[KT에이블스쿨] 에이블스쿨 4기 AI트랙 후기 1 | 커리큘럼 | 교육 후기 | 팀 배정

에이블 스쿨은 보통 수업을 며칠 듣고, 실습 며칠하고 이런 식으로 반복 됐어요.

 

그리고 배운 것으로 미니 프로젝트를 진행하였고, 팀원은 랜덤으로 배정되었습니다.

 

여러 팀을 진행하여, 반 전체와 결국에는 친해지게 됩니다.

 

그리고 14반까지 있었던 것으로 기억하는데, 반은 보통 거주지역을 통해서 나눠집니다.

 

저는 수도권을 지원하여 저희 반은 거의 서울/수도권이였고

 

서울/수도권 중에서도 가까운 구끼리 모여서 반을 만들어 줍니다.

 

나중에 저희끼리 지역을 얘기하면서 알게 되었던 ㅎㅎ

 

나름 프로젝트를 팀끼리 오프라인으로 하며, 편이하게 만날 수 있도록 조정한 것 같아요.

 

전공생과 비전공생은 약 전공생8: 비전공생2 정도로 체감 됐습니다.

 

여기서 제가 말씀드린 전공생은 공대 전공이고, 그 중에서도 컴퓨터, 정보통신, AI, 데이터사이언스 등 프로그램형의 전공생은 반 정도 됐습니다. 생각보다 전자/전기, 기계 등도 많았고 문과도 있었습니다.

 

그리고 나이는 30?31?이 제일 많았습니다. 나이가 더 많으면 안됐던 기억이 있습니다.

 

 

8월 진행사항

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8월은 github, 기본적인 phython 문법, 데이터 처리, 분석의 수업을 들었습니다.

 

• github는 어떻게 프로젝트를 만들고 브랜치를 만드는지 등 자세하게 알려주셔서, 팀프로젝트할 때 유용하게 사용했습니다.
• python 강의는 기본적인 python 문법이라 이미 전공생이시라면, 쉬울 듯 합니다.
• 데이터 처리 강의는 pandas, numpy 문법으로 데이터를 불러와서 전처리하고 차트 그리는 방법을 배웠습니다.
• 데이터 분석 강의는 colab을 통해 진행되었고, python으로 시각화하면서, 분석하는 방법에 대해 배웠습니다.

 

각 각 1~3일 정도의 온라인 수업으로 진행되었고, 실습과 함께 할 수 있어 바로 익힐 수 있었어요.

 

사실 첫 한 달차는 전공생이시라면, 너무 쉬울 수도 있습니다.

 

 

그리고 그 후 미니프로젝트 기간으로 배운 것을 통해 팀끼리 프로젝트를 진행하였고, 주어진 데이터로 여러가지로 분석하고 결과를 도출하는 프로젝트 였습니다.

 

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그리고 반마다 시작과 끝에 인사를 했습니다 ㅋㅋㅋ 정말 학교처럼 

반장도 뽑고 멘토님도 있었어요.

화면을 키고 수업을 들어야 해서 더욱 집중할 수 있었습니다.

 

 

이후 진행사항

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딥러닝 > 미니프로젝트 > 시각지능딥러닝 > 미니프로젝트 > 인프라 > 웹 > 클라우드 ...

 

순으로 진행됐습니다.

 

개인적으로 인프라, 웹, 클라우드는 방대한 양임에도 짧고 얇게 수업한 느낌이 들었어요..ㅠㅠ

아무래도 AI 트랙이니 어쩔 수 없겠죠.

 

총 7번의 미니프로젝트를 진행하였고 대망의 빅프로젝트만들 남겨두었습니다.