[AIFFEL LIFE]AIFFEL 대전 1기 교육 구조

2021.7.6. 23:30

 

안녕하세요

프로그래밍을 배우는 빛나는 샤트입니다.

 

고용노동부의 k-digital training을 통해 모두의 연구소의 인공지능 교육기관인 AIFFEL 대전 1기(2020.12.28 ~ 2021.06.22)를 마무리하며 회고를 최대한 솔직하게 적어보도록 하겠다.

*이 글은 주관적입니다. 한 기관/사람/조직에 대한 객관적인 의견이 아님을 밝힙니다.

 

1. 고용노동부의 k-digital training이란?

- 한 마디로 하면 4차 산업혁명에 필요한 인재를 양성하기 위해 고용노동부가 IT교육기관에 자금을 지원하고 교육기관은 양질의 교육 커리큘럼을 제작해 인재를 양성하는 프로그램. (2020년 하반기에 첫 시행)

- 고용노동부 관련 링크

- 2020년 하반기 k-digital training 참여 교육기관 명단(다운로드)

2. 배경

- 2020년 하반기에 960시간동안 광주 인공지능 사관학교에서 Top-Down방식으로 다양한 인공지능 강의를 듣고 실습을 진행했다.

- 하지만 공부는 복습 즉, 스스로 소화하는 시간이 필요했는데 그 부분이 부족했다.

- 그래서 온라인 설명회를 듣던 중 '상생과 협력'이라는 슬로건과 강사없이 교육생들 스스로 성장할 수 있는 'AIFFEL'이 적합하다고 생각했다. 그리고 다른 메이저 기관들은 다 서울이었기 때문에 주거/생활비 문제 등 현실적인 문제가 있었다. 하지만 이번 AIFFEL은 대전에서 진행해서 기대가 컸다.

- 물론 AIFFEL만 지원한 것은 아니고 다른 곳도 지원했는데 결국 '앨리스'와 'AIFFEL' 두 군데가 합격했다. 앨리스는 조금 더 일찍 교육을 시작했지만 온라인이었기 때문에 오프라인 가능성이 높고 처음부터 가고 싶었던 AIFFEL을 선택했다.

 

3. 교육 커리큘럼 구조

AIFFEL 대전 1기 전체 학사 일정

AIFFEL 대전 1기 전/후반기 교육 내용

전체 교육 커리큘럼은 위와 같다.

기간으로는 전반기와 하반기로 나눌 수 있으며 가장 큰 변화는 전반기 종료 후에 CV/NLP 중 하나를 선택해 진행한다는 점이다.

그리고 해커톤이 3번 있는데 사실 해커톤2는 해커톤3를 하기 위한 연구계획서 작성이라서 해커톤2라는 이름은 어울리지 않는다고 생각한다. 아무튼 첫 번째 해커톤은 캐글을 이용해 분석하는 것이고 두 번째는 6주 동안 기업 또는 개인이 제안한 (해커톤2에서 작성한 내용) 프로젝트를 진행한다.

 

[전반기]

전반기에는 3~5인이 한 조를 이루어 학습을 진행하는데, 일주일에 Fundamental 3개, Exploration 2개를 수행해야 한다.

 

AIFFEL은 기본적으로 강사가 없이 매일 제공되는 교육자료를 가지고 학습하고 조원들끼리 토의하고 퍼실(퍼실리에이터의 줄임말로 AIFFEL의 설명대로하면 '동아리 선배' 느낌으로 큰 방향성을 제시해주고 같이 고민해주는 역할)에게 도움을 요청하고 받는 구조이다.

 

1) Fundamental: 말 그대로 인공지능, CS 기초 지식에 관한 내용을 공부한다. 환경설정, 컴퓨터 비전, 자연어 처리, 추천 시스템, 웹, 음성분석, 데이터 분석 등의 주제가 있다. 전반기에는 월수금 아침(9시 30분 ~ 12시 30분)에 진행했다. 덕분에 졸음과 열심히 싸웠다. 우리 7조는 다들 열정적이고 서로가 서로를 보완해주었기에 굉장히 많은 것을 얻었던 기억이 난다.

 

2) Exploration: 기초를 공부했으면 다음날에는 탐험을 해보는 것이다. Fundamental이 많은 지식을 습득하는 데 그쳤다면 Ex는 지식을 배우고 실습을 해보는 시간이다. 그리고 실습한 결과(과제)를 github에 1주 내에 제출해야 한다. 화목 하루 종일 진행해서 널널하다고 생각될 수도 있지만 세세하게 보다보면 시간이 너무 빨리 갔다. 그리고 1주일내에 2개의 과제를 제출해야하는 심리적 압박이 있었다. 나는 거의 당일 또는 늦어도 주말내에 모두 완료해서 괜찮았다.

 

3) 풀잎스쿨: 이 과정은 좀 특이하다. 위의 2가지 과정은 우리 조원들끼리만 지지고 볶고 했다면 풀잎스쿨은 주제마다 반편성이 달라서 새로운 얼굴들도 볼 수 있었다.

 ① cs231n: 스탠포드 대학의 딥러닝 강의를 보면서 함께 이야기하는 시간이다. 여기에는 퍼실이 진행을 맡았다. 그렇다보니 퍼실마다 특성이 달라서 꽤 평이 갈렸었다. 우리 반은 점수제도를 도입해 발표 또는 질문을 하면 점수를 얻고 일정 점수 이상이면 소소한 선물(커피)을 얻을 수 있었다. 그런데 소소한 선물을 제외하더라도 cs213n강의는 정말 유익했다! 그리고 우리 반 사람들도 모두 적극적으로(내가 매번 첫 문을 잘 연 덕에)임해서 좋았다.

 

 ② 코딩마스터: 알고리즘 공부이다. 여긴 정말 다양하게 분반이 됐다. 나는 그래도 파이썬 경험이 조금 있어서 자료 구조에 대한 공부를 바로 시작하는 반에서 진행했다. 사실 자료구조에 대한 공부는 참 어렵고 뒷전이 되기 마련인데, 이런 시간을 통해서라도 하게 되서 유익하다. 다만 문제가 풀리지 않을 때는 너무 화가 난다...

 

 ③ 나만의 글쓰기: 금요일 오후에는 특별히 블로그에 글을 쓰는 시간을 따로 줬다. 원래부터 블로그를 운영하고 싶었는데 너무 좋았다. 그리고 글을 다 쓴 후에는 슬랙을 통해 자랑(?)을 할 수 있다. 자랑을 하게 되면 손님이 늘어나서 블로그 이용자가 늘어나는 기쁨을 얻을 수 있다. 나는 매주 글 3개 이상 작성하기 라는 목표를 달성했다.

 

[후반기]

후반기에는 CV(컴퓨터 비전)/NLP(자연어 처리) 두 가지 트랙을 선택해야 한다.

그리고 좀 더 깊은 내용을 다룬다고 해서 Fundamental, Exploration이라는 이름 대신 Going Deeper을 사용한다.

 

1) Going Deeper Lecture: Fundamental과 비슷하지만 선택한 트랙에 관한 좀 더 깊은 내용을 학습한다. 체감상 Fundamental의 1.5배의 어려움이다. 내용도 많고 개념도 어려워서 매번 한계를 경험했다.(그래도 해냈다.)

 

2) Going Deeper Project: Lecutre에서 배운 내용을 다시 한 번 알려주고 좀 더 변화해서 공부하고 과제를 해야한다. Ex와 다른 점은 1주가 아니라 2주라는 사실! 왜냐하면...어렵기 때문.

그래도 난생 처음 논문에 있는 딥러닝 모델도 구현해보고 정말 뿌리깊은 곳까지 가보는 경험도 했다.(잠은 반납)

 

3) 풀잎스쿨: 후반기에는 cs231→수학 으로 변경되고 나만의 글쓰기는 없어지고 코딩마스터는 그대로 진행했다.

 ①수학: 인공지능을 위한 수학인데...음...굳이?라는 의견이 너무 많았었다. 물론 필요하긴 하지만 수학 자체만을 학습하다보니 다들 어려워하고 활용성이 떨어진다고 느꼈다. 인공지능에 활용하는 내용이 있었다면 더 좋았을텐데 라는 생각이 들었다.

 

[해커톤1,2,3]

각 내용은 다른 글의 포스팅에 소감을 적었다. 그래도 간단하게 적어보겠다.

1) 해커톤1: 2~3명이 한 조가 되어 캐글에 있는 부동산 가격 예측(학습용)을 진행했다. 2박 3일동안 진행했는데 7주차에 진행해서 배웠던 내용을 잘 활용해볼 수 있는 좋은 기회였다. (좋은 성적을 거둬 비타민 얻은 건 덤)

2) 해커톤2: 해커톤3를 위한 연구계획서 작성. 1주일 동안 풀잎스쿨을 제외하면 이것만 했다. 사실 굳이 그럴 필요가 있었을까 하는 생각이 들긴 하지만. 물론 많은 시간 고민이 필요하지만 다양한 아이디어를 제시하는 것만으로도 괜찮지 않았을까 하는 아쉬움이 있다. 그리고 해커톤2에 사용한 일주일을 해커톤3 시작 전 팀빌딩하는 시간으로 활용했으면 더 좋았겠다. 다들 해커톤3 시작 전 공부는 거의 못했을 것이다. (특히 팀장들은 더더욱)

3) 해커톤3: 기업 또는 개인이 제시한 과제를 수행하는 것으로 교육의 마지막 코스이다. 기업에 참여하면 아이디어는 기업 따라서 진행하면 되지만 약간의 자율성은 억제되는 점이 있고 개인으로 참여하면 자신의 아이디어를 구현해볼 수 있다는 장점이 있지만 하나부터 열까지 모두 해야한다는 힘든 점이 있다. 이건 개인의 성향, 주제에 따라 진행하면 될 거 같다.