작년에 컴퓨터 비전 스터디를 시작하면서 강의를 패스트 캠퍼스 강의를 처음 구매했었다.
인프런에서 몇번 강의를 구매해서 수강한적이 있지만 패캠은 처음이였고, 사실 수강 후기도 많지 않아서 걱정도 되었지만 스터디원들과 함께 듣고 질문을 공유하면서 같이 해결해나가면 내가 긴장감 있게 할거 같아서 구매했다.
가격은 40만원 정도였고, 이벤트해서 할인도 받았다. (하지만, 할부로 구매했어요. 넘 비쌈요 ㅠㅠ)
교육과정 소개서를 보면 강의 시간은 149시간으로 되어있다. 꽤 많은 시간을 투자한다는 말씀!
주 1회씩 들었고 느리게 보더라도 완전히 이해하자가 목표였던 거 같다.
1. 강의 소개
강의 명: 컴퓨터비전 정주행 kit
강사: 변영호, 신경식(완전 추천), 윤준호, 이종민, 김희원, 박충현, 이준하
강의 목표: 파이썬, 딥러닝 기초부터 컴퓨터 비전 분야의 모든 이론뿐만 아니라 최신, 심화 프로젝트까지 한 번에!
강의 목표처럼 딥러닝 이전의 컴퓨터 비전의 알고리즘부터 학습을 원한다면 좋은 강의가 될 것 같다. 그리고 최신 알고리즘이라고 문구가 되어있긴 하지만 2024년 기준으로는 최신이라고 하기엔 조금 지났고, 기본기 다지기에 아주 충실한 강의라고 할 수 있을거 같다. 그런데 챕터 1~3은 많이 친철하진 않다. 내가 추가적으로 찾아야하는 개념도 있고 유튜브를 통해 더 이해해야하는 내용도 있다.(긍정회로를 돌려보면 이렇게 적극적으로 찾아서 이해하는 행위 또한 공부라고 생각한다. 그냥 강의만 키고 앉아있지 않으니까!)
2. 강의 내용 요약
사실 실무에 적용까지는 아니더라도 도움을 진짜 많이 받았던 부분은 "신경식 강사님"의 "데이터 사이언스 기초" 즉, 수학 강의 였다. 이거때문에 해당 강의가 아깝지 않았다. 딥러닝을 제대로 다루기위해서는 선형대수가 필수이다. 선형대수의 강의를 이해하기 쉽고 눈으로 손으로 따라 갈 수 있게 잘 설명해주신다. 과외를 받는 느낌이 강할 정도로 너무 잘 설명해주셨다. (저는 문과이고, 20대는 수학보다 영어를 더 공부해서 거의 수학을 잊어먹었다고 보면 되는데, 해당 강의는 고등학교때 배웠던 개념을 잊지 않게 해주고, 눈과 손이 따라갈 수 있는 정도여서 이해하기가 너무 편했음)
개인적인 추천은 유튜브 혁펜하임님꺼 간단하게 듣고 신경식 강사님꺼 수학강의 들으면 딥러닝 기초 수학은 잘 정리될 것 같다!
모델 관련해서는 진짜 다양한 모델을 공부할 수 있다. 실무에서는 객체 탐지, 어노멀리 부분에 국한하여 사용했어서 해당 부분 강의는 몇번 더 추가적으로 들었던 거 같다. 이 강의를 들으면서 느낀 점은 컴퓨터비전 모델의 히스토리별로 정리하면 좋았을 거 같다. 내가 너무 정직하게 들었던 거 같기도 하다.
그리고 꼭 핵심 개념을 정확하게 이해하려면 해당 모델 이름 + github을 구글창에 검색해서 코드를 상세하게 분석했다.
아래의 블로그는 강의 들으면서 정리했던 내용인데, 가장 첫 부분만 읽어줬으면 좋겠다. 다른 내용은 노션에 개념 정리하듯 작성한거라서..
https://lena-train-cfg.tistory.com/62
[컴퓨터비전 정주행 Kit] Part2 ch05 객체탐지와 분할
# Selective search- region proposal 방식으로, 영역을 추정하는 방식으로 원본 이미지 내의 컬러, 무늬, 크기, 형태에 따라 유사한 Region을 그룹핑- over segmentation된 이미지를 여러번 반복하여 유사한 region
lena-train-cfg.tistory.com
특히, 말로 이해하기 어려운 개념은 코드를 읽고 돌려보면 오히려 이해가 빠박 될때가 있다. 그래서 코드 같이보는걸 무조건 추천한다. 특히 로스쪽!!
3. 아쉬운 점 및 개선점
아쉬운 점으로는 한번에 많은 양을 다루기때문에 간혹 이해가 안된 개념이 빠르게 진도가 나갈 때가 있다. 그럴땐 개인적으로 보충학습을 해야해서 다른 사람들보다 강의를 보는 속도가 더뎌졌다. 그리고 너무 꼼꼼하게 보려고 하다보니까 후반엔 살짝 지치기도 했다.
개인적인 생각으로는 많은 양을 다루는 것도 중요하지만 깊게 다루는 것도 중요하다고 생각한다. 다루는 속도는 숨이 차고 강의를 누구한테 설명할 수 있을정도로 이해하고 소화시키는데는 시간이 많이 들기 때문에 깊이있는 학습에 대한 니즈엔 적합하지는 않을 것 같다.
4. 총평 및 추천 여부
추천하는 대상자가 있다.
1. 컴퓨터 비전에 대한 전반적인 알고리즘을 학습 하고 싶은 분
2. 딥러닝 기초 수학이 약하며, 기본 수학적인 개념을 학습 하고 싶은 분
3. 실무에 적용해야하는 알고리즘이 있는데 필요한 부분만 찍먹 해야하는 분
컴퓨터 비전 분야에 기초지식이 부족한 분들에게 해당 강의는 적합하며, 능동적으로 배우는 것을 즐긴다면 학습 폭이 확장됨을 느낄 수 있습니다.
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