안녕하세요. 권철민 강사님.
저는 최근에 과학기술원 AI대학원 석사 과정을 졸업하고, 현재는 박사과정을 준비 중인 학생입니다.
학부과정 때 머신러닝 완벽 가이드 책으로 강사님을 접하고, 이후 딥러닝 컴퓨터 비전 완벽 가이드 강의를 구매해서 공부했었는데, 그때 강사님의 강의력에 정말 감탄을 금치 못했던 기억이 나네요.
최근에 파이토치를 이용한 구현을 조금 더 제대로 배워보고 싶어서 딥러닝 CNN 완벽 가이드 , 구현하며 배우는 Transformer를 조금씩 듣고 있는데 웬만한 교수님들보다 전달력이 좋으신 것 같습니다.
서두가 조금 길었는데, 박사 과정 진학을 염두하고 있는 입장에서 '공부'를 어떻게 하면 좋을지 조언을 듣고 싶어 이렇게 글을 작성하게 되었습니다.
배워야 할 내용은 많고, 시간은 한정적이라서 어떻게 하면 좀 더 효율적으로 잘 공부할 수 있을지가 항상 고민인데요.
흔히들 공부에 왕도는 없다고 하지만 강사님께서는 어떻게 항상 새로운 것들을 습득하시고, 또 이렇게 수준높은 강의로 만드시는지 노하우가 궁금합니다.
특히 요새는 코드가 공개되지 않은 논문들도 많은데 어떻게 구현도 척척 구현할 수 있는지 궁금합니다.
안녕하십니까,
좋은 칭찬을 많이 해주셔서 몸둘바를 모르겠습니다 ^^
박사 과정에 들어가시는 분을 조언할 정도로 제가 실력이 높지는 않습니다만, 질문을 해주셔서 부족하지만 아래와 같이 답변 드립니다
흔히들 공부에 왕도는 없다고 하지만 강사님께서는 어떻게 항상 새로운 것들을 습득하시고, 또 이렇게 수준높은 강의로 만드시는지 노하우가 궁금합니다.
=> 음, 저는 IT 분야 경력이 오래되어서, 원하시는 답변이 아니실 것도 같습니다. 아무래도 경력이 오래되다 보니, 개발, Data, 컨설팅, AI등을 많이 해보면서 그렇게 단련(?)이 된 것 같습니다. 그러다보니 새로운 것을 습득하는데 상대적으로 시간이 많이 걸리지 않는 것 같습니다.
저는 이론 보다는 기술을 실전에 적용해보는 것을 더 좋아해서 새로운 것을 실제 프로젝트에서 다양하게 활용해 보면서 내공이 쌓이는 것 같습니다. 배우고, 실제 프로젝트에 적용하고, 저만의 깨달음을 정리하는 과정을 반복하면서 강의를 만드는 단계로 이어지는 것 같습니다.
그리고 제가 컨설턴트 생활을 오래 했습니다. 자료 만들고, 고객 설득하는 것이 주요 업무다 보니, 어떻게 핵심 사항을 잘 전달해야 하는지 많이 고민하면서 경력을 쌓아 왔습니다. 그래서 자연스럽게 좋은 강의로 이어 지는 것 같습니다.
제가 직장 생활 막 시작했을 때는 기술 습득 능력이 그렇게 좋지 못했습니다. 배우고 싶은 분야는 많았지만, 기반 실력이 안되니까, 도전하다 그만하고, 다시 도전하다 좌절하고의 반복이었습니다. 그러면서 실제 외부 프로젝트에 투입되고, 혼자서 살아 남아야 하는 상황을 여러 번 겪다 보면서 조금씩 실력이 늘어나게 되었습니다.
하지만 30대 초까지는 그렇게 빛을 발하는 존재가 아니였습니다. 그러다 30대 중반 정도에 대규모 프로젝트에 몇년간 시달리면서 실력이 탄탄해 졌습니다. 그리고 이를 기반으로 더 큰 회사로 이직 하면서, 더 많은 컨설팅 프로젝트들을 기계처럼 수행해 나가면서 40대 초중반의 나이가 되면서 실력이 정점에 다다른것 같습니다. 지금은 그때 쌓은 노하우로 먹고 살고 있습니다 ^^
박사 과정에 들어갈 예정이시니, 저와는 다르게 기본적으로 높은 두뇌 역량이 있으실 거라 생각됩니다. 스스로 또는 주변과의 협력등을 통해 어떻게든 많은 실전 프로젝트를 수행해 보시면, 연구하시는 이론 분야와 맞불려서 사고의 폭을 넓히고, 다음 스텝은 어떻게 밟아서 실력을 더 키울 수 있는지, 그러한 과정에서 어떤 새로운 것을 배워야 하는지 스스로 동기 부여가 더 잘 될 것 같습니다. 좀 더 성장의 효율을 높이시려면, 더 어려운, 남들이 하기 싫어하는, 더 높은 스트레스가 기다리고 있는 극한의 환경(?)에 스스로 지원해 보시는 것도 좋다고 생각합니다. 지금 가지고 계신 역량이라면 저보다 훨씬 일찍, 제가 경험한 정점을 넘어서 목표를 달성하실 수 있을 겁니다.
특히 요새는 코드가 공개되지 않은 논문들도 많은데 어떻게 구현도 척척 구현할 수 있는지 궁금합니다.
=> 저도 구현체가 공개되지 않은 논문 구현은 어렵습니다. 그리고 구현에 대해서는 많이 해보는 것 외에 왕도가 없는 것 같습니다. 저도 처음에는 힘들었는데, 이제는 논문 읽고, 구현체 github있으면 쭉 읽으면서 확실히 빨리 구현해 나가는 것 같습니다. 초기에는 Kaggle Deep learning 코드를 죽기 살기로 필사해 가면서 따라했습니다. 그러다 논문 구현으로 전환해서 Github 구현 코드도 또 죽기 살기로 필사하는 과정을 거쳤습니다.
그러다가 2019년에 Object Detection, Segmentation에 관심을 가지게 되면서 어려운 구현 코드들을 많이 접하고, 도전하다 실패하고, 또 도전하는 과정을 거치면서 많이 실력이 는 것 같습니다. 어려운 구현에 도전하시는 것을 추천 드립니다. 구현하시다가 힘드시면 잠깐 쉬시고 다시 도전하시는 과정을 거치시면 구현 실력 향상에 많은 도움이 될 것 같습니다.
근데 저는 구현 코드만 하지는 않고, 일반 Web, 애플리케이션도 함께 하다 보니까 시너지가 좀 더 발생한 것도 있고, 강의도 만들다 보니까, 확실하게 이해하지 않으면 안되어서, 바닥까지 파고 들다 보니, 실력이 향상된 것 같습니다. 여유는 안되시겠지만, 논문 구현체를 완벽하게 익히셨다고 생각하시면, 인프런에 강의를 내보시는 것도 추천 드립니다. 강의를 만들다 보시면, 스스로 부족한 부분이 드러나고, 이를 메꾸기 위한 노력의 동력을 얻는데 도움이 됩니다. 그리고 ChatGPT 도 잘 활용하셔서 좀 더 쉽게 구현 코드들을 정복하시는데 도움이 되셨으면 합니다.
감사합니다.
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