[ AIFFEL ] Curriculum

2024년 8월 13일, 모두의 연구소가 운영하는 AI학교 '아이펠'의 리서치 과정에 참여한다.
총 24주 간의 대장정 속에서 거쳐 갈 내용을 아래에 정리한다.

1. 온보딩 (1주)

1.1. 온보딩

• 모두의연구소와 아이펠 교육 철학의 이해
• 아이펠을 AI 학교라고 부르는 이유, 커뮤니티 기반 성장형 교육이란 무엇인지 이해하기

1.2. 아이펠 교육 방식 이해하기

• 게임형 퀘스트 유형 설명 및 실습하기
• 과정에서 목표로 하는 성장 이미지 공유하기

1.3. 개발자의 기초 소양 갖추기

• GitHub 사용 방법을 이해하고 실습하기
• 터미널로 배우는 리눅스 운영체제 이해하기
• 개발자의 글쓰기 전략과 필요성 이해하기

2. 기초 다지기 (2주)

2.1. 머신러닝과 딥러닝 일반

• 머신러닝의 전반적인 프로세스와 머신러닝의 특징 및 기본 개념 이해하기
• 데이터 정제, 시각화, 모델 설계에 필요한 다양한 라이브러리 학습하기

2.2. 기본 통계 개념

• 머신러닝을 위한 기본적인 통계 개념 학습하기

2.3. 인공신경망과 딥러닝

• 인공신경망의 구조와 딥러닝의 기본적인 원리 학습하기

2.4. 머신러닝과 딥러닝의 학습 프로세스 이해

• 딥러닝 모델 학습에서 발생 가능한 문제점을 이해하고, 해결 방안 도출하기
• 평가 지표를 설정하고 분석하는 법 이해하기

3. 딥러닝 톱아보기 (3주)

3.1. 다양한 딥러닝 모델 End to End 학습

• 데이터 준비와 전처리의 방법론 이해하고 실습하기
• ANN부터 CNN, RNN까지 계열 별 기본 모델을 학습시키면서 원리 이해하기
• Task 별 딥러닝 적용의 원인을 이해하고 구현하기
• 데이터에 적절한 방법론의 종류를 이해하고 적용하기

4. DLthon (1주)

4.1. 주어진 task로 프로젝트 수행

• 주어진 데이터를 활용하여 팀 프로젝트 완성하기
• Task에 맞는 EDA와 전처리 실습하기
• 적절한 모델 선정하기
• 평가를 위한 지표 설정과 결과 분석하기
• 성능향상을 위한 논리적인 방법론 선택하기
• 심사를 통해 프로젝트 결과물 피드백 받기

5. Deep Dive (4주)

5.v. 컴퓨터비전(CV) 전공

• 깊은 레이어 모델을 학습할 때 문제점과 ResNet모델의 이론적 배경 이해 및 구현하기
• 데이터 증강 원리 이해하고 활용하기
• Detection과 Segmentation 이론적 배경과 기술 학습하기
• CNN을 분석하기 위한 XAI Tool 구현과 적용하기
• OCR 기본 원리 이해하고 구현하기
• CV 최신 트렌드 모델 이해하기

5.n. 자연어처리(NLP) 전공

• 자연어 데이터와 임베딩 이해하기
• 토크나이징 원리와 적용법 이해하기
• 자연어 데이터의 벡터화 및 수치화하기
• Attention 이해하기
• Transformer 이해하고 구현하기
• Hugging Face 모델 사용법 이해하고 학습 루프 구현하기
• NLP 최신 트렌드 모델 이해하기

6. MLOps (1주)

6.1. MLOps 프로세스 학습

• FastAPI와 MLflow를 이용한 모델 서빙을 실험하고 응용하기
• Data를 정제하는 작업과 생성 AI를 활용해 합성 데이터를 만들어서 모델 성능 개선하기

6.2. 모델 서빙

• FastAPI로 RESTful 이해하기
• HTTP 통신을 통해 모델로부터 원하는 입출력 데이터를 교환하는 방법 이해하기
• 클라이언트가 접속하는 인터페이스에 내가 학습시킨 모델 연결하기
• 실제 전문가와 MLOps 프로젝트 함께 구현해보기

7. Mini AIFFELthon (1주)

7.1. 해결하고자 하는 task로 프로젝트 수행

• Task 설정 및 데이터 수집을 통한 프로젝트 기획하기
• Task에 맞는 EDA와 전처리 실습하기
• 적절한 모델 선정하기
• 평가를 위한 지표 설정과 결과 분석하기
• 성능향상을 위한 논리적인 방법론 선택하기
• 심사를 통해 프로젝트 결과물 피드백 받기

8. 논문과 친해지기 (3주)

• 논문을 빠르게 읽고 효과적으로 이해하는 노하우 배우기
• 전공 별 트렌드에 맞는 HOT한 모델 이해하기
• 논문 리스트업(24.02 기준)
• CV, NLP를 아우르는 MultiModal 모델 이해하기
• 논문 쓰는 노하우 배우기

9. AI 연구 프로젝트 (8주)

9.1. Project Planning과 PoC LAB

• 아이디어를 구현하기 위한 합리적인 프로젝트 계획하기
• 계획의 구현 가능성과 문제점을 파악하고, 주어진 환경 자원에 맞춰 고도화하기

9.2. Project Managing

• 팀장, 팀원으로 기한 내 계획된 프로젝트를 완수하기 위한 시간관리, 자원 배분 등 매니징 능력 등 소프트스킬 기르기

9.3. Project 실행 및 문제해결 역량 기르기

• 파이프라인 구성과 커스텀 함수 등 다양한 구현 능력 기르기
• 구현 중 발생하는 다양한 문제 해결 능력 기르기