Today, I Learn! 오늘 배운 건 조금씩이라도 기록하는 습관을 들이자!
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습득을 넘어 ''배출'' 하는 경험이 필요하다.
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남을 설득, 증명할 수 없는 경험은 타인에게 의미가 없다.
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배출하면서 스스로 내용을 더욱 다듬고, 피드백을 받아 보다 발전할 수 있다.
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실력, 성실성 등 나의 자질을 증명할 기록이 필요하다.
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22년 내에 연구실 들어가기
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연구 논문 1개 작성
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교수님들의 이야기를 이해할 수 있을 정도로 기계학습 분야에 기본기 쌓기
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대학원 입학 전 사전 공부를 완료하며,
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대학원 생활패턴을 구성 및 체화할 것
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강화학습 공부 (100% 완료)
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단단한 강화학습 2~9 챕터 숙독 / 정리 / 구현 완료.
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강화학습 논문 10개 Notion에 정리 완료
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컴퓨터 및 프로그래밍 공부 (100% + a)
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리눅스와 친해지기 : “이것이 우분투 리눅스다” 챕터 4(~p279)까지 숙독 및 실습 (완료)
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알고리즘 풀이 : 백준 109문제 풀이 완료. 실버 2등급 달성 (완료)
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Side-Project : 공격 데이터(Anomaly) 탐색 관련 논문 5개 정리 (완료)
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대학원 수업 및 강화학습 기본기 공부에 집중할 것
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리눅스 / 알고리즘 공부는 학기 중에는 Stop.
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Side-project을 좀 더 큰 방향성을 가지고 설정하기
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대학원 수업 및 강화학습 기본기 탄탄히 쌓기
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논문 주제 fix하기
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대학원 수업 및 강화학습 기본기 쌓기 (80% 완료)
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인공지능 / 추천시스템 : 수업 내용 정리 및 논문 주제와 연결하기 (완료)
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수업 3개 내용 이해 및 정리 : (완료)
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강화학습 이론 : 2주당 Chapter 1개 숙독 / 정리 / 구현 (50%)
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논문 주제 선정하기
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주별 논문 5개숙독 및 정리하기 (9월 간 총 20개 논문 정리) (완료)
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-> Active learning 적용 쪽으로 현재 판단 중
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그 외 : 학과 사람들과의 연락, 교수님과의 교류, 친구와의 만남 등 첫 1달로는 매우 알차고 성공적
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논문 연구 주제 접근 방식 : 쉬운 길로 가지 말 것. 어렵더라도 매력적인 문제를 찾자
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강화학습 공부는 한동안 내려놓기. 연구 주제에 맞춰서 할 수 있는 것을 다하기
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교수님 연구실 컨택 및 빌드 업
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연구 주제 맞춰 논문 초안 작성할 것
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논문 주제 선정하기
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~10/7 Active learning 또는 그 외 주제 선정하여 Proposal 작성할 것
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~10/21 추가 논문 탐색 및 데이터 Set 확보 및 검증 시작하기
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계속해서 논문 작성할 것
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교수님 연구실 컨택 및 빌드 업 하기
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대학원 수업 따라가기
- 인공지능 / 추천시스템 / 확률과 통계 : 수업 내용 정리 및 따라가기