스파르타 코딩 딥러닝 1기 회고(Retrospective)

 

 

스파르타 코딩 클럽에서 들었던 딥러닝 강의에 대해 간단히 리뷰를 해보려고 합니다.

 

1. 계기.

유튜브에서 빵형의 개발도상국 이라는 채널을 자주 찾아보고, 재밌는 프로젝트라거나 아이디어를 많이 얻어 가던 도중

직접 스파르타 코딩클럽의 강사로 프로젝트 진행을 돕는다는 홍보를 듣게 되었습니다.

 

사실 유튜브에 올라온 많은 영상들을 보면서 코드를 미리 따라쳐보면서 간간히 설명도 들을 수 있었고, 직접적으로 이메일로 질문을 하고 도움을 받은 적도 있었던터라 묻지마 결제를 진행하였습니다.

딥러닝 모델 학습과 관련해서는 github에 올라온 코드를 보고 충분히 이해가 가능한 상태였지만, 그간 기초를 다지는데 도움을 받았던 빵형께 감사한 마음도 있었고, 딥러닝에 대해 배운다기보다는 강사님이 어떤 생각을 가지고, 모델을 대하고, 어떤 방식으로 사고하시는지가 궁금한 마음에 수강을 하게 되었습니다.

2. 배운/잘한: 

배운 점: 기초를 다시 다졌습니다. 사실 연구실 생활을 하면서 영상 처리나 딥러닝과 관련해서는 어느정도 다졌다고 생각했지만,

다른 방식의 코드 구성과 내가 본질적으로 느꼈던 깔끔한 코드. 클린 코드는 기존의 제 코드를 바꾸는데 많은 도움이 되었습니다.

사실 딥러닝과 관련해 많은 성장을 가질 수 있는 프로젝트들은 아니었지만, 충분히 그 동안 사용해보지 않았던 모델들을 가지고, 가볍게 토이 프로젝트처럼 진행할 수 있었고, 무겁게 배우길 희망했던 점에서 살짝 아쉬웠지만, 코딩 과정 자체는 재미있었습니다.

 

3. 보완/발전: 

사실 제가 강의를 듣기 전에 원했던 것은 다양한 모델 학습의 초석을 다진다. 였지만, 진행 방향은 사실 조금 다르게 흘러갔습니다.

여러 딥러닝 모델을 활용해서 간단한 토이 프로젝트를 다뤄봤다. 라는 느낌이었습니다.  평소 코딩을 하면서 자주 느끼는(?) 턱 막힌 느낌의 코딩 내용은 없었습니다. 뭐 어떻게 보면 진입장벽이 낮은 강의라고 말할 수 있지만, 그래서 많이 아쉬웠다. 

무언가 어려운 부분에 대해 직접 열심히 구글링해보면서 성장하길 희망했으나, 사실 정답으로 가는 방향이 어느정도 많이(?) 제시된 느낌이었습니다.

 

 

 

 

4. 강의를 고민 중이신 분들께

만약 opencv, matplotlib 등 이미지 처리를 위한 파이썬 라이브러리 사용에 익숙하지 않으신 분들은 많은 기초 지식을 얻을 것이라고 생각합니다.

또한 tensorflow, keras, torch 등을 기반한 모델들을 다양하게 사용하기 때문에, 각각의 특징을 조금 배울 수 있을 것이라고 생각합니다.

+ 추가 : 최근 강좌에선 딥러닝과 관련된 기초 지식도 함께 설명해주셔서 입문 강좌로 괜찮다고 생각합니다.

 

하단에 강의 링크를 함께 첨부합니다.

http://spartacodingclub.kr?f_name=%EA%B9%80%EC%99%84%EA%B8%B0&f_uid=5f58269efbc5480009fe25fa