[카카오테크 부트 캠프] 회고록 7주차

7주차가 마무리 되었습니다. 이번 주차에는 사전 훈련 모델, ResNet, VGG, 전이 학습, Fine Tuning 등 모델을 처음부터 학습 시키는 것이 아닌 기존에 존재하는 모델을 활용하는 기술들을 배웠습니다. 

 

이전에는 'Fine Tuning' 정도만 들어보고 '나에게 맞게 모델을 학습한다'는 막연한 개념으로만 알고 있었는데, 이번 주차를 통해 ResNet, VGG, 전이 학습 등 나머지 개념들을 처음 접하며 모델 활용에 대한 시야가 크게 넓어졌습니다. 특히, 모델을 처음부터 학습시키지 않고 기존의 지식을 활용한다는 접근 방식이 프로젝트에 어떻게 접목될 수 있을지 구체적인 아이디어를 얻는 계기가 되었습니다.

 

아직 진도를 따라가는 데 버거움을 느끼고 있지만, 점차적으로 배운 내용들이 눈에 들어오기 시작했습니다. 이제는 어떤 식으로 공부 방향을 잡아야 할지 명확한 감을 얻었습니다.

 

이번 주차에도 학습 내용을 정리하며 블로그를 작성했습니다. 현재는 개념적인 내용을 정리하는 수준에 머무르고 있습니다. 아직 활용, 응용, 그리고 '나의 생각'을 녹여낼 만큼의 실력은 부족하다고 느낍니다.

 

AI 관련 수업이 종료된 후, 이어지는 프로젝트 기간을 활용하여 다음과 같은 목표를 세웠습니다.

1. 전체 복습 및 실전 적용: 지금까지 배운 모든 내용을 전체적으로 복습할 것입니다.
2. 활용 기술에 대한 깊이 있는 기록: 실제 프로젝트에서 '어떤 기술을', '어떤 방식으로' 활용했는지 그리고 '왜 그 기술을 선택했는지(기술적 선택의 이유)'에 대해 구체적이고 깊이 있게 기록할 계획입니다. 이를 통해 단순한 개념 정리 단계를 넘어 응용력과 비판적 사고를 키우고자 합니다.