11/16 DEVFEST on Campus 2019 참가 후기

이번 DEVFEST는 주로 대학생들을 대상으로 세션들이 구성되어 있어

대학생, 주니어 개발자들에게 유익한 발표가 많은 것 같았다.

 

in 이화여자대학교 신공학관, 아산공학관

 

나는 이 중에서 4개의 세션에 참여했다.

<구글 클라우드 플랫폼으로 오픈 소스 AI 솔루션 경험하기>

<GAN을 활용한, 내 손글씨를 따라쓰는 인공지능>

<만들면서, 자랑하면서 성장하는 개발자>

<GCP 자격증 취득 후 찾아온 기회들>

 

 

세션들 이외에도 몇몇 부스가 있어서 구경하고 다니고 그랬다.

우연히 학교 선배 만나서 얘기도 하고 ㅋㅋ

 

유용한 정보, 개발자들의 경험담을 듣고 자극을 받을 수 있어서 좋았다.

 

 

 

 

<구글 클라우드 플랫폼으로 오픈 소스 AI 솔루션 경험하기>

김민현 - 커먼컴퓨터 창업자

serverless architecture

DevOps : 애플리케이션과 서비스를 빠른 속도로 제공할 수 있도록 조직의 역량을 향상시키는 문화철학, 방식 및 도구의 조합

Open Source + Web 으로 대용량 트레이닝을 할 수 있다.

머신러닝 혼자 하기엔 너무 먼 길이다. 데이터 수집만 하다가 회사 망하는 경우도 있음.

배포 및 유지가 어렵다.

"Open Source to Open Resource"

README.md에 적지 말고, DevOps도 같이 공유하기

 

 

 

<GAN을 활용한, 내 손글씨를 따라쓰는 인공지능>

정민정 / 성균관대학교 학부생

((참석자들이 정말 많았다. 요즘 관심이 많은 듯))

*글또 - 개발자네트워킹, 글을 꾸준히 쓰도록 하게됨



"글씨체 변환을 시도해보기"

 

<프로젝트 과정>

주제 정하기: 시간/비용의 한계에 알맞게 문제를 단순화해서 시작해보자

→ 도움 받을 수 있는 reference가 될 수 있는 프로젝트를 찾아보자 → 플젝 뜯어보며 이해하기

→ 좋은 글을 번역해보자. 번역한다는 것은, 완벽히 이해한다는 것!

(좋은 글이 많은 곳; MEDIUM - Towards data science 채널 추천)

→ 논문 읽기

필요한 부분만 골라읽기

(abstract 전체 흐름 이해 - introduction에서 봐야할 부분 찾기 - 구체적으로 설명한 부분 찾아서 깊게 읽기)

→ 한줄한줄 구현해보기

=⇒ 큰 공부가 됨

 

GAN 모델 +UNET 

 

적은 양의 손글씨 데이터를 학습하기 위해서는, 모델이 사전에 대량의 데이터로 학습되어 있어야 함
pre-training(사전학습) → transfer learning (전이학습)
글씨의 특징을 잘 추출하고, 잘 복원하는 모델 → 적은 손글씨 데이터만으로 학습해서 잘 따라쓰는 모델

 

 

* Interpolation (선형보간법) 실험 → 폰트 변화에서 중간 단계 나타내기

* 공부3주 구현3주 총 6주 걸림. (휴학중)

* 딥러닝을 위한 환경 GCP VM 환경에서 로컬처럼 편하게 사용 가능 ; Jeina tistory에 글 있음

* 내가 한 것에 대해 다른 사람들이 잘 알아볼 수 있는 형태로 기록하기

 

 

 

<만들면서, 자랑하면서 성장하는 개발자>

이민석 / 이노베이션아카데미 학장님

 

알고리즘 테스트는 패턴만 파악하자. 실제 세계에서 그런 문제는 없다!

성공 경험 주도의 학습 - 작은 성취부터.

 

인상깊었던 그림

ex. 변호사를 목표로 잡으면 지금 당장 로스쿨 시험을 준비하는 나는 최소 몇년간 실패자가 된다.

'변호사'가 아니라 '어려운 사람을 돕는 사람'을 목표로 하면 조금씩 성공해나갈 수 있는 것이다.

 

지금까지 나는 목표를 정하고 이루는 데 어려움을 겪었다.

이 그림을 참고로 해서, 작은 성취부터 이루어나갈 수 있는 목표를 잡고 조금씩 성장해나가야겠다.

소프트웨어를 배우는 방법

 


<GCP 자격증 취득 후 찾아온 기회들>

이동민 / TmaxSoft
Reo Dongmin Lee

 

"지금 GCP 자격증을 따야하는 이유"

클라우드 시장 순위) 1 AWS - 2 Microsoft - 3 Google

클라우드 시장 확장중. 우리나라 규제 풀리는 중

클라우드 자격증 전망있음

AWS자격증 취득자는 너무 많음

 

AWS 장애 발생한 적 있고 업계에 큰 타격 → multi-vendor 클라우드 구성 필요

2020.4 GCP 한국 region Data center 오픈!

⇒ GCP전문가 수요가 늘어날게 뻔히 보이는데, 전문가가 없다. 

후기글조차 별로 없는 블루오션. 서울 GCP자격증 취득자 42명

 

 

자격증 따고 + "셀프 브랜딩" → 다수의 이직 제안

<셀프 브랜딩>

시장에 어필해야할 2가지
1) 기술에 대한 내 관심과 열정
2) 지식을 쌓아가는 학습 스토리
+나는 빠른 학습 능력을 가지고 있다. (특히 클라우드 세계에서는 진짜 중요)

자격증 = 전문가x, "학습능력 O"

- 기술 블로그 운영

  : 공부과정, 자격증 후기 기록 → 성장과정을 하나의 스토리 텔링으로 만들기
- 적극적인 커뮤니티 활동 (9x년생 개발자 모임)
- 인지도, 규모 관계 없이 밋업, 컨퍼런스 발표 (기술, 학습과정 등등) → 네트워킹, 등 기회들 찾아옴

⇒ "시장에 나를 알리자"

자신의 대표 사진(웨딩프로필)을 일관성있게 로고처럼 사용하고 있다 (페북,블로그,깃헙 등등)

 

클라우드는 개발의 패러다임을 바꿈. 모든 기술의 인프라임. 시장에 파급력이 있다.

지금은 클라우드 시장 초기임.

 

공부법 : 코세라(재정지원 신청 가능. google coursera financial aid)

GCP자격증 홈페이지가면 강의 가이드있음.

리눅스 아카데미

 

*클라우드쪽은 영어에 익숙해지기

* data engineer - data에 대한 기본지식 필요
(각 분야 특화된 자격증이라 기본지식 필요)