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  • 머신러닝의 원리와 구조를 제대로 배울 수 있었어요. - 인공지능 데브코스 임창묵님 인터뷰
    교육 이야기/인터뷰 2021. 10. 26. 22:17

    인공지능 데브코스 홍보 페이지 앞부분에 이런 말이 나옵니다. "온라인에서 쉽게 찾아볼 수 있는 ‘그럴듯한 예제'만 돌려본 경험으론 업계에서 '전문성’을 인정받을 수 없습니다. (중략) 그 구성 요소를 이해하고 상황에 맞게 응용할 수 있는 능력을 가진 주니어 엔지니어가 절실한 상황입니다." 사실, 막 인공지능을 배우는 여러분의 입장에선 와닿지 않는 말일 수도 있을 거예요. 지금 할 줄 아는 것은 없고 취업은 급한데 그냥 배우면 되는 게 아닐까? 실제로 쓸 수 있으면 되는 거지 원리를 아는 게 진짜 중요할까?라고 말입니다.

    그런 의문에 명쾌한 답을 주신 분이 있습니다. 바로 인공지능 데브코스 2기 수료생 임창묵 님인데요. 창묵 님도 과거엔 여러분처럼 생각했던 시절이 있었답니다. 하지만 막상 프로젝트를 진행하다 보니 답답함을 느꼈죠. 그래서 원리를 보다 잘 이해할 수 있는 과정을 찾다가 인공지능 데브코스에 참여하게 되셨는데요. 더 자세한 이야기는 아래 인터뷰를 통해 확인해 보세요 :) 

     


     

    개발자라면 자기 PR도 할 줄 알아야죠! 라며 적극적으로 인터뷰에 응해준 임창묵님

     

    자기 PR도 중요하게 생각하는
    예비 머신러닝 개발자 임창묵 님

     

    프로그래머스 데브코스는 어떻게 알게 되셨나요? 

    프로그래머스에서 코딩 테스트를 준비하면서 자주 사이트를 방문했어요. 코딩 테스트 문제가 많고 퀄리티가 좋아서 연습을 많이 했거든요. 파이썬으로 풀 수 있는 문제를 전부 풀어보며 알고리즘과 자료구조에 대해 공부했습니다. 그러던 중 배너 광고를 보고 인공지능 데브코스를 인지했고 머신러닝에 대해 잘 배울 수 있는 좋은 기회라 생각되어 지원했습니다.

     

    타사도 있지만 프로그래머스를 선택하신 이유가 있을까요?

    현업에서 일하는 전문가들이 강의해 주신다는 점이 가장 매력적이었습니다. 자신 있게 전문가를 공개한다는 점이 믿음이 갔고 그동안 프로그래머스의 서비스를 사용하면서 쌓인 개발자 친화적인 이미지도 선택의 이유였습니다. 또, 상세 커리큘럼을 살펴보니 머신러닝 교육을 집중적으로 수강하기 좋은 커리큘럼이라 생각되었습니다. 

    사실 머신러닝에 대한 좋은 공개 강의들도 있지만, 피드백을 받기 힘든 경우가 대부분이었습니다. 예를 들면 회신을 받을 수 있을지 알 수 없는 개인 이메일이 유일한 소통 창구인 경우가 많았던 거 같아요. 반면 인공지능 데브코스는 강의에 대한 질답이나 코드 리뷰가 매우 잘되어있어 지원하게 되었습니다.

     

     

    원리와 구조를 이해하고 나니 
    잘못 알고 있는 부분이 많더라고요.

     

    인공지능 분야에 관심을 갖게 된 계기가 무엇인가요?

    Pretrained StyleGAN을 사용한 프로젝트를 진행하며 관심을 갖게 되었습니다. 당시 프로젝트를 진행할 때는 관련 지식이 하나도 없는 상태에서 완수하는 것이 목표였기 때문에 이미 학습된 모델과 모듈을 그대로 사용했습니다. 그러다 보니 결과물은 나오는데 어떤 원리에서 나오는지 모르다 보니 답답하게 느껴지는 부분이 많았습니다. 그래서 원리와 구조에 대해 공부해보고 싶다는 생각이 들었고, 인공지능에 대해 관심을 갖게 되었습니다.

     

    강사님들이 원리를 잘 알려주셨다고요.

    네. 전 특히 두 분이 기억에 남는데요. 강창성 박사님과 나동빈 강사님입니다. 강창성 박사님은, 머신러닝과 데이터 사이언스의 관계를 명확히 짚어주면서 설명을 해주셨어요. 머신러닝을 알고 있다고 생각했는데 강의를 들으면서 잘못 알고 있었던 부분이 많구나 싶었습니다. 

    나동빈 강사님은 반대로 코드 짜는 것을 각각 단계 별로 정확하게 알려주셨습니다. 직접 만든 자료로 강의를 진행하셨는데 퀄리티도 굉장히 좋아서 놀랐어요. 특강으로만 만나는 게 아쉬울 정도로요. 문제지를 직접 만들어서 풀어보게끔 하셨는데, 모델의 원리를 깊이 있게 이해할 수 있도록 문제를 내주셨습니다.

     

     

    게더 타운에서 프로젝트를 진행하니
    마치 한 공간에서 같이 공부하는 기분이 들었습니다.

     

    항상 적극적이라고 들었습니다. 창묵 님의 원동력은 무엇인가요?

    궁금하면 직접 찾아보는 습관과 꾸준한 운동 덕분에 그런 것 같습니다. 코드를 짤 때도 모든 모드를 기억하는 것은 아니라 궁금한 게 생기면 공식 문서에서 많이 찾아보는 편이에요. 그렇게 직접 찾아보면서 코드를 채워나가며 공부하다보니 적극적으로 배울 수 있던 것 같습니다.

    그리고 개인적인 원동력은 운동을 통해 얻은 체력 덕분이라 생각합니다. 취미로 3년간 파워리프팅을 해오고 있는데, 데브코스를 시작하면서 중량 운동에 도전해보시는 분들이 많으셔서 조언을 드리다 보니 운동 채널을 운영하게 되었습니다. TIL(Today I Learned)에 대한 농담으로 시작한, TIE(Today I Exercised) 인증 릴레이를 하면서 다른 분들과 함께 운동할 수 있어서 재밌었습니다.

     

     

    팀 활동도 적극적으로 한다고 들었습니다. 팀 활동을 하면서 기억에 남는 게 있다면 무엇인가요?

    게더 타운(Gather.town)을 사용한 협업이 가장 기억에 남는 것 같습니다. 처음 사용해 봤는데 덕분에 재미있게 팀 프로젝트를 수행했습니다. 코로나로 인해 팀 프로젝트를 할 때 줌을 통해 화상으로 진행하기도 했어요. 얼굴을 보긴 하지만 뭔가 상호작용이 부족하다고 느꼈는데 게더는 그런 부분이 없이 한 공간에서 같이 공부한다는 느낌이 들어서 좋았습니다. 

     

    인공지능 게더 타운에서 조별로 모여있는 모습

     

     

    공부하시면서 힘든 순간은 없으셨나요? 

    면접과 공부를 병행해야 했던 시기가 있었는데, 시간적 여유가 없어서 힘들었습니다. 힘든 순간에 매니저와 강사님이 많이 도와주셨어요. 강사님들과 운영진들의 배려 덕분에, 유동적인 일정관리를 통해서 잘 넘길 수 있었습니다. 이호준 강사님 강의가 있을 때였는데 과제 기한을 넉넉하게 주셨죠. 과제 이외에도 매일, 매주 주어진 강의를 들어야 하는 양이 정해져 있는데, 미달이 되면 수료가 불가능합니다. 그런 부분들을 헤더 매니저님이 체크해서 미리 이야기해주셔서 놓치지 않고 따라갈 수 있었습니다.  

     

     

    다른 사람들에게 인정받는
    실력있는 개발자가 되고 싶습니다. 

     

    앞으로 어떤 개발자가 되고 싶으세요?

    인공지능 데브코스를 경험하면서, 머신러닝에 대한 지식들, 많이 사용되는 모델들의 진화과정과 원리에 대해 배웠습니다. 앞으로는 Kaggle에서 데이터 분석과 모델의 적용을 경험을 쌓으면서, 한편으로는 SOTA 수준의 논문에 대해서도 공부해 머신러닝 엔지니어로 성장하고 싶습니다. 아직 부족한 점이 많지만 현업에서 많이 배워 다른 사람들에게 인정받는, 실력 있는 개발자가 되고 싶습니다.

     

    마지막으로 하고 싶은 말이 있다면 자유롭게 해 주세요. 

    가장 좋아하는 소설인 위대한 개츠비의 마지막 문장으로 마치고 싶습니다.
    "그리하여 우리는 조류를 거스르는 배처럼 끊임없이 과거로 떠밀려 가면서도 계속 앞으로 나아가는 것이다."
    감사합니다.

     

     


     

    임창묵님이 머신러닝의 원리와 구조를 제대로 배운, 인공지능 데브코스 과정이 궁금하다면
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