[주간회고] 6월 첫째주 - 해야할 일을 마땅히 하는 것

🌮한 주의 총평

- 해야할 일을 마땅히 하는 것

떠오르는 일들을 미룰 필요 없이 바로바로 하다보면 언젠가 결실을 이루지 않을까.

 

🌯 Keep

1.교보문고에서 책을 여러 권 샀다.

책은, 특히 IT는 발전 속도가 빠르고, 트랜드 변화가 빠르니, 책은 별로 도움이 안될꺼야라고 생각했었다.

그러나 내 편견이 무색하게도 정말 좋은, 그리고 많은 내용들이 책에 담겨있었다.

 

특히 "머신러닝 시스템 디자인 패턴" 이라는 책은 말 그대로 머신러닝 시스템을 패턴화하여 설명한 책인데 아니 이런 책이 있다니 하고 홀리듯이 구매해버렸다.

 

빨리 다 읽고 후기를 남겨야지.

 

2. AICE 시험 접수

 

KT 계약학과가 작년 기준 8월 정도에 봄학기 모집이 있었다.

올해도 비슷한 때에 모집공고가 열리지 않을까 싶다.

 

지원 자격 가운데 AICE 자격증 소지자 우대 조건이 있어서 미리 준비 해놓으려 한다.

 

Professional 자격증을 따고 싶었는데 아직 접수 날짜가 아니고, (8일 뒤 접수)

Associate 시험은 접수가 되길래 일단 접수해보았다. ( 6.21 시험 )

대강 찾아보니 딥러닝 채용 테스트와 유사한 느낌의 시험인듯 하다.

 

다만, 오픈북이라고 한다.

(Associate 응시료 8만원, Professional 응시료 12만원... 무조건 따야해)

 

Associate

Professional

 

많이 비싸지만, 동기 부여와 학습에 도움이 될 것 같다.

 

3. 대학원 컨택

- 대학원 컨택 메일을 보냈습니다. 교수님께 회신이 오면 좋겠네요.

 

4. 오전 8시 반 코테 풀이

- 파이썬 알고리즘 인터뷰

- 코드트리

 

5. N개 스터디

- CS 스터디 ... etc.  계속 진행하고 있습니다.

 

6. 매주 일요일 채용 원서 접수

- 전형 절차를 계속 밟아보면서 자기 점검을 지속하려 합니다.

 

🌯 Problem

1. Upstage 인턴쉽 채용 절차 중 딥러닝 모의테스트 진행 ( ~ 5/22)

- 아쉬운 점이 많아 Problem으로 적었습니다.

- 머신러닝, 딥러닝 문제해결 전략 책을 사게된 이유.

 

2. 매주 일요일 주간 회고 적기!

- 매주 적기!

 

3. Pytorch Template?

- 중요하긴 하지만 당장 해야할 일이 아니라고 생각되어 미루게 되었습니다.

 

4. 수영

- 티케팅에 실패해서 수영은 신청을 못했습니다...

 

🌯 Try

1. 헬스

- 집 근처 헬스장이 오늘 공사가 완료됐다고 하네요. 내일 찾아가볼 예정입니다.

 

2. 기초 공부

- 파이토치 딥러닝 마스터 (책)

- 혁펜하임 유투브

- 허깅페이스 튜토리얼 (실습)

- 스탠퍼드 강의 필요한 내용 골라 듣기

Deep Learning

http://web.stanford.edu/class/cs230/

​

[ Natural Language Processing ]

CS 124: From Languages to Information (LINGUIST 180, LINGUIST 280)

http://web.stanford.edu/class/cs124/

​

CS 224N: Natural Language Processing with Deep Learning (LINGUIST 284)

http://web.stanford.edu/class/cs224n/

​

CS 224U: Natural Language Understanding (LINGUIST 188, LINGUIST 288)

http://web.stanford.edu/class/cs224u/

​

CS 276: Information Retrieval and Web Search (LINGUIST 286)

http://web.stanford.edu/class/cs276

​

[ Computer Vision ]

CS 131: Computer Vision: Foundations and Applications

http://cs131.stanford.edu

​

CS 205L: Continuous Mathematical Methods with an Emphasis on Machine Learning

http://web.stanford.edu/class/cs205l/

​

CS 231N: Convolutional Neural Networks for Visual Recognition

http://cs231n.stanford.edu/

​

CS 348K: Visual Computing Systems

http://graphics.stanford.edu/courses/cs348v-18-winter/

​

[ Others ]

CS224W: Machine Learning with Graphs(Yong Dam Kim )

http://web.stanford.edu/class/cs224w/

​

CS 273B: Deep Learning in Genomics and Biomedicine (BIODS 237, BIOMEDIN 273B, GENE 236)

https://canvas.stanford.edu/courses/51037

​

CS 236: Deep Generative Models

https://deepgenerativemodels.github.io/

​

CS 228: Probabilistic Graphical Models: Principles and Techniques

https://cs228.stanford.edu/

​

CS 337: Al-Assisted Care (MED 277)

http://cs337.stanford.edu/

​

CS 229: Machine Learning (STATS 229)

http://cs229.stanford.edu/

​

CS 229A: Applied Machine Learning

https://cs229a.stanford.edu

​

CS 234: Reinforcement Learning

https://web.stanford.edu/class/cs234/s234.stanford.edu

​

CS 221: Artificial Intelligence: Principles and Techniques

https://stanford-cs221.github.io/autumn2019/

위 내용들을 해야할 것 같아서..

우선순위를 잘 정해서 해보아야 겠습니다.

 

 

3. 데이콘 / 캐글 경진대회 / 해커톤 / 대회 ... 참가

- 경진대회에 참여하고 싶어서 괜찮은 대회 있으면 참여할까 합니다.
  일단 이번주는 정보 조사가 목표 입니다.

- https://www.lgaimers.ai/ (6/20 까지 접수라던데, 주말에 들어가니 지원 마감이라고 떠있네요..?)

- https://www.oss.kr/dev_competition (SW 개발자 대회)

- https://www.contribution.ac/ (오픈 소스 기여 멘티 모집 5/24 ~ 6/23)

- https://dacon.io/forum/401687?page=1&dtype=recent&fType&category=forum (데이콘 경진대회 리스트)

 

4. 논문 한 주에 한 편 이상 읽기/구현

 

5. CS 공부

- 네트워크(https://www.youtube.com/watch?v=dsoAkoxZ13o&t=3713s) 이번주에 다 듣기!!!!