21년 군 장병 맞춤형 온라인 인공지능 교육 후기 🤖

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 11월 한 달 동안 국방부, 과학기술정보통신부, 정보통신산업진흥원, elice에서 제공하는 21년 군 장병 맞춤형 온라인 인공지능 교육에 참여했다. 한 달 간 배우고 느낀 점들을 기록하고자 글을 작성한다.

🏃‍♂️ 첫 시작

 10월 말, OSAM 해커톤에 참여하며 치열하게 공부하고 많은 것들을 배운 나는 잠시 그동안 배운 내용들을 정리하고, 블로그도 만들어 후기글도 작성하며 휴식기를 갖고 있었다. 그러던 와중 우연히 나라사랑포털에서 21년 군 장병 맞춤형 온라인 인공지능 교육(이하 군 인공지능 교육)의 홍보 포스터를 보며 이 교육의 존재를 알게 되었다.
 OSAM 해커톤이 나에겐 너무나 좋은 경험으로 남았기에 군에서 장병들에게 무료로 제공하는 교육 컨텐츠가 또 있다는 사실이 매우 반가웠다. 또 해커톤을 통해 프론트엔드 공부를 해보았으니 다른 분야도 공부하고 싶었는데, 가장 핫한 분야인 인공지능을 공부할 수 있다는 점 역시 마음에 들었기 때문에 교육에 참여하지 않을 이유가 없었다. 홍보 포스터를 본 그 날 바로 교육에 참여하기 시작했다.

👶 맞춤형 교육

 군 인공지능 교육에서는 초급, 중급, 고급 과정으로 난이도를 나누어 군 장병들에게 맞춤형 교육을 제공하고 있었다. 인공지능에 대한 배경지식이 많이 부족했기 때문에 교육을 따라가지 못할까 걱정이 많았는데, 수준 별로 나누어 교육 과정이 준비되어 있다는 점이 다행이었다. 나는 python에도 미숙했고, 인공지능에 대한 배경 지식이 거의 없었기 때문에 역량평가를 치룬 후 초급 과정에 배정받게 되었다.

📚 github로 공부하기

 초급 과정을 들으면서 내가 이전에 들은 강의의 내용들을 금방 까먹는다는 것을 깨닫게 되었다. 군 인공지능 교육은 이론 수업을 들은 후 실습 코드를 작성하는 형식으로 진행되었는데, 실습 코드들을 작성할 때마다 내용을 까먹어 앞 강의들을 되돌려 보는 내 자신을 보며 ‘이렇게 공부해선 안되겠다’라는 생각이 들었다. 강의를 들은 이후에 배운 내용들을 복습하기 위해 강의를 들으며 노트를 작성하고, 이 노트를 github에 업로드해보기로 하였다. 그렇게 AI_study_mil이라는 repository를 생성하고, 이 repository에 노트들을 업로드하게 되었다.

 나는 Markdown 문서도 제대로 작성해본 적도 없었기에 github을 이용해 공부한 내용을 정리하는 것은 나에게 큰 도전이었다. 여러 가지 방식들을 고민해보다 Jupyter Notebook을 활용하여 교육에서 제공하는 이론 내용과 실습 코드들을 함께 기록하니 복습하기에도 편리한 깔끔한 정리 노트를 작성할 수 있었다. github를 이용해 노트를 관리하니 디렉터리 구조를 이용해 공부한 내용들을 챕터 별로 정리할 수 있다는 점, 그리고 각 내용들을 공부한 시각들이 커밋한 시각으로 기록된다는 점이 마음에 들었다. 인공지능에 대한 지식을 얻었을 뿐 아니라, github을 이용해 공부한 내용들을 기록하는 방법을 배운 것 역시 이번 교육을 통해 얻은 큰 수확이었다.

🔥 초급 과정부터 고급 과정까지!

 교육에 참여하며 내 진도 상황을 살펴보니 매일 열심히 공부한다면 교육 제공 기간인 12월 12일까지 초급, 중급, 고급 과정의 모든 강의들을 수강할 수 있을 것 같았다. 이렇게 무료로 좋은 강의들을 수강할 수 있는 기회는 흔치 않으니 모든 강의를 수강하는 것으로 목표로 조금 더 페이스를 올려 한 달 간 군 인공지능 교육에 집중했다. 11월 1일부터 거의 매일 꾸준히 교육에 참여했고, 공부한 내용들을 내 레포지토리에 올렸다. 커밋 기록들과 elice의 코드 실행 기록들로부터 꾸준히 노력한 과정을 살펴볼 수 있다. 1달 간 교육을 들은 결과 고급 과정까지 모든 강의를 수강할 수 있었다.

🤖 공부한 내용

 초급 과정에서는 Numpy, pandas, Matplotlib와 같은 python 라이브러리들의 기본적인 사용 방법을 공부할 수 있었다. 분명 모두 대학교 1학년 2학기 때 통계학 실험 강의를 들으며 배웠던 내용들이었는데 기억이 많이 나지 않아 학교에서 강의를 들을 때 작성했던 노트들을 다시 살펴보며 공부했다. 공부한 내용들은 data_analysis_basic, data_analysis_practice 폴더에서 확인할 수 있다.

 중급 과정에서는 여러가지 Machine Learning 기법들에 대해 공부했다. Supervised Learning, Unsupervised Learning, Reinforcement Learning과 같은 큰 범위의 분류와 classification, regression과 같은 그 안의 세부적인 머신러닝 기법들에 대해 공부하고, 간단한 코드를 작성해보았다. machine_learning에 해당 공부 내용들이 기록되어 있다.

 고급 과정에서는 딥러닝에 대한 기본적인 개념에 대해 배우고, Word Embedding, Language Model, Document Similarity와 같은 자연어 처리와 관련된 여러 개념들에 대해 공부했다. 그동안 영상 데이터들은 어떻게 학습하는지 어느 정도 알고 있었지만 자연어 처리의 학습에 대해서는 아는게 없었는데, 이번 기회로 Word Embedding과 같은 개념들에 대해 공부하며 어느 정도 감을 잡을 수 있었다. deep_learning_basic, natural_language_processing 폴더에 공부한 내용들을 기록해두었다.
 또 고급 과정을 공부할 때 딥 러닝을 이용한 자연어 처리 입문이라는 무료로 제공되는 온라인 책이 아주 큰 도움이 되었다. 나중에 기회가 된다면 천천히 다시 읽어봐야겠다.

마치며

 올해 11월은 2021 군 장병 인공지능 맞춤형 온라인 교육에만 집중하며 보냈다. 덕분에 해커톤 이후 해이해질 마음을 다잡을 수도 있었고, 대회가 끝난 후의 공허한 마음도 채울 수 있었다. 이번에도 내게 우연히 다가온 기회를 잡은 덕에 좋은 교육도 받고, 많은 것들을 배울 수 있었다. 이렇게 여러 교육 프로그램에 도전하며 좋은 성취를 얻을 때마다 더 적극적으로 다른 프로그램들도 찾아보고, 도전하는 자세를 갖게 되는 것 같다.

 군 장병 인공지능 교육은 기초부터 심화된 내용까지 잘 정돈된 순서대로 개념들을 설명해주었기 때문에 부담 없이 수업을 따라갈 수 있었다. 처음 가보는 낯선 도시를 차근차근 설명해주는 친절한 여행 가이드를 만난 기분이었다. 덕분에 각 개념들에 대해 심도 있게 공부할 수 있었던 것은 아니었지만, 편한 마음으로 인공지능 분야의 전반적인 여러 개념들을 훑을 수 있었다.

 한 가지 아쉬웠던 점은 인공지능과 관련된 여러 개념들을 빠르게 훑을 수는 있었지만, 각 개념들과 관련된 수학적 배경에 대해서는 깊게 공부할 수 없었다는 점이었다. 물론 군대에서 온라인으로 인공지능의 수학적 내용까지 완벽하게 이해하며 공부를 할 수 있을 것이라고 기대했던 것은 아니었기에 교육 자체에 대한 만족도는 매우 높았다. 복학을 한 이후에 머신러닝, AI와 관련된 과목을 수강하며 이번에 가볍게 살펴본 내용들을 깊게 파보고 싶어졌다. (전역이 답이다..😂)