Coursera - Neural Networks and Deep Learning 강의 수강 완료!

딥러닝 첫번째 코스는 오늘 코딩 과제까지 다 끝내고 수료증을 받았다.

 

 

4주 짜리 코스긴 한데 한 2-3일 정도 해서 다 들었던 것 같다.

짧게 할 수 있어서 좋긴 한데, 너무 한번에 몰아 듣다보니, 머리에서 금방 휘발되는거 아닌가 하는 걱정이 좀 있다.

다음 코스도 들어보려고 한다. 일단 오늘은 쉬고..

 

들어보고 느낀 점은 아래와 같다.

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강의는 선형대수 내지 벡터화 등의 내용이 중점이다. 도함수의 미적분 관련 내용은 생략하는 경우가 많다. (굳이 필요할거 같지도 않긴 하고) 미적분 지식은 별로 필요하지 않지만 선형대수 지식은 필요하다. + 파이썬(혹은 다른 프로그래밍 언어라도)에 대한 기본적인 지식도 필요하다

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Tensorflow나 Pytorch 같은 패키지를 사용하지는 않고, numpy를 사용해서 직접 딥러닝 모델을 만들고 학습시키는 형태의 수업이다.

 

구체적으로는 training set을 통해 지도학습을 하여 이진분류를 하는 내용을 배운다. 마지막 과제는 고양이+다른 사진 샘플을 training set으로 제공하여 고양이인지 여부를 학습시킨 뒤 test 사진으로 고양이 여부를 정확하게 맞추는지를 확인하는 내용이다. (최종적으로는 70-80% 정도 정확도로 나온다)

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선형회귀부터 시작해서 layer N개를 갖고 학습시키는 내용까지 배운다. 

4주 짜리 분량인데 각 주마다 들어야 하는 강의의 분량은 1-2시간 정도여서 하루에 몰아 듣는 것도 가능하다. 나도 2-3일 정도만에 완료했다. (그 2-3일도 강의에만 매달린건 아니고..)

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매주마다 퀴즈 (객관식, 10개)를 80점 이상 받아야 하고, 2주차 부터는 프로그래밍 과제도 있다. 

 

퀴즈의 경우에는 수업 잘 들으면 어렵지 않게 풀 수 있는 내용들인데 가끔 질문이 좀 아리까리한게 있다.

 

프로그래밍 과제는 jupyter notebook 환경으로, 웹페이지에서 바로 코딩을 하고 제출 및 점수 확인이 가능하다. 

 

코드의 전체 내용을 작성할 필요가 없고, 주요 함수 등의 내용은 거의 구현되어 있는 상태에서, 핵심 부분 한두줄씩만 작성하는 것이어서 어렵지 않다. 그리고 어떤 내용을 작성해야 하는지의 힌트도 거의 다 제공되어 있다.

 

그리고  과제들은 모두 step by step으로 작성하도록 되어 있고, 중간마다 잘 돌아가는지 결과를 확인할 수 있게 되어 있다. 그래서 중간에 잘못된 부분이 있으면 고치고 지나갈 수 있어서 더욱 수월했다.

 

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딥러닝의 기초적인 내용, 구조 및 실제 적용할 수 있는 간단한 과제까지 구현되어 있어서 처음 접해보기에 아주 좋은 강의인 것 같다.

 

numpy는 처음 써봤는데 행렬 연산 등을 아주 깔끔하게 구현할 수 있다는 느낌을 받았다. 코드로 치면 몇 줄 작성하지 않았는데 데이터로 학습시키면 상당히 그럴싸한 결과가 나와서, '어 이게 돼?' 라는 느낌.

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Coursera 강의는 대체로 무료로 들을 수 있고, 다만 과제를 제출하거나 채점을 받으려면 유료 등록을 해야 한다. (월 49달러 정도)

다만 7일 동안은 무료로 가능하고 7일이 지난 뒤에 실제 결제가 된다.

그래서 7일 내에 과제 제출까지 다 마치고 강의를 수료할 수 있으면 별도 요금을 내지 않고 수료증을 받을 수 있다.

(7일 뒤에 결제가 될 수 있으니 유료 수강 취소는 해둬야 하는듯)

 

아주 빡세진 않지만 나름 이번 주말에 시간을 들여서 했는데 뭔가 공부한 것 같아서 + 수료증이 생겨서 뿌듯한 기분도 들고, 한편으로는 너무 짧은 것 같은 기분도 든다.

다른 강의들도 더 들으면서 계속 공부를 해보려고 한다.