패스트캠퍼스 환급챌린지 4일차 : 딥러닝·인공지능 Signature 초격차 패키지 강의 후기

본 포스팅은 패스트캠퍼스 환급 챌린지 참여를 위해 작성하였습니다.

강의 수강 시작

 

강의 수강 완료

 

 

학습 인증샷

 

오늘도 어김없이 딥러닝의 기초적인 수학 개념을 학습하는 시간을 가졌다. 특히 독립변수와 종속변수, 결합확률과 주변확률에 대한 개념을 중점적으로 공부했다. 딥러닝을 깊이 이해하기 위해서는 이러한 수학적 개념이 필수적이며, 그 중요성은 아무리 강조해도 지나치지 않다. 강의 초반에 강사님께서도 논문이나 다양한 자료에서 용어가 다르게 사용될 수 있기 때문에 개념을 정확하게 학습하는 것이 중요하다고 강조하셨다.

최근에 논문을 하나 읽은 적이 있었는데, 수학적 개념이 확실히 잡혀 있지 않다 보니 이해하는 데 어려움을 겪었던 기억이 떠올랐다. 그래서인지 오늘 배운 내용이 더욱 의미 있게 다가왔다. 다행히 독립변수와 종속변수의 개념은 고등학교 확률과 통계 시간에 한 번쯤 배워본 내용이라 크게 어렵지는 않았다. 독립변수는 다른 변수의 영향을 받지 않는 변수이고, 종속변수는 독립변수의 변화에 따라 값이 달라지는 변수이다. 이러한 개념은 데이터 분석뿐만 아니라 머신러닝과 딥러닝에서도 매우 중요한 개념으로 사용된다. 강의에서는 이를 회귀 문제의 예시와 함께 설명해 주셨는데, 기초적인 개념이 실제 응용과 연결된다는 점이 신기하게 느껴졌다.

이론적인 개념을 배우다 보면 자칫 지루해질 수도 있는데, 강의 중간에 결합 확률질량함수와 히트맵, 그리고 주변 확률질량함수에 대한 파이썬 코드 예제를 실습할 기회가 있었다. 직접 코드를 따라 치면서 실행해 보니 개념이 더욱 명확하게 이해되었고, 무엇보다 흥미롭게 다가왔다. 단순히 이론만 학습하는 것과 실제 코드를 작성하며 시각적으로 확인하는 것은 확실히 큰 차이가 있었다. 실습으로 집중력도 높아졌고, 학습 효과도 훨씬 더 좋았던 것 같다.

결국 수학적 개념을 제대로 익히는 것이 논문을 읽고 연구를 진행하는 데 필수적이라는 점을 다시 한번 깨달았다. 조만간 강의 내용을 복습하면서 개념을 확실히 내 것으로 만드는 시간을 가져야겠다는 생각이 들었다.

 

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