인생은 B 와 D 사이 C

누가 그랬다. 인생은 Birth 와 Death 사이에 Choice 만 있을 뿐이라고.

정말 힘든 선택이었다. 간절히 바랬던 싸피였고 일주일간 경험하면서 체계적인 시스템 속에서 내가 성장할 것이 보였기 때문이다.
하지만 전부터 해보고 싶었던 직무를 해보기 위해 새로운 도전을 하기로 마음먹었다.


두 캠프의 차이

부스트캠프 AI Tech

  • AI 엔지니어
  • 6개월
  • 8주의 이론 수업, 12주의 프로젝트

SSAFY

  • 웹백엔드 개발자
  • 1년
  • 5개월 이론 수업, 1개월 잡페어, 5개월 프로젝트, 1개월 잡페어


두 교육 모두 최고의 교육임은 틀림없다.
다만, 부스트캠프 AI Tech 는 이번에 처음 열리므로 사실 결과는 미지수다.
하지만 결국엔 어딜 가든 내가 열심히 하는게 중요함을 느꼈고, 혼을 불태워서 네이버, 카카오라는 높은 목표를 바라보고 캠프에 임할 것이다.


내가 나아갈 방향

부스트캠퍼로서 자세

  1. 스스로 문제를 정의하고 이를 해결하기 위해 모델링을 한다.
  2. 최신 머신러닝 알고리즘과 관련 기술 틈틈이 정리 and 반드시 수업에서 배우는거 정리한다.
    (이해 못하면 찾아보고 이해해서 블로깅)
  3. 모든 일을 시작하기 전 베이스라인(설계)부터 만들고 평가지표를 세운다.
    (평가지표는 자세히 모르지만 부캠에서 찾을 것!)
  4. 문제를 직접 정의하고 끈질기게 해결한다.
  5. 항상 배우는 자세로 동료들과 소통하고 협업한다.
  6. 작업물을 동료들과 공유한다.
    (블로깅 and Github)



참고 : 공식 훈련목표

  • 문제정의: 주어진 문제를 어떤 데이터와 어떤 AI알고리즘으로 해결할 수 있는지와 기대 수준이 어느 정도 인지 이해하고 정의할 수 있어야 함
  • Data 수집&가공: 필요한 데이터를 지정한 뒤, 수집 과정을 설계하고 데이터의 효율적인 annotation 파이프라인을 구축할 수 있어야 함
  • 모델 구성: 문제 해결을 달성하기 위한 효율적인 AI모델을 찾고 이를 구현할 수 있어야 함
  • 학습 사이클: 구성한 AI모델의 성능을 개량하기 위하여 추가 데이터를 가공 및 모델 또는 hyper parameter를 수정할 수 있어야 함
  • 서비스 최적화: 고성능 저효율의 모델을 고성능 고효율의 모델로 바꿀 수 있는 모델 최적화가 가능해야함
  • 적용: 실제 개발된 모델을 서비스에 적용할 수 있어야 함