본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

56일간의 패스트캠퍼스 환급 챌린지는 나에게 정말 소중한 기회였다.

내가 전공하고 있는 인공지능에 대해서 학교에서 배울 수 없는 내용을 저렴한 가격에 집에서 편하게 인강으로 공부할 수 있었고, 열정 가득한 선생님들이 매우 디테일하게 차근차근 가르쳐주시는 덕분에 내용을 온전히 이해하기 쉬웠다.

학교의 인공지능 커리큘럼은 이론에만 치우쳐져 있는 반면에 딥러닝·인공지능 Signature 초격차 패키지는 실습을 많이 할 수 있고 더 다양한 인공지능 분야를 배울 수 있어서 좋았다.

또한 해당 강의의 경우 자막이 제공되어서 내용을 파악하기 수월했다.

이 기회를 통해 인공지능의 개념 뿐만 아니라 어떤 프로젝트에서 어떻게 사용할 수 있을지를 배웠고

실습을 통해 인공지능을 다뤄본 소중한 경험을 얻을 수 있었다.

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이번이 내 첫 패스트캠퍼스 환급 챌린지는 아니다.

나는 작년에 컴퓨터공학 패키지를 수강했었고, 그 강의도 100% 미션 성공하며 많은걸 배웠던 좋은 경험이 있었기 때문에 이벤트를 보자마자 바로 신청했다. 만약 한 개가 아니라 두 개 이상할 수 있었으면 데이터 분석이나 기획쪽으로 강의를 하나 더 수강할 계획이었지만 한 번에 한 개의 강의만 참여할 수 있어서 아쉬웠다.

나는 인공지능학과에서 공부하고 있기 때문에 인공지능 전반에 걸쳐서 훑어보기식으로 개념을 쌓고 싶었고,

이후에는 실습을 통해서 실제로 내가 구현해봄으로써 어떻게 동작되는지 몸으로 체감하고

어떻게 사용하는지에 대한 경험을 얻고 싶어서 "딥러닝·인공지능 Signature 초격차 패키지 강의"를 선택했다.

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딥러닝·인공지능 Signature 초격차 패키지 강의의 목표는

딥러닝의 명확한 동작 원리와 직관적인 해석 방법을 학습하고,

실습을 통한 실전 감각을 기르며, 딥러닝의 최신 트렌드 및 모델을 학습하는 것이기 때문에

나의 목표와도 같다고 말할 수 있다.

해당 강의 패키지는 인공지능에 대해서 전혀 모르는 초심자도 쉽게 배울 수 있도록 하였기에

비전공자도 쉽게 배울 수 있을거 같다.

목차를 살펴보면 가장 첫번째 강의가 "딥러닝을 시작하기 전에"로

딥러닝을 배우기 이전에 배워야 할 기본 지식들을 설명해준다.

확률과 통계, 자료구조, 파이썬, 파이토치(PyTorch), 기초수학을 다뤘다.

그 중에서 나는 확률과 통계, 자료구조, 파이썬은 이미 기본 지식이 있었고 더 이상 배울 필요성을 못느껴서

딥러닝 프레임워크인 파이토치와 인공지능 공부에 필요한 기초수학을 수강했다.

딥러닝을 다룰 수 있는 도구인 파이토치를 다루게 되었고, 고등학교 때 배운 수학 개념을 이제는 인공지능 학습에 사용할도록 응용할 수 있게 심화한 내용을 배운 기초수학은 모두 큰 도움이 되었다.

기초 수학으로는 함수, 벡터와 행렬, 미분과 도함수, 편미분과 그라디언트, 확률 변수와 평균 분포, 평균과 분산 등을 포함한다.

그리고 평소에 자연어 처리에 관심이 많아서 현재는 자연어 처리 강의를 계속해서 수강 중이다.

개인적으로는 자연어 처리 강사님의 강의력이 내가 들어본 강의 중에서 가장 좋다.

PPT 준비도가 높고 설명을 정말 친절하고 디테일하게 잘 말씀해주셔서 이해하기 쉬웠다.

이뿐만 아니라 현업에서는 해당 문제를 어떻게 해결하고 최신 트렌드와 실제 논문을 활용해서 가르쳐주시는게 정말 인상적이었다.

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딥러닝·인공지능 Signature 초격차 패키지의 장점은 첫 번째로 탄탄한 커리큘럼이라고 말할 수 있다.

비전공자도 쉽게 배울 수 있도록 딥러닝을 배우기 전 갖춰야할 기본 지식에 대해서 먼저 가르쳐주고, 그 다음 바로 딥러닝 개념으로 들어가는게 아니라 인공지능의 전반적인 개념에 대해서 폭넓고 재미있게 가르쳐준다.

어려운 용어를 쉽게 풀어서 가르쳐주고 현재 인공지능 기술이 어디까지 발전했고 한계는 어디까지고

최신 트렌드와 아직 해결되지 않은 기술적 문제는 무엇인지까지도 알려준다.

이제 개념을 다 배웠으면 실습을 차근차근 해나가는데, 강화학습, 컴퓨터비젼, 자연어처리, 정형 데이터 처리 등 다양한 분야의 프로젝트를 직접 해볼 수 있다.

두 번째 장점은 자막이다. 해당 강의는 자막으로 선생님의 말씀을 볼 수 있어서 이해하기 정말 좋았다.

자막이 있고 없고는 이해하는 정도의 차이가 크게 난다.

어떤 강사님은 발음이 부정확해서 이해하기 힘들지만, 자막이 있으면 강사님의 발음과는 무관하게 내가 강사님이 설명하는 내용을 온전히 이해할 수 있다.

세 번째는 선생님들의 강의력이다. 위에서도 잠깐 언급했지만 자연어 처리 강사님의 강의력은

대학 교수님들보다 훨씬 좋고 PPT도 엄청나게 잘 준비하셔서 정말 이해가 잘되었다.

우리 대학 교수님들은 너무 어렵게 강의하거나 너무 빨리 진도를 빼는 경향이 있는데 자연어 처리 선생님만큼은

학생들이 잘 따라올 수 있도록 친절하게 아주 디테일하게 가르쳐주셔서 학습에 어려움이 없었다.

또한 현업에서 사용하는 기술 위주로 가르쳐주고 거기에 대한 노하우를 아낌없이 전수한다.

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이 강의는 인공지능에 관심있는 전공자, 현직자뿐만 아니라 비전공자에게도 추천을 한다.

나처럼 인공지능학과에 다니지만, 학교의 이론 수업에 치여서 실습을 해보고 싶은 분들에게 강력 추천한다.

사실 우리나라에 인공지능학과는 정말 많지만, 실제로 인공지능을 충분히 배울 수 있는 커리큘럼을 가진 대학교는 많지 않다. 왜냐하면 인공지능이라는 기술이 최근에 주목받은 기술이기도 해서 역사가 짧다.

따라서 인공지능을 가르칠 수 있는 교수님들도 부족한게 현실이다.

하지만 여기서는 현업에서 활발히 활동을 하는 수준 높은 강사진들의 수업을 들을 수 있기 때문에 나처럼 인공지능학과에 다니지만 더 깊이 배우고 싶은 분들에게 추천한다.

하지만, 컴퓨터 지식이 아예 1도 없는 비전공자에게는 조금 어려움이 있을 수 있고,

현직에서 AI 기술을 연구 중인 인공지능 개발자들에게는 너무 쉬운 내용일 수 있다.

인공지능에 대한 다양한 분야를 수박 겉핥기식으로 배우고 싶은 분들에게 강추한다.

우리 학교만해도 컴퓨터비젼에 대해서는 가르치지만, 정형 데이터 처리나 자연어 처리는 가르치지 않는다.

여기서는 정말 자세하게 배울 수 있어서 매우 좋았고,

하마터면 자연어 처리를 한번도 해보지 않은 상태로 졸업할뻔 했다 ㅋㅋㅋㅋ

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앞으로 나는 자연어 처리 강의를 끝마치고 나서 내가 배운 개념을 응용하여

대학교 팀프로젝트에 자연어 처리 기술을 사용하려고 한다.

현재 진행 중이며, 자연어 처리 기술을 이용한 악플 판독기를 만들려고 한다.

주어진 글을 감정 분석해서 악플이라고 판단하는 시스템인데,

이번 자연어 처리 강의를 들으면서 자연어 처리의 매력에 푹 빠져서 자연어 처리를 이번 프로젝트 주제로 정하였다.

그리고 자연어 처리가 정말 마음에 든다면 대학원도 이쪽 분야로 가고 싶다.

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해당 팀프로젝트가 끝나면 이걸 고도화시켜서 앱의 한 기능으로 붙이고

그 앱을 배포해서 사용자들의 행동 분석을 하고 싶다.

나는 커뮤니티 앱에 상당히 관심이 많다. 틱톡의 창업자가 말했지만, 어떠한 서비스가 고도화되면 그걸 개발하는 사람들이 이끄는 것이 아닌 사용자들간의 상호작용으로 앱이 유지된다고 말했다.

나도 거기에 동의를 하고 사용자들이 활발히 소통할 수 있는 커뮤니티를 만드는 대신에 인공지능 기술,

특히 자연어 처리를 해서 커뮤니티에서 생기는 문제들을 예방하고 싶다.

그러기 위해서 데이터 분석 강의나 IT 기획과 관련된 PM 관련 강의를 수강하고 싶다.

그렇게 되어서 앱 운영에 훨씬 도움이 되는 기술을 연마하고 싶다.

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여기까지 내가 56일간 패스트캠퍼스 환급챌린지를 성공한 이야기를 해보았다.

패스트캠퍼스 환급챌린지로 저렴한 가격에 좋은 퀄리티의 강의를 들을 수 있어서 정말 좋았다.

아직 다 들을려면 멀었지만, 학교 공부를 병행하면서 끝까지 수강할 계획이다.

그래서 모두 수강한 다음에 내가 배운 기술을 이용해서 혼자 프로젝트를 진행하고

거기에 대해서 얻은 경험과 노하우로 취업을 하고 싶다.

운이 좋으면 창업까지도 도전해보고 싶다.

이 강의는 내가 가고자 하는 길에 좋은 밑거름이 될거 같다.

물론 이 강의만으로 내가 인공지능을 마스터할 수는 없겠지만, 거기에 대한 출발점이 될 거 같다.

앞으로 이 강의와 함께 여러 책과 논문들을 같이 보면서 여러 프로젝트를 진행해볼 계획이다.

그 때까지 열심히 공부해보겠다 ㅎㅎㅎ