뒤 월요일이 되자 인공지능 과정이 시작되었다. 인공지능 과정은 먼저 머신러닝/딥러닝 이론 수업을 포항공대의 최승진 교수님이 진행하셨다. 강의하신 내용은 아래와 같다.

 

- MLP

- Training Deep Networks(SGD, RMSProp, ADAM, Dropout, Batch Normalization)

- CNN

- RNN

- GAN

 

전형적인 대학교 교수님 스타일의 수업을 진행하셨는데 냉정하게 말하자면 수박 겉핥기 느낌이 들정도로 개념 및 내용을 간단 간단하게 소개하셨다. 아카데미에 들어오기 전에 인공지능 관련 공부를 조금이나마 해서 수업 내용을 따라가는 것에 지장은 없었고 질문도 교수님께 드렸지만 전반적인 느낌은 기대 이하였다.

 

실습 수업은 pytorch 튜토리얼을 시작으로 이론 수업과 함께 진행되었다. 실습 과제로 MNIST 데이터와 CIFAR-10 데이터를 모델을 자유롭게 설정해서 정확도 99이상, 정확도 90이상을 맞추는 과제가 있었는데 CIFAR-10의 정확도를 올리는 것이 난이도가 높았다. 그 이유중 하나는 CIFAR-10 데이터의 모델을 학습시키는데 시간이 많이 소모되기 때문이었다. 머신러닝/딥러닝 수업기간에 슬픈? 절망?적인 소식을 듣게 되었다. 바로 코로나로 인해서 남은 수업을 온라인으로 진행한다는 것이었다. 그리고 토요일에 곧바로 국제관에서 나가야 한다는 것이었다. 소식을 들은 교육생들은 모두 당혹스러워 했고 다들 숙소를 잡는데 전념했다. (이후의 이야기와 인공지능 프로젝트에 관한 얘기는 6,9주차 정리(2)에 정리할 예정입니다.)

 

 

강화학습 (12/14 ~ 12/17)

온라인 인공지능 강의 자료

  강화학습은 포항공대의 유환조 교수님이 이론수업을 진행하셨고 실습 수업도 있었다. 이론 수업에서는 강화학습과 관련된 내용도 많이 나왔지만 자료구조의 내용도 많이 나왔다. 그래서 비전공자들이 특히 더 수업을 어려워 했던 것 같다. 실습시간에는 다른 수업의 실습시간과 다르게 대학원 조교가 이론 수업의 내용을 다시 설명하는 시간이 많았다. 학생의 입장에서 설명해서 그런지 어느 면에서는 교수님보다 설명을 더 쉽게 하는 것 처럼 느껴졌었다. 실습 수업 마지막에는 교육생들로부터 Q&A를 가졌었는데 역시 많은 사람들이 인공지능 대학원을 준비한 과정을 물어보았다. 하지만 조교는 포항공대 재학생이라 타대학생보다는 쉽게 대학원에 들어갔다고 해서 교육생들이 한숨을 쉬었었다. 

 

 

컴퓨터 비전(12/18 ~ 12/22)

  컴퓨터 비전의 이론 수업은 김동주 박사님이 진행했고 실습은 이영현 조교님이 진행했다. 머신러닝/딥러닝 수업은 5일, 강화학습 수업은 4일 진행한 반면 컴퓨터 비전과, 자연어 처리 수업은 단 3일만 진행했다. 5일도 턱없이 부족했다고 느꼈지만 3일은 정말 어우.... 더군다나 이 시기는 인공지능 프로젝트를 진행하고 있는 시기라 많은 교육생들이 수업을 제대로 집중하여 듣지 못했으리라 생각한다. 우리 조는 그랬다. 밤을 새가며 프로젝트를 진행해서 그런지 이론 수업을 멀쩡한 정신으로 듣지 못했다. 대신 실습 수업은 열심히 들었었다.

 

이영현 조교님께서 수업을 위한 가상환경 세팅 설정하는 법을 알려주었고 관련된 내용을 주피터 노트북 파일과 PPT파일을 통해 하나 하나 다 설명해주셨다. 아마 인공지능 수업 중에서 가장 이해가 잘 되는 수업이었던 것 같았다. 하지만 짧은 시간에 많은 내용을 진행해야 해서 그런지 수업 진행 속도가 빨랐다. 컴퓨터 비전의 과제는 CIFAR-100 데이터의 분류 정확도를 높이는 것이었고 정확도 대로 점수를 준다고 말씀하신 것으로 기억한다. 당연한 얘기지만 CIFAR-10의 과제보다 난이도가 더 높았다. 인터넷을 뒤져서 정확도 높은 모델을 찾아 실행하고 적용해보기 어려웠었다. 

 

 

자연어 처리(12/23 ~ 12/28)

  자연어 처리 수업은 이종혁 교수님이 진행했고 실습은 이원기 조교가 진행했다. 강화학습의 유환조 교수님이 이론 수업시간에 선택과 집중이라는 말을 강조하셨었다. 아마 이 순간을 위한 말이 아닌가 싶었다. 인공지능 프로젝트 발표가 정말 코앞으로 다가왔기 때문이다. 돌이켜 보았을 때 개인적으로 가장 아쉬움이 많이 남은 수업은 자연어 처리 수업이었다. 이종혁 교수님이 너무나 인자하셨고 수업 분위기도 너무나 좋았었다.

 

대학원을 준비하는 사람이라면 거의 대부분이 아는 사이트에서도 이종혁 교수님 평이 좋았다. 다시 듣고 싶은 인공지능 수업을 고르라고 하면 망설임 없이 자연어 처리 수업을 고를 것 같다. 하지만 그렇다고 해서 내용이 쉽지는 않았다. 어간, 어미, 형태소와 같이 언어적인 요소도 많이 나왔고 이 분야를 공부한 적이 없어서 그런지 class 내에 구현된 함수들도 이해가 잘 되지 않았었다.

 

 

인공지능 수업 후기

  뒤로 갈수록 프로젝트에 대한 압박감으로 인해 수업을 제대로 듣기 힘들었다. 분야별로 수업이 워낙 짧게 진행되서 그런지 아쉬움이 많았었고 아카데미 참여 전에 인공지능 수업을 기대한 만큼 실망감도 크게 다가왔다. 내용이 부실하기 보다는 공부할 수 있는 환경이 갖추어지지 않은 느낌이 들었다. 빅데이터 기간 동안 배운 내용은 곧바로 빅데이터 프로젝트에 사용할 수 있었지만 인공지능 기간 동안에 배운 내용은 그렇게 할 수 없었다. 조 마다 주제가 상이했고 사용하는 기술 및 모델도 달랐기 때문이다. 그리고 온라인으로 수업을 진행한 것도 좀 타격이 큰 것 같다. 오프라인을 경험해 보아서 그런지 이 점이 크게 와닿았다. 온라인으로만 수업을 진행한 11기 분들이 대단하다고 느껴질 정도였다.