Boostcamp AI tech 3기

[부스트캠프 AI Tech 3기] 비전공자가 경험한 부캠 후기

mcdn 2022. 6. 20. 15:53
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부스트캠프 AI Tech


- 부스트캠프 AI Tech란 네이버 커넥트재단과 업스테이지가 함께 AI 기초를 배울 수 있는 6개월 AI Engineer 양성 프로그램입니다.
- 2021년부터 시작되어 2022년 상반기에 3기가 마무리되었고 6월 20일부터 4기 모집을 진행하고 있습니다. 모집 안내
- 부스트캠프 3기(이하 부캠)는 크게 3가지 트랙(컴퓨터 비전, 자연어 처리, 추천 시스템)으로 나누어 교육을 제공했습니다. (3기 모집 비율은 19:11:16 정도)






부스트캠프 들어오기 전 저의 상황


- 저는 행정/법을 배운 비전공자로 다른 프로그램에서 코딩 공부를 하다가 부캠에 지원하게 되었습니다.
- 인공지능은 Andrew Ng 강의 스터디, 인프런에서 제공하는 tensorflow강의에서만 접했고, 실제 프로젝트는 한 번도 안 해봤습니다. (인공지능 관련 없는 웹 플젝은 경험 유)
- 저는 일반 전형으로 지원했습니다.
- 참고로, 코딩테스트 2차에서 총 5.5문제(6번째는 테스트케이스만 맞았을 것 같은 풀이)를 풀었습니다. kdt전형은 4~5문제, 일반전형은 5~6문제가 컷이었던 것 같습니다.





강의


내용

- 저는 컴퓨터 비전, 줄여서 CV 트랙에서 교육을 수강했습니다.
- 강의는 모두 온라인 동영상으로 진행되었고 과제가 있긴 하지만 수료 조건에 엄격하게 반영하지는 않습니다.
- 초반에는 세 트랙 모두 인공지능 기초인 수학, 딥러닝 기초 논문을 배웠고 이미지 분류 대회를 함께 진행했습니다.
- 그리고 level 2에 들어가면서 조를 바꾸게 되고, 트랙 별로 심화 강의를 듣게 되었습니다.
- CV 트랙은 Object Detection, Data annotation & OCR, Semantic Segmentation task에 관한 심화 내용을 들었습니다.
- CV 외의 내용으로 시각화, Product Serving 등 강의도 있었는데 저는 이 강의들을 특히 즐겁게 들었습니다.

느낀 점

- 인공지능 기초를 조금이라도 미리 알고 들어와서 다행이라고 생각할 정도로 내용이 방대했습니다.
- 예를 들어 Object Detection을 배우는 주라고 하면 예전의 2-stage model 논문 리뷰부터 요즘 캐글에서 쓰이는 솔루션까지 다루게 되고, 한 강의마다 약 40분 총 10강 정도 들어야 합니다.
- 양이 많긴 하지만 퀄리티는 너무 좋습니다. 각 부문의 최고 전문가들을 모셔서 그런지 심화로 공부하고 싶으면 어떤 부분을 더 공부해야할지 언급도 해주셨습니다.
- 아쉬운 점은 프로그램이 끝나가면서, 취업 준비나 최종 프로젝트 준비랑 병행해야하면서 마지막에 강의를 충실하게 못 들었습니다.

사람들(멘토, 마스터, 운영진)


내용 & 느낀 점

- 부캠의 최고 자원은 사람이 아닐까-라고 생각할 정도로 멋있고 우수한 사람들이 많았습니다.
- 마스터님은 온라인 강의 외에도 특강에서 이야기를 들을 수 있었습니다.
- 멘토링도 일주일 한 번 다른 트랙 밖의 주제나 대학원 등 궁금했던 내용을 알아갈 수 있는 기회가 있었습니다.
- 운영진들도 친절하게 질문에 답해주시고 포트폴리오 특강이나 마지막에 취업 커뮤니티 데이 등 준비를 많이 하셨다는게 느껴져서 끝까지 좋은 경험을 할 수 있었습니다.



피어세션


내용

- 부캠 일정에서 매일 4시 피어세션이 있습니다.
- 초반에 데일리 스크럼(10시 모임)도 장려합니다. 아침에 모여서 오늘 학습할 내용 등을 공유하는 자리입니다.
- 정기 피어세션 외에도 금요일에 다른 조원들도 만날 수 있는 스페셜 피어세션이 있습니다.

느낀 점

- 멘토님, 마스터님 동기부여 강의도 좋았지만 조원들에게서 많이 배웠습니다.
- 좋은 질문하는 법이나, 재미난 최종 프로젝트 아이디어들, 코딩테스트 문제 접근 방법, 깃허브 convention 등등 나열하면 끝도 없을 정도로 공부 밖 테크닉도 많이 배웠습니다.
- 사실 처음에는 줌 미팅이 부담스럽고 제 이야기를 하는 것이 힘들었지만 나중에는 한 시간도 부족할 정도로 서로 진행상황을 공유하고 어떤 것을 하면 좋을지 논의했습니다.
- 확실히 친해지려면 쓸데 없는 TMI도 많이 방출해야 합니다. 저녁 이야기나 게더타운에서 테트리스한 것이 도움된 것 같습니다.
- 프로젝트할 때 비록 진척이 없어도 오늘 공부한 내용에 대해 팀원들에게 알리는 것이 중요하다는 것을 느꼈습니다. 팀원끼리 공유를 안하면 괜히 혼자 공부하는 것 같아서 힘이 빠졌습니다. 그리고 무엇보다도 조원들이랑 이야기하다 보면 배우는 것이 많기 때문입니다.
- 같은 강의를 들어도 다 다르게 정리하는 것이 참 신기했습니다. 저는 강의를 필사 가까운 수준으로 받아적는 필기 방법을 선택했다면, 다른 분은 새롭게 배운 내용만 정리하거나, 또 다른 분은 목차만 정리하기도 하고, 심화내용만 정리하기도 했습니다. level 1 때 강의를 정해진 범위까지 듣고 각자 정리해서 공유하는 방식으로 피어세션을 진행했는데 그때 조원이 강의 개념을 설명하면서 이해가 안 갔던 개념을 한 번 짚어줘서 너무 좋았습니다.




취업 관련


내용

- 부캠은 결국 취업 프로그램이기 때문에 포트폴리오 특강, 이력서 특강, 면접 특강, 데이터 직군 설명, 기업 실무자가 와서 소개하는 기업 특강 등 다양한 특강이 존재했습니다.
- 마지막 파이널 프로젝트 발표회 겸 회사랑 교류하는 네트워킹데이도 존재했습니다.

느낀 점

- 아직 학교를 다니는 중이라 취업에 대해 크게 와닿지 않았는데 이번 프로그램을 겪으면서 처음 이력서도 써보고 포트폴리오도 만들어봤습니다.
- 졸업자들이 도움될만한 특강이랑 취업 연계가 많기 때문에 졸업하자마자 이 프로그램을 듣는게 가장 베스트인 것 같습니다.



파이널 프로젝트


내용

- 매 기수마다 커리큘럼이 달라지긴 하는데 3기에서는 마지막 4주(level3) 동안 파이널 프로젝트를 진행했습니다. Product Serving 강의를 들으면서 웹, 앱 등 모델을 서빙하는 실제 프로젝트를 기획하고 만들어야 합니다.
- level 2에서 미리 하고 싶은 주제를 기준으로 조가 꾸려지기도 하고 나중에 정하는 조도 있는 등 다양한 형태가 존재했습니다.
- 이번 3기부터 기업한테 멘토링 받으면서 하는 기업 연계 프로젝트도 생겼습니다.
- 파이널 프로젝트는 부캠 마지막 날에 발표 녹화영상 링크를 메타버스 플랫폼에 첨부하는 방식으로 시현했습니다.

느낀 점

- 주제 선정이 가장 어려웠습니다. 4주 만에 할 수 있어야 하고, 너무 어렵지 않으면서도 도전적인 과제를 선택해야 해서 level 3 직전까지 고민했습니다.
- 멘토링 중 나왔던 조언은 하고 싶은 주제가 뚜렷하면 top-down 방식으로 주제에서 뻗어나가면서 선정하는 것이 좋고 뚜렷하게 없다면 구할 수 있는 데이터셋을 생각하면서 bottom-up 방식으로 주제를 고르기를 조언했습니다.
- 개인적으로 저는 이론보다 실전에서 배우는 것이 많은 사람이기 때문에 파이널 프로젝트가 가장 의미 있었고 재밌었습니다.
- 다른 조들은 어떻게 수행했는지 더 알아갈 수 있었으면 좋았을 텐데 영상 외에 교류 방법은 없었던 것은 아쉬웠습니다.
- 네트워킹데이 때 기업 실문자가 프로젝트를 본다고 했는데 생각보다 교류가 없었습니다.





부캠 장점 단점


장점

- 인공지능을 공부하고 싶다면 꼭 추천하는 커리큘럼. 6개월 동안 학교 4년 다닌 것보다 더 많은 경험을 할 수 있습니다. (처음 배운 사람 입장)
- 최고의 서버 환경(V100)으로 GPU를 맘껏 쓸 수 있어서 하고 싶은 실험도 맘껏 해볼 수 있다는 것도 좋았습니다.
- 이론뿐만 아니라 기획도 경험해보면서 실무에 가까운 경험도 해볼 수 있는 것도 장점입니다.
- 공부하다가 막혀도 도움을 청할 수 있는 곳이 많습니다. (멘토, 캠퍼) 이 기간에 삽질을 많이 해보시는 것이 좋습니다.
- 취업과 관련된 특강이 많이 준비되어 있기 때문에 졸업자한테 추천합니다.

단점

- 6개월 동안 매일 10-7시 코어타임을 지켜 공부하는 것은 절대 쉽지 않았습니다. 바빠서 일주일 내내 밖도 못 나간 적이 있었는데 그때 가장 힘들었습니다.
- 특강, 강의, 대회, 취업 등 쏟아지는 정보 홍수 속에서 필요한 정보를 골라 습득하는 것도 어려웠습니다.
- 피어세션 외에 코어 시간은 자기주도적 학습이기 때문에 자기가 얼마나 열정적으로 하느냐에 달려있습니다. 부캠 시작하고 두 달 정도 후에 이야기해보면 초반에 비해 해이해졌다는 말들이 많이 오갑니다. (저도)
- 취업 준비 등 다른 공부도 부캠 일정을 수행하면서 해야하는데 쉽지 않습니다.




부캠을 마무리하며


- 저는 본 전공이 인공지능이랑 전혀 관련이 없어서 줄곧 코딩을 혼자서 독학해야 했습니다. 그런 의미에서 좋은 커리큘럼을 제공하고, 같은 꿈을 향해 달리는 사람들과 공부할 수 있었던 부캠 6개월 과정은 너무 특별하고 인상 깊었습니다.

- 개인적으로 이 과정을 저처럼 공부하고 싶지만 환경이 구축되지 않은 사람들에게 더 권유하고 싶습니다. 인공지능 개념을 차근차근 배우고, 실무 프로젝트도 경험할 수 있기 때문입니다.


- 이론적으로도 많이 배웠지만 공부 외적으로 크게 성장한 것 같습니다. 강의나 오류 등 공부를 한 내용을 일목요연하게 정리해서 전달하는 것의 가치를 깨달았습니다. 정리하는 습관이 생겼고, 코드를 짤 때도 나만 쓰는 것이 아니라 함께 본다고 생각하고 주석 및 github commit message를 신경써서 작성하려고 노력했습니다.

- 이력서를 쓰면서 내가 이후 미래에 하고 싶은 것이 무엇인지 고민하는 시간도 가졌습니다. AI Tech을 거치면서 다양한 직군과 전공의 사람들을 만나 앞으로 내가 하고 싶은 일에 대한 구체적인 그림도 그릴 수 있게 되었습니다.

테트리스 1위했던 흔치 않은 순간

- 부캠에서 좋은 사람들을 많이 만나서인지 더 다양한 사람들을 만나 교류하고 싶다는 생각도 들었습니다. 꾸준히 글을 쓰면서 동아리나 프로그램에 지원해볼 예정입니다.
- 조원들이랑 테트리스했던 사진을 남기면서 6개월 동안의 부캠 후기 글 마무리하겠습니다.

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