upstage-ai-lab-day-08

1주가 지나갔는데 차량 침수 문제로 인해 수업에 깊이 참여하진 못했다.  
컴퓨터 공학 개론 영상 녹화 강의와 라이브 강의가 진행되었고 2번의 특강이 있었다.

녹화 학습

패스트 캠퍼스에 존재하는 컴퓨터 공학 개론 강의
수준이 낮지 않고 매우 잘 구성되어 좋았다.
ai와의 연관성은 낮으므로 기억을 되살릴겸 부분적으로 들었다.

라이브강의

오후에는 5시간씩 6일간 박매일 강사님의 컴퓨터 공학 개론에 대한 이어졌다.
ai 에 맞춰서 커리큘럼을 재배치 했다고 말하셨다

mysql 을 통한 데이터베이스 기초
python 을 통한 알고리즘
linux 에서의 tomcat


차량 관련해서 아파트와 상의해야할 내용이 있어 이번주는 참여가 어려웠다.

특강1, 슬기로운 부캠생활

강사: 김남혁

upstage 데이터 매니저

수학, 경제 금융 전공

boostcamp 1기 수료 -> 4,5,6기 제작진

google machine learning bootcamp 2021 수료

커리큘럼 중요도

phase 1 ☆ 4,

3대 기본지식, 대학교 1학년 전공 느낌

수학 기초, 미적분 등
파이썬
모델링




phase 2 ☆ 2 or ☆ 5

자료구조, 코테, git

ai 입문자 측면에서는 ☆ 2
취업 준비 입장에서는 가장 중요 ☆ 5




phase 3 ☆ 5

ai 심화교육 1

가장 중요
대학교 2학년 전공 기초 느낌

ml, cnn, rnn, transformer, pytorch


여기가 ai에 기본, 면접에서도 깔고 들어간다


ai 심화교육 2 ☆ 3.5

computer vision
ai 심화교육 1 이 기본기라 더 중요, 이 부분은 응용


ai 심화교육 3 ☆ 3.5

nlp 대학교 3학년 전공 느낌
ai 심화교육 1 이 기본기라 더 중요, 이 부분은 응용


최근 추세

여담 cv, llm 가 요즘엔 멀티모달로 합쳐지고 있는 추세




phase 4 ☆ 3

data centric ai 대회, 대학교 일반 교양 느낌 ☆ 3

너무 딥하진 않고 영역 소개 정도 느낌
강사 본인이 제작


AI 실전 대회 ☆ 4.5

competition
관심분야를 미리 결정하면 phase 3 에서 포커싱이 가능

ocr: cv

글자인식


information retrieval: nlp

원하는 정보 검색(odpa)
llm 에의 의해서 사장되는 느낌 그러나 llm 에서 사용되고 있음

예 llm + rag




recommender system: 추천
anomaly detection: 이상탐지


competition 순위보다 대회를 통해 만들어진 모델의 퀄리티를 높여 포폴을 만들어라

부캠 내에서 대회 순위는 의미 없다
문제 해결을 어떻게 했고 이를 보여주는지가 중요하다
최신 논문(sota) 구현






이번 기수 추가 커리큘럼

langchain 이 추가되어있음
mlops 프로젝트 추가됨
기업(upstage) 연계 프로젝트




공부방법

기본기, 키워드를 중심으로 이해하면 논문 처리 가능한게 핵심


커리어

취업 vs 대학원

석박사 필수 아니나 실력 받쳐저야 함
능동적으로 포폴등 준비 하지 못할 것 같으면 석사 가면 논문이랑 학위는 나온다
석사는 전공에 따라 취업폭이 제한받는다
석사가 끝나는 시점의 취업시장도 고려
강사는 학사 출신임을 참고


채용 프로세스

upstage ai research aenginner

서류

포폴


알고리즘, 코테, 데이터 분석은 또 그 나름의 테스트가 있음

코테


딥러닝 코테
기술 인터뷰

기본기






코딩테스트

알고리즘, 딥러닝, 데이터 분석 구현 테스트
하루에 한문제 정도 해서 감 유지
수준

백준 실버1 ~ 골드5
프로그래머스 레벨 3




기술문제

네이버 최종 면접

cs와 ai가 각각 30분이었다.




cs기초

cs 기초지식
모델 데모페이지 개발 가능 수준
fe, be, backend 가 연관성이 좀 더 높다
정보처리기사, 공부하는김에 따도 좋다고 생각한다
빅데이터분석기사, 굳이 추천하자면

데이터 관련 업부는 필수적이라 도움이 되며 현업에서도 딴다




스터디

네트워크를 활용할 수 있는게 장점
추천 스터디 -> 깃헙 기록

복습 스터디
코테
cs기초
논문스터디, 이게 좋은거같다, 기본이 되는 논문들




사이드 프로젝트

차별화
배우는게 많음
포트폴리오
분류

{kaggle,dacon} competition

kaggle, 국외, 여기가 최고기 때문에 성적내기 어렵다
dacon, 국내
순수 ai 실력, 정량적 등수 명확
github 등으로 문서화를 계속하는게 중요함


demo

차별성






이력서

링크드인 관리

티타임등을 dm으로 신청해볼 수 있다.


github 어차피 개발자라 필요하다

github.io 를 이용해서 블로그도 만들면 좋다
잔디심기






q&a

최근 트렌드

llm
멀티모달
학습 데이터


비전 공부할 거면, 비전 트랜스포머 -> 인코더



특강2, 부트캠프 사용설명서

박성우

마타 에듀

1기 수료생

비전공자, 교육학 전공

수료생 입장에서 upstage ai 부트캠프의 장점

퀄리티

한국어
좋은 강의, 자료


네트워크

패스트캠퍼스
업스테이지
해커톤을 통한 네트워킹


프로젝트

현업에 가까운 데이터
질문할 수 있는 플랫폼
캐글보다 우월하다고 생각하진 않지만, 전담 멘토등이 학습관점에서는 다르다




upstage ai를 잘 활용하는 tip

환경 세팅

몰입
개발 환경


자료들 잊기전에 기록하고 모르는건 찾아본다
정보 파이프라인을 만들어라, 트렌드 follow-up, 매일매일보지말고 쉴때

강사님들 블로그
페이스북
링크드인
디스코드
X
오픈채팅방 - 관심키워드로 검색


팀이나 스터디를 꾸려야할때 적극적인 사람들과 함께 참여해라


수료하고 반성하는 지점

자소서, 코테, 포트폴리오는 단기간에 준비할 수 없으니 미리 준비해야한다
부캠 종료 이전에도 준비해야한다
모델돌려놓고 유튜브보기 등 주의
이해하지 못한 상태에서 다음 수업을 받지 않도록 한다

잔다, 체력, 컨디션 회복
동료들과 고민 공유
목표를 되새긴다


목표달성 =< 배경지식 + upstage ai + @, 대충 알파 찾아서 채우라는 말


q&a

석박사를 이기려면

회사와 fitting


부트캠프가 취업에 도움이 되었던 부분

탄탄한 베이스
현업에 가까운 데이터와 타스크
과정 마지막에 있는 취업멘토링만 따라가도 필수적인 부분들이 대비가 됨


직업 만족도

원래 하고싶었던 것을 실현할 수 있었어 개인적으로 매우 높음


ai 인재에 대한 수요

공급은 정말 높아지고있다.
인력풀을 상향 평준화되고 있다.
치열해지고있다.


이력서는 몇번이나 넣었나?

10 -> 4서류합격 -> 2합격
에듀테크를 타겟팅하느라 적게 지원한편


부트캠프 프로젝트 난이도는?

본인의 배경지식에 따라 달라진다
비전공자 입장에서 몇일전에 배운 것을 바로 활용하는게 어려웠다.


추가 공부 혹은 취업을 위한 별도의 어떤 준비를 하였나?

추천 시스템을 조금 더 공부하고 싶었어서 패스트캠퍼스 강의를 추가로 공부했다.
수료 이후에 포트폴리오겸 사이드 프로젝트를 하고 싶어서 진행했다.


포트폴리오와 코테는 어떻게 준비했나

취업멘토링때 포트폴리오를 진행했고 
과정을 진행해서 공부했던 내용을 잘 정리해야한다
코딩 테스트 준비

프로그래머스 기준 0 ~ 1만 자주 풀었었는데 2 ~ 3도 필요한거같다
꾸준히 준비해야한다 벼락치기는 된다




1기 수료 이후 진로는 어떻게되었나요?

ai 겨울이 끝나는 시점이었다.
대학원, 취업
다양한 분야로 많이들 가셨다.
다른 도메인으로 가신 분들은 잘 모른다


시작과 끝의 인력이 유지되는가?

많이들 중간에 떠나긴했다.


얼마나 부트캠프 지식을 사용하나

llm 과 regsys 를 하고 있는데 배운거 안에서 모든게 커버가 된다
추가적인 최신 기술인 rag, lora 등 추가 공부가 필요했다


현업에서 마스터되어야하는 기술

근본이 되는 모델들을 완벽하게 이해해야한다

xgboost 는 deep learning 도 이긴다


python


팀 구성

5명으로 구성되었고
프로젝트마다 새롭게 구성되었으나, 유지되기도 했다.


현업의 전공자 비율

높은 비율로 석사 혹은 학사인 경우에도 인공지능 학과등이 많다


추가적으로 강사가 하고싶은말

김용담 강사님, teddy note 이경록함께 도움 많이받음

김용담 강사님 youtube 영상 추천 비전공자, 입문자를 위한 최신 AI 기술 공부방법




1기는 몇명있었나

40여명 정도





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