[딥러닝 뉴비의 좌충우돌 일기] 시작

나는 컴퓨터를 공부하는 학생이지만 아직까지는 아주 아날로그적으로 정보를 기록한다. 태블릿으로 필기를 해도 항상 종이로 다시 옮겨서 적는다. 그렇게 해야 기억이 잘 난다. 다른 과목들이야 그렇다쳐도 컴퓨터 분야는 오프라인으로 정리하니 불편한 점이 많다. 코드나 API 같은 건 사용 예시를 종이에 적어두기도 애매하고, 공부하면서 삽질했던 흔적이나 잊지 말아야 할 것들, 정리한 것들을 오프라인으로 기록했더니 정작 필요할 때 찾아보기가 쉽지 않다. 그래서! 블로그를 좀 이용해보려 한다. 내 블로그를 가꿔간다는 느낌도 좋은 것 같고, 잘 정돈된 블로그들을 보니 나도 이렇게 공부한 내용을 다른 사람들과 공유할 수 있으면 좋을 것 같다는 생각이 들었다. 그래서 뭐 거창하진 않더라도 꾸준하게 정보를 기록하는 게 중요하니까 일기 쓰는 것을 좋아하는 입장에서 공부 및 개발 일기를 써보려 한다.

그래서 딥러닝 관련해서 글을 쓰고 싶은 주제는 잔뜩 있는데 글 쓰는 과정이 오래 걸려서 이걸 다 할 수 있을 지 모르겠다.ㅋㅋ 일단은 리스트라도 여기에 간단하게 기록해둬야지.

<글 쓰고 싶은 주제 리스트>

1) 내가 딥러닝을 공부했던 방법과 더 빠른 루트?

2) 개발환경 셋팅하기(파이참 설치 & 깃 연동 & 아나콘다 가상환경)

3) 논문 공부 자료 올리기(DeepLabV3+)

4) 기본적인 Loss의 종류와 그 효과의 시각화

5) Convolution Layer의 feature map size 계산과 꿀팁

6) 딥러닝 모델 돌릴 때 종종 하는 실수와 오류(계속 오류날 때마다 업데이트하기)

7) 간단한 Classification 모델 만들기

8) RNN & LSTM 모델과 간단한 실습

9) 간단한 파이썬 문법 몇 가지 리뷰

10) Pytorch 사용 예제 정리