대전 아이펠학교 1기 참여 후기!!

이 글은 2020.12.29-2021.06.23 6개월간 진행된 아이펠학교 대전 1기 후기입니다.
학기별 상세한 후기가 담겨 있습니다. 관련 질문은 댓글로 남겨 주시세요!

나에겐 새로운 도전이였던 아이펠 학교가 끝이 났다.

6개월이란 시간동안 정말 집중해서 공부했던 시간이였다.

나는 고등학생부터 대학생까지 완전 문과 과목만 공부했던 사람이다.

경영, 경제, 통계 이런 이과적인 성향이 있는 문과생도 아니고 완전 다른 분야였다.

그런 찐문과생인 내가 프로그래밍이라는 새로운 세계로 들어왔다.

처음 이 분야를 시작하게 된 계기는 마케팅 관련 대외활동을 하면서였다. 활동을 하면서 데이터를 분석하는 그로스해커와 데이터사이언티스트에 관심을 갖게 됐고 좀 더 전문적이고 더 넓은 분야에서 일할 수 있는 데이터사이언티스트가 되기로 결심하고 아이펠 학교를 시작하게 됐다.

 

 내가 공부한 아이펠 대전은 비전공자가 딥러닝을 배울 수 있는 커리큘럼을 갖고 있었다. 프로그래밍에 대한 기초적인 지식과 수학지식부터 딥러닝까지 전체적인 내용을 배운다. 주2회 개인 프로젝트를 제출하며 배운 개념을 응용하고 적용하는 과정을 통해 실력을 향상시킬 수 있도록 돕는 구조다. 특이한 점은 강사가 강의를 하는 수업이 아닌 토론식 수업이다. 40명 가까이 되는 학생들이 팀으로 나뉘어서 개인 공부를 하고 모르는 내용은 서로 물어보면서 진행된다.

학생들끼리 해결되지 않거나 더 깊이 있게 토의하고 싶을 경우 "퍼실"에게 도움을 요청하기도 한다.

퍼실은 함께 토의하는 자로 나보다 먼저 딥러닝을 배우고 경험이 많아서 서로 토의할때 도움을 준다.

아이펠 대전은 3분기로 나눠져있었다. 첫학기는 FUNDAMENTAL+Exploration 두번째 학기는 Going Deeper 세번째학기는 TEAM PROJECT 인 해커톤을 진행했다.

---

1학기 : Fundamental + Exploration

2020.12.29-2021.3.26

 

= 머신러닝, 딥러닝에 필요한 지식을 배운다. 주 2회 풀입스쿨과 미니 프로젝트를 진행한다. + 1차 해커톤 진행

fundamental 에서 프로그래머가 되기 위한 아주 기본적인 것들을 배운다. 처음엔 혼란스러웠지만 침착함을 갖고 따라가는게 중요한 개념들이다.

exploration에서는 fundamental에서 배운 내용을 실습하는 시간이다. 매주 2회 진행되며 프로젝트를 제출하고 별을 받아 평가받는다. 이때 팀원들의 도움을 가장 많이 받고 어렵지만 성장하는 시간이다. 

풀잎스쿨은 퍼실이 리더로 진행하는 스터디 같은 것으로 매학기 다른 주제로 진행된다.

우리는 1학기에는 CS231강의와 파이썬을 배웠다.

이 과정을 통해 나는 프로그래밍언어인 파이썬을 초급단계부터 응용단계까지 배우게 됐다.

점프투파이썬, 모두의 데이터 분석 with 파이썬 2권을 책을 끝내며 파이썬 문법을 익혔다. 혼자였으면 두달만에 못끝냈을것이다..... 또한 CS231강의를 들었다. 이는 딥러닝을 배우는 사람은 무조건 처음에 듣고 간다는 유명한 강의로 전체적인 딥러닝 개념에 대해 설명한다. 처음에 들을땐 이해 안가는 부분이 많았지만 이 강의가 기초가 되어서 해커톤 진행할때 도움이 많이 됐다.

 

* 1차 해커톤

- 2021.02.09-02.10 

하루동안 진행되는 해커톤으로 운영진이 짜준 조원들과 캐들 대회에 참가한다. 

처음 해커톤이라서 정신이 없었고 어떻게 진행되는지 감 잡기 힘들었다. 

1학기 총평

 처음 이과분야를 공부하려니 문과랑 스타일이 좀 달라서 적응하기 어려웠었다. 공부할 내용이 워낙 많다보니 배우는 대로 머리에 집어 넣기 바빴고 한번에 이해하기 보단 반복적으로 내용을 봐야 했다. 특히 프로젝트를 내는 날은 머리를 쥐어싸매도 해결책은 안나고 멍하게 흘러보내는 시간이 많았다. 한 문제를 하루 종일 붙들고 있던 날도 있었다. 할일이 너무 많아서 밤을 새는 날도 있었고 평균적으로 새벽 3시에 자게 됐다.

그래도 다행인점은 좋은 팀원(7조!!)들을 만나서 체계적이고 꼼꼼하게 공부하는 방법을 배웠다.

부족한 면이 많은 나에게 친절하게 답해주시고 적극적으로 도와주셨다. 언제나 고마운분들이다(@샤트 @vg-rlo)

1학기가 끝난 시점에서 내가 얻은 큰 수확은 아이펠을 시작할때 세운 목표를 달성했다는 것이다.

 

아이펠을 시작할때 목표는 1. 이공계 분야에 익숙해지기 2. 구체적인 세부분야 찾기 이 두가지 였다.

그 중에서도 6개월 후에 연구하고 싶은 분야를 정할 수 있을지 의문이였다. 하지만 다행히도 1학기가 지날쯤 나는 관심분야를 찾게 됐다. "아동학대 문제를 해결하기 위한 딥러닝 모델을 개발하는 것"

이것이 내가 프로그래밍을 공부하는 목적이며 이와 관련된 AI POLICING 의 모든 분야에 관심이 있다.

AI POLICING은 AI를 범죄해결을 위해 적용한 분야이며 주로 CV(COMPUTER VISION)을 많이 사용하고 DETECTION, SEGMENTAION, POSE ESTIMATION 등 사용하는 목적에 따라 다른 기술들을 쓴다.

이 만큼을 알게 된것 정확한 방향을 정하게 된 것만으로도 나는 1학기를 잘 보냈다고 생각한다.

2학기 : Going Deeper+2차 해커톤

2021.04.05 - 04.09

 

= EXPLORATION은 CV반과 NLP반으로 나눠서 진행된다. 자신이 원하는 반을 선택해서 그 분야만 깊이 있게 배운다 .

나는 처음에 NLP에 관심이 있어서 NLP반을 신청했다. 하지만 2차 해커톤을 하면서 내가 하고 싶은 분야는 CV라는 걸 알게 됐다 그땐 이미 CV 로 바꾸기엔 늦었어서 NLP반을 수강하고 따로 CV 논문스터디를 참여했다.

NLP EXPLORATION에선 FUNDAMENTAL 배운 기초 내용을 더 깊이 있게 배웠다. 1학기때는 프로젝트의 전체 개요를 미리 알려줘서 따라가기 수월했지만 EX에서는 혼자 해야하는 부분이 많아서 어려웠고 배운 내용이 계속 반복되니 지루한 면도 있었다. 그래서 그런지 전체적으로 3주차가 되니 많은 사람들이 지치고 공부 속도가 더뎠다.

2학기 풀잎스쿨은 모두의 알고리즘 WITH 파이썬과 수학을 공부했다.

이때 배운 알고리즘 관련 책을 한권 끝내 두니 나중에 선수과목을 수강할때 수월했다.

기초수학은 선형대수학 강의를 듣고 질문하며 나누는 식이였는데 학생들 모두가 선형대수학을 잘 몰랐고 퍼실님도 모르는 부분이 많아서 배우는게 없이 끝나는 시간이 많았다. 그래서 혼자 개인 공부하는 학생들도 꽤 있었다.

이 기간에 4.27-4.30 일간 3차 해커톤을 위한 팀빌딩이 있었다.

나는 이때 SIA 라는 우주딥러닝 영상을 다루는 기업프로젝트를 했다. 앞서 말했듯이 CV공부를 하고 싶었기 때문에 세그멘테이션을 다루는 프로젝트에 참여했고 나 말고 3명의 팀원들은 CV반이였다.

다행히 CV 논문스터디를 참여해서 모델들은 많이 알고 있었고 데이터와 세그멘테이션에 대한 이해는 팀원들이 진행한 CV 프로젝트와 블로그를 보면서 공부했다.

 

* 2차 해커톤

2021.03.29-04.02

- 본인이 원하는 아이템 기획 및 계획서를 작성하는 시간이다. 모든 팀원들이 자신이 만들고 싶은 딥러닝 모델을 사용하는 아이템을 구상하고 이 중 몇가지만 선정하여 3차 해커톤에 참여한다. 

이때 선정된 연구계발서를 기반으로 팀빌딩을 하기에 구체적이고 상세한 계획서를 짜야한다. 

 

나는 Bruise detection이라는 멍을 판별하는 아이템을 만들었다. 멍이 언제 생겼는지 얼마나 진행됐는지 사진을 찍으면 기계가 알려주는 시스템이다. 아동학대나 성폭력 피해자들의 상처가 언제 발생됐는지 빠르게 파악하고 대처할 수 있도록 하는 것이 목적이다. 

계획서를 작성하기 위해 많은 논문과 칼럼을 찾아봤고 상세하게 작성한 결과 3차 해커톤에 참여할 수 있는 연구계발서로 선정됐다. 하지만 데이터를 충분히 모을 자신이 없었고 이런 프로젝트 경험이 없는 내가 팀을 잘 이끌 수 없을것 같았다. 더욱이 CV 분야를 더 깊이있고 확실히 배우고 싶어서 기업프로젝트에 참여했다.  

3학기: TEAM PROJECT

SIA with SIAIFFEL

21.05.10 - 21.06.23

 

SIA는 인공지능 기반 위성/항공 영상분석 전문 기업이다. 

프로젝트 과업은 인공위성 영상에서 건물 탐지 및 도로 추출하기다. SEGMENTATION 기술을 사용하며 각 4단계로 과업이 나눠져 있어서 팀별로 각기 다른 목적을 가지고 프로젝트를 진행한다. 경쟁은 아니므로 팀별로 어려운 점을 공유하고 해결하는 분위기였다. 

우리팀의 목표는 1,2 단계 완성, 다양한 모델 사용하기, Explainable AI(CAM: 실시간 영상추출) 였다. 

프로젝트를 진행하기 전에 2주 정도 여유가 있어서 사전 스터디를 했다. 각자 부족한 부분을 보완하고 서로 도움을 주면서 진행됐다.  매주 3회를 만나서 팀플을 진행했고 각자 역할을 분담했다.

나는 주로 모델파트를 맡아서 파이토치와 코드를 기반으로 모델을 분석하여 팀원들이 전체 구조를 이해할 수 있도록 돕고 새로운 모델을 제안하는 역할이였다.  

 

전체 과정을 정리하면 아래와 같다. 

1,2주: LIGHT SEG 를 우리 데이터에 적용하는 일을 했는데 모델을 커스텀하는게 상당히 어려웠고 오랜 시간이 걸렸다. 또한 데이터를 변환하는 과정을 가졌다. 

3,4주:  데이터 전처리, 모바일넷 V2와 딥랩 V3+를 커스텀 

5,6주:  모델 구조 변경, 실시간 텐서보드 시각화, 다양한 성능실험, 위성영상 실시간 처리 동영상 

 

우리는 백본은 모바일넷 V2 메인은 딥랩 V3+를 사용한 SEG 모델을 만들었고 다양한 방법으로 성능을 실험하고 텐서보드로 구조를 정확히 파악하고 더 좋은 성능을 내기 위해서 모델을 변경했다. 

이 과정에서 팀원들과 더 깊이 있게 모델을 공부할 수 있었고 처음 CS 231 들을때 이해가지 않던 부분들이 이해되는 순간이였다. 팀원들에게 모델과 기능을 설명하고 텐서보드로 시각화하며 코드를 분석하는 과정이 재미있었다. 내가 분석해서 설명한 내용 덕에 전체적인 구조가 이해됐고 답답했던 마음이 뻥 뚫린거 같다는 팀원들의 말을 들으니 뿌듯했다. 

팀원 모두가 전체 틀을 알고 나니 다양하게 변경할 수 있었고 서로 어떤 실험을 할지 토론하는 과정을 아직도 잊을 수 없을만큼 몰입적이고 재미있던 시간이였다. 덕분에 RSC(REVERSE SEPARABLE CONV)라는 우리만의 구조를 만들 수 있었다. 새로운 시도를 했다는 점에서 우리에게 의미있고 뜻깊은 최종 모델을 만들었다. 

 

기업프로젝트에 대한 상세한 내용은 아래 글을 참고해주세요! (기업소개+프로젝트 과정)

- 추가예정

스터디 후기

6개월동안  5개의 스터디에 참여했다.

1) 추노: 첫학기에는 추노를 하며 FUNDAMENTAL을 복습하고 서로 발표하는 시간을 가졌다. 나의 모든 기반이 된 스터디다.

2) CV 논문 스터디: 영어로 논문 읽는것에 두려움이 사라졌고 많은 모델을 알아둔 덕분에 프로젝트할때 도움이 많이 됐다. 

3) CV 논문 구현 스터디: 아직 구현할 실력이 되지 않음을 깨달은 마음 아픈 스터디다...더 성장해서 다시 도전할 거다!

4) PYTORCH 스터디: 해커톤3할때 큰 도움이 됐다. 많은 논문들이 파이토치로 구현되있기 때문에 미리 공부해 둬서 다행이였고 파이토치에 있는 텐서보드로 구조를 자세히 볼 수 있어서 큰 도움이 됐다.

5) 확률및통계 스터디: 모르는 내용이 많고 낯선 과목이였지만 한번 전체적으로 공부하고 나니 다시 복습하기 수월했다.

총평

컴퓨터를 하나도 모르는 문과생이 처음에 혼자 이과 공부를 하려니 막막했다.

수학, 통계, 컴퓨터 모두 처음 공부했고 관심사도 아니였다. 내가 여태 추구했던 공부법도 바꿔야 했다.

이 분야는 스스로 구글링하면서 배워야 했고 공부할 양이 많기 때문에 전체 틀을 파악하는데 오랜 시간이 걸려서 일단 머리에 집어 넣기 바빴다. 열심히 하면서도 이게 맞나 하는 고민은 끊임이 없었다. 이렇게 해서 내가 뭐라도 될 수 있을까 생각했다. 

그래서 나처럼 컴퓨터는 하나도 모르는 문과생이 아이펠을 통해 프로그래밍, 데이터분석, AI분야에 취업할 수 있나요? 라고 묻는다면 "아니요, 어렵습니다"라고 답할 것이다. 

6개월동안 수학, 통계, 프로그래밍+머신러닝, 딥러닝을 알고 취업하는건 말도 안된다. 

나도 처음엔 희망을 갖고 시작했지만 시간이 갈수록 6개월해서 취업할 수 없다는 결론을 내렸다. 

하지만, 문과생이 IT 관련직업(프로그래머, 데이터사이언티스트 등)을 갖기 위한 최적의 공부법이 무엇인가요? 묻는다면

"아이펠 학교를 추천합니다" 하고 말할 것이다. 

나 혼자 했다면 아무것도 모르는 비전공자가 6개월동안 모델을 분석하고 변경할 정도의 성과를 이루지 못했을 것이다. 아마 몇개월은 어떻게 공부해야 할지 몰라서 헤메고 책 한권도 몇달이 걸려서 끝냈을거다. 하지만 아이펠에선 사람들과의 토론, 스터디, 프로그램을 통해 공부의 흐름을 잡을 수 있고 혼자할때보다 함께 할때 처지지 않고 빠르게 동력을 얻어 나아갈 수 있었다. 

 

물론 6개월동안 순탄한 순간만 있던건 아니고 운영진들과 참가자간에 잡음도 많았다. 그럼에도 나에게는 공부면에서 도움이 많이 되서 추천한다.  이 과정을 통해서, 나는 관심사를 뚜렷하게 정하게 됐고 데이터사이언티스트가 되기로 결심하게 됐다. 또한, 다양한 사람들과 소통하면서 나의 부족한 부분을 알게 됐고 함께 공부하면서 앞으로 어떻게 공부해야 하는지 기반을 쌓게 됐다. 

---

추천 VS 비추천

대전 아이펠은 딥러닝을 중심으로 배웠고 캠퍼스마다 중점적으로 다루는 내용이 다릅니다..

대전 아이펠 1기를 기준으로 추려본 내용이며 주관적인 의견임을 참고해주세요!

 

추천하는 분 

- 비전공자(기초지식 X, 조금의 경험)지만 개발자로 전향하고 싶으신 분 

- 비전공자며 현업에서 딥러닝 기술을 접목하고 싶으신분

 

추천 안하는 분

1. 비전공자+개발자로 전향의지 없음(AI 유행하니깐 도움이 될까해서 해보고 싶음)

   - 생각보다 내용이 많아서 시간낭비+스트레스 많이 받을 것 같습니다.  

2. 유사한 프로그램을 진행한 경험이 있고 머신러닝, 딥러닝을 어느정도 다룰 줄 아는 분(해커톤, 캐글 참여 O)

   - 아이펠이 쉽다고 느껴지거나 루즈하다고 느껴질 듯 합니다. 

3. 기업연계, 취업연계를 기대한다는 분들

   - 생각보다 기업 참여 많지 않습니다. 대전1기는 괜찮은 기업은 2개 뿐이였어요. 취업연계를 진행하지만 체계적이진 않아요. 기존에 이분야를 공부하고 오신 분들은 취업연계로 취업하지만 비전공자는 쉽지 않습니다. 

 

이상으로 대전 아이펠 1기 후기를 마칩니다. 6개월동안 치열하게 함께 공부하고 노력한 모든 참여자분들 함께해서 즐거웠습니다. 앞으로 모두 잘되기실 바랍니다. 화이팅!