자신에 대한 고찰

최근 다양한 교육기관에서 인공지능 교육을 제공하고 있다. 물론 비용을 어느정도 들여야 수업을 받을 수 있는 경우도 있지만, 잘 찾아보면 무료로 교육을 받을 수 있는 곳도 많이 있는것 같다. 나도 시간을 쪼개서 들을 수 있는 수업을 찾아서 들어본 편이고, 아는 내용이더라도 다시한번 들어보면서 아 어떤식으로 어떤 내용을 가르치면 좋겠구나 하는 것을 파악하는 편이다. 그 중 최근에 수강했던 수업 중 공유하면 좋을 것 같아서 이번 포스트에서 소개해본다. 정보통신산업진흥원에서는 개발자를 위한 다양한 교육을 무료로 제공하는데, 그 중 하나는 elice.io 플랫폼과 결합한 인공지능 교육이다. 2021 NIPA AI 온라인 교육 | 엘리스: 코딩, 엘리스에서 시작하세요! 실습중심 온라인 코딩교육, 엘리스! 개인 및 ..

아마 강화학습을 공부하는 사람이라면 Introduction to Reinforcement Learning이란 책은 거의 다 접해봤을 것이다. (무료로 제공되기도 하고, 참고로 번역본도 있어서 워낙 읽기가 쉬워졌다.) 사실 요새 유행하는 심층 강화학습을 이해하기 위해서는 기본적인 강화학습 이론에 대한 이해가 선행되어야 하고, 그 관점에서 보면 해당 책은 이론의 전개나 증명이 자세하게 다뤄진 거의 유일한 강화학습 책이 아닐까 싶다. 그런데 그렇다고 뭔가 강화학습 이론을 실제로 적용해보고자 하는 사람은 이 책에서 언급된 SARSA나 Q-learning 이론을 구현해볼려고 딱 보면 난감하게 느낄 수 있다. 그도 그럴 것이 이 책은 프로그래밍 책이 아닌 엄연한 강화학습 이론서이기 때문에 자세한 알고리즘은 pseu..

며칠 전에 Udacity 5주년이라고 첫달 수강료를 55% 할인해주겠다길래, 한번 들어볼까 싶었다.맨 처음에는 Machine Learning Engineer course를 밟을려고 했는데, 강의를 끝까지 들을 엄두가 나지 않아 Front-End Nano Degree(FEND) 를 듣게 됬다. 생각보다 Discussion 이나 강의 resource가 잘 구축된거 같고, 무엇보다도 실시간으로 교사가 Review를 해주는게 좋았다. 예시로 두번째 과제 프로젝트하는 것을 소개해본다. 두번째 프로젝트는 html mockup code를 작성하는 것이다. 그래서 예시 그림 파일을 주고 그거와 똑같이 html로 구현해보는 것이다. visual studio code로 html을 작성하고 왼쪽의 chrome에서 새로고침을..

위 두개의 차이는 무엇일까? 사실 오른쪽에 있는 내용은 왼쪽에 있는 내용의 일부분만 뽑아온 것이다. 뭔가 상품의 예상 판매량을 기록하면서 일하는 사람한테는 자신의 입맛에 맞게 기존 정보를 변화시켜서 자신에게 맞는 정보를 얻기를 원할 것이다. 단순히 상품 판매를 예시로 든 것이지, 실제로 이런게 Data Analysis가 실생활에서 응용되는 예 중 하나일 것이고, 잘만 활용한다면, 원하는 정보로 가공해 자신만의 전략을 세울 수 있을 것이다. 이렇게 말은 복잡하게 이야기했지만 사실 이런 툴을 만들어주는 도구가 Excel이다. 지난 포스트에서도 몇번 언급한 적이 있지만 Excel은 정말로 강력한 툴이다. 과거에는 단순히 셀에만 데이터를 입력하고 결과를 그래프로 출력하는데 그쳤던 프로그램이 이제는 위와 같은 현..

방학? 이제 회사원이니까 방학이라고 하긴 뭐하지만 여름동안에 목표중 하나였던 Big Data 관련 수업을 수료했고 그 이수증이 나왔다. 요 근래에 몇개 포스트를 통해서도 소개했었지만, edX에서 Apache Spark 라는 분산처리 Framework을 활용해서 Big Data를 다루는 방법에 대한 강의를 진행했었다. 물론 Architecture 를 살펴본건 아니었지만, 그래도 우리가 쉽게 쓸 수 있는 python을 이용해서 어떻게 Big Data가 다뤄지고, 또 machine learning에 활용할 수 있는지에 대해서 잘 설명된 강의였다. 사실 그전까지만 해도 Big Data에 대해서는 전혀 몰랐었지만, 지금은 조금이나마 관심을 가지고 계속 공부하고 있다. 물론 이게 실제의 성과로 나오면 좋겠지만, 그..

일전에도 말했지만, 계속 통계쪽에 관심을 가지고 공부하고 있다. 사실 요즘에 뜨고 있는 기술 중 하나인 인공지능이나 머신러닝도 어떻게 보면 빅데이터를 통해 수집된 데이터를 통계 툴을 활용해서 예측값을 보여주기도 하고 혹은 visualization을 할 수도 있는 것이다. 이런 것들을 가르쳐주는 기초 통계 수업들은 참 많은데, 이걸 어떻게 하면 실생활에 적용시킬 수 있는가에 대해서는 뭔가 명확하게 설명해주는 수업이 없었다. 그런데 얼마전에 edX에서 그런 내용을 다루는 수업을 열었었고, 한 3달동안 수강한 것 같다. 마침 얼마전 종강이 되서 한번 평을 적어보고자 한다. 수업 이름은 The Analytics Edge 혹은 TAE라도 부른다. 이 수업에서도 여타 수업과 마찬가지로 머신러닝 수업에서 잘 다루는 ..

작년에 새웠던 올해 계획 중 하나는 통계를 제대로 배워보자는 것이었고, 그걸 통해서 기존에 다뤘던 논문 주제에 넣어보면 좋을 거 같다는게 내 궁극적인 목적이었다. 남들이 다 기계학습 기계학습 하지만, 사실 기계학습을 하려면 무엇보다도 통계에 대한 이해가 중요하다고 생각했었고, 그래서 들었던게 이 수업이었다. 이 수업은 어쩌면 통계학을 배운 사람이 기계학습은 어떻게 써먹는 것일까 할때 도움이 될 수 있는 가장 최선의 강의가 아닐까 싶다. 반면 기계학습을 배우던 사람이, 그 기반인 통계가 무엇인지를 알고자 할때는 조금 어려울 거라고 생각한다. 나도 어떻게 보면 후자쪽으로 공부하면서 이 강의를 들었는데 가면 갈수록 강의 수준이나 과제에 부담을 많이 느꼈다. 일단 우선 강의에서 소개한 것처럼 Learning에 ..

벌써 2014년이 가고 새해가 밝았다. 2014년은 나름대로 취업 준비도 하고 졸업 준비도 하면서 블로그에 신경도 못 썼는데 사실 그 와중에 뭔가의 주제를 계속 다루고 글을 쓰는 연습을 해야 된다는 것을 많이 느꼈다. 실제로 어떤 분야에 대해서 글을 '잘' 쓰려면 사람들이 읽기 쉬운 맥락을 구성해야 되고, 거기에 맞는 문장도 필요하다. 예전에 블로그에 글을 자주 쓸때는 계속 쓰다보니까 "아 어떤게 궁금하겠구나"같은게 잘 나왔는데, 한동안 안쓰다보니까 글쓰기가 약간 무서워졌다고 할까.. 아무튼 그런걸 좀 탈피해보려고 계속 글쓰는 연습 좀 해보려고 한다. 이번에 다룰 내용은 내가 지난 해에 들었던 강의 중 인상깊었던 것 중 하나에 대해서 소개해 보고자 한다. 이 과목은 MIT에서 edX를 통해서 제공되는 회..

진짜 오랜만에 글을 쓰는 것 같다. 가끔 올라오는 질문글에만 답변을 달고 블로그와 관련해서는 아무것도 못했다.. 취업준비도 해야 되고, 이제 석사 졸업을 하기 위해서는 졸업논문을 써야 된다. 그리고 마지막으로 올해의 마지막 목표인 컨퍼런스 논문도 하나 준비해야 되고.. 아무튼 글을 쓸 여건이 안된다.. 사실 석사 마지막 학기면 수업도 거의 안 듣고, 논문이랑 취업 준비만 하면 정말 널널할 것 같다는 생각을 했었는데.. 막상 학생 신분이 끝나기 전에 몰아서 공부할 내용들이 있어서 여유 시간이 거의 없었다. 그래도 그 덕분에 온라인으로 몇개 강의를 더 듣고 재미있게 석사 생활을 마무리 할 수 있을 것 같다. 사실 이번에 소개할 강의도 약간 논문 쓰는 것과 관계된 강의다. 이전에 이쪽 강의를 통해서 stati..

어쩌다가 방학때 확률 수업을 들었다. 사실 듣게 된 이유는 커리큘럼 속에서 regression에 대한 내용이 들어있어서였다. 지금 하고 있는 일중에 지난 시간의 workload를 바탕으로 앞으로의 workload를 예측하는 방법을 공부하고 있다. 따지고 보면 이런 것도 prediction이고, prediction을 하기 위해서는 여러가지 방법이 있긴 하지만 한번 통계를 이용한 prediction은 어떻게 이뤄지는지 궁금하기도 해서 수업을 듣게 되었다. 사실 여기서 기반이 되고 있는 내용은 내가 하고 있는 컴퓨터 과학과 거리가 멀다. 보통 이런 쪽을 의학통계라고 하는 것 같은데, 강의를 듣다보면 왜 의료쪽에서 통계가 중요한 역할을 하는지 알 수 있을 것 같았다. 뉴스를 보다보면 가령 "군것질 하는 청소년은..

방학중에 들었던 과목중에 인상깊었던 과목이 있어서 한번 소개해보고자 한다. 지금이야 컴퓨터를 전공하고 있긴 하지만 내 원래 전공은 전자공학이다. 사실 어렸을때는 막연하게 cpu를 설계하는게 꿈이었고, cpu는 수많은 transistor로 구성되어 있으니까 그걸 하려면 전자공학을 전공해야 되겠구나 싶어서 진학했고, 원하는걸 배우지 못했다(...) 아무튼 그래도 cpu를 구성하는 gate transistor가 어떻게 동작하고, 이 게 어떤 원리를 가지고 입출력을 내보내는지를 전자회로 시간에 수도없이 배웠던거 같다. 이제 와서 느끼는 거지만, 그래도 그런 배움의 과정이 어떻게 보면 지금 배우는 컴퓨터 과학과 관련도 상당히 있고, 잘 선택한거 같다. 덕분에 전자쪽 내용을 바탕으로 컴퓨터가 어떻게 동작할까에 대해..

현재 수강하고 있는 통계 과목 중에 하나였던 Sabermetric 강의가 끝났다. Sabermetric라고 하면 야구에 관한 데이터를 바탕으로 경기에 대한 통계를 내던가 혹은 미래의 결과에 대한 예측을 할 수 있게끔 하는 일종의 방법론 이다. 보통 통계학하면 고등학교 정규과정에 배웠던 확률과 통계처럼 매번 mean과 standard deviation을 구해서 distribution이 얼마나 되는지 하는 등의 복잡한 내용들 투성이었지만, sabermetric는 그런 데이터를 활용해서 야구라는 실생활에 적용한 케이스라고 보면 좋을 것 같다. 그래서 아마 야구에 관해서 관심이 있던가, 통계학이 실생활에서 어떻게 쓰이는지를 알고 싶은 사람한테는 좋은 강의가 아닐까 싶다. 실제로 sabermetrics를 토대로 ..

한달동안 stanford openEdx 에 개설된 강의 중에 수학 학습 방법에 관한 내용에 대해서 들었다. 딱히 내용이 엄청 심화적인 것을 설명하지 않고, 왜 수학을 겁먹는 건지, 어려운 문제에 대해서 어떤식으로 접근해야 쉽게 이해할 수 있는건지에 대해서 6주에 걸쳐서 진행했다. 수학이 왜 어려울까. 나도 어렸을때는 남들보다 수학 익힘책도 더 열심히 풀고, 수학을 좋아했었던 거 같은데, 고등학교 넘어오면서부터 수학에 대해서 두려움을 가지기 시작했던 것 같다. 아무래도 한번의 실수가 모두 성적에 직결되고, 대학이 결정되기 때문에 무엇보다도 풀어보려는 시도 자체를 두려워했었다. 그러고보니까 대학원 과정을 수강하고 있는 지금까지도 수학에 대한 유쾌한 생각이 전혀없다. 하물며 컴퓨터공학을 전공하면 수학이 덜 나..

5월인가에 edX를 통해서 열렸던 quadrotor 강의가 끝났다. 기대했던 것보다 quadrotor의 비행 원리라던가, 경로를 예측하는 방법에 대해 많이 다뤄져서 흥미로웠다. 일반적으로 quadrotor를 주제로 학교에서 다루는 수업이 거의 없는 것 같은데 외국은 이런 강의가 참 많은 거 같다. 한편으로는 부럽기도 하다. 아무튼 이 강의의 목적은 쿼드로터를 다뤄보지 않은 일반 사람들이 기존에 가지고 있는 프로그래밍 지식을 통해서 움직일 수 있게 하는데 있다. 위 사진에 나와있는 쿼드로터는 Parrot 사의 ARDrone이라는 건데, 이걸 움직이는데는 다양한 기술들이 들어간다. 당연히 주변 환경을 인지하기 위한 sensor network도 들어가고, flight pose를 안정화할 수 있게끔 pose e..

https://www.edx.org/course/uc-berkeleyx/uc-berkeleyx-eecs149-1x-cyber-physical-1629#.U6qz7R9tj0o UC Berkeley 강의 중에 Cyber Physical System 이라는 과목이 있었다. 깅의 내용은 보통 대학에서 embedded system라고 가르치는 내용의 전반적인 개론을 설명하는 것이었다. embedded system을 설계하려면 고려해야 될게 많다. 일반적인 컴퓨터와는 다르게 Deadline이 중요해서 이를 고려한 scheduling 기법도 공부해야 되고, 장착되어 있는 sensor값을 읽고 적절한 반응을 보여줘야 하는 것도 이런 종류의 시스템이다. 혹은 일정한 State를 두고 특정환경에 대응하는 형식의 Finit..