3주차 회고록 (DL Basic & Data Visualization & Git)

1. 개요

이번 주 월요일(3/20) ~ 금요일(3/24)에 Naver AI Tech에서 DL Basic, Data Visualization(1/2), Git(1/2)에 대해 공부했다.

지난 5일 동안 어땠는지 돌아보자.

 

2. 학습 목표

이번 주 학습 목표는 다음과 같았다.

첫째, 강의내용 숙지하고 기본과제 및 심화과제 제출하기.

둘째, 블로그에 정리하기.

셋째, 밀린 심화과제(1주차, 2주차) 정리하기.

 

3. 목표 달성률 ★★★

첫째, 강의내용을 숙지했다고 볼 수 있을까..? 어려웠다. 기본과제 및 심화과제는 제출하였다.

둘째, 블로그에 비공개로 정리한 글이 있기는 하지만 공개할 정도로 잘 정리하지는 못했다.

셋째, 1주차 심화과제 2, 3을 정리했다. 2주차 심화과제는 아직 정리하지 못했다.

 

4. 주말 계획

첫째, 2주차 심화과제 정리하기.

둘째, Visual Studio Code를 활용해서 <3. Pytorch 프로젝트 구조 이해하기>를 살펴보기.

셋째, 논문 Attention Is All You Need 읽고 정리하기.

 

5. 배운 것

DL Basic

MLP, CNN, RNN, LSTM, Transformer, Generative Model 등 다양한 학습모델에 대해 배웠다.

Data Visualization

Matplotlib을 활용해 Bar plot, Line plot, Scatter plot을 그리는 법과 시각 효과(Text, Color, Facet)를 넣는 법에 대해 배웠다.

Git

Git의 기초 활용법인 clone repository, push, pull 등에 대해 배웠다.

 

6. 마무리

생활습관이 잡혔다. 규칙적으로 지내고 있다. 이번 주 LSTM 모델과 Generative Model이 어렵긴 했지만 그래도 감은 잡긴 했다. 1주차 및 2주차 때 이해하지 못했던 부분도 많이 따라 잡았다. 다만, 이제 매주 논문을 읽고 정리해야 해서 시간을 더 효율적으로 써야 될 것 같다. 다음에는 논문 정리글과 함께 돌아오겠다.