메종 드 성호

Introduction to Visual SLAM과 마찬가지로 전반적인 내용을 다루는 책 Introduction to Visual SLAM보다 조금 덜 친절하지만 더 깊이있다. Introduction to Visual SLAM과 같이 읽으면 좋다!

후반부가 홀랑 날아가버린 자료다. 그래도 전반부가 훨씬 중요했던것 같다. 어차피 후반부 bode plot 등등 제어에서 다 배운다. 아날로그 소자에 대해 주로 배우는 과목이다. 물론 연계되는 회로 실험에서 tr, 이상증폭기 등등을 배운다.(이건 통으로 날려먹어서 올릴게 없다) 기본적인 회로 구성하는데 도움이 된 과목이다!

이 강의를 듣고 왜 디지털논리회로를 배우는 지 알게됐으며 프로그래밍이 진로가 되었다. 인공지능 가르쳐주신, 내가 가장 좋아하는 교수님이 해 주신 강의다. 특이하게 컴구만 가르쳐주시지 않았다. 운체도 같이 조금 해주셨다. 운체를 배우지 않는 우리과 커리큘럼을 반영하신듯 싶다. (난 독학으로 할거다.) cpu와 메모리간의 동작 - 읽어와서 명령 처리하고 어디에 저장하고 등등 동작 원리를 주로 배운다. 캐시, 가상메모리 파트도 굉장히 유익했다. 운체에서는 뮤텍스, 쓰레드 등등을 배운다. 확실히 배우니까, 컴퓨터를 바라보는 프로그래밍할 때 조금 더 큰그림이 다르다 해야하나? 원리를 아니까 뭔가 든든하다.

후반부가 역시 날아간 자료다. 배울 때 쉽고 재밌게 배웠지만 동역학에 비해 생각보다 잘 안쓰이는 것 같다. 내가 SW 주로 해서 그런것같다.

수업이 하드코어하기로 유명한 교수님의 수업이다. 복소플레인에서 해석 방법, 피드백 시스템의 해석, 그래프나 테이블, 기타 기상천외한 방법으로 안정적인 시스템을 만드는 법을 배운다. 4학년 다니면서 어렵다고 느끼는 과목 별로 없었는데, 이 과목은 어렵다. 양이 많아서 더 그렇게 느낀듯 하다. 주로 쓰는 PID제어의 계수 결정법을 이론적으로 배울수 있는 기회여서 좋았다. 배우면서 느낀점은 살짝 주먹구구식인 방법이 많다는 것이다. 예를 들어 종속적인 세 파라미터가 있는데, 하나를 조정하고 나머지 2개는 영향 받지 않는다 가정한다고 하는식? 인공지능 가르치는 교수님께서 제어야말로 응용수학의 끝판왕이라 하셨는데 이런 느낌인가?

내가 가장 좋아하는 교수님 수업이다 고전적인 인공지능, 강화학습, 딥러닝, 비지도학습 모두 망라하는 수업이다. 나는 개인적으로 딥러닝에 관심이 많은데, 그럼에도 이런 수업 스타일이 더 좋았다. 왜냐하면 딥러닝 자료는, 특히 학부 수준의 자료는 많이 바뀌기도 하거니와 인터넷에 자료가 많기 때문이다! 그래서 이런 머릿속에 정리함을 만들어주는 수업이 좋다.(인공지능 분야에서) 전반적으로 한번 정리할 수 있어서 아주 좋았다. 텀프로젝트도 팩멘(게임)으로 별을 잘 잡아먹게 강화학습을 써보는건데, 재밌다. 버클리 cs188수업을 기반으로 진행하신다. 이 수업은 slam에서 나오는 개념인(특히 iSAM 등에서) 베이즈 트리등도 진도 나가는데, 들어보고싶어졌다. 궁금한게 버클리친구들도 이걸 3학점 수업으로 들을까? 이..

모델링, 복소 영역에서의 해석, 스테이트 스페이스, 미분방정식 풀이 등에 대해 다룬다. 배울 당시에는 몰랐는데 상당히 도움되는 과목 중 하나다. 추후 배울 제어와 밀접한 연관이 돼 있다.

주로 slam공부하면서 정리한 수학 들이다. 몰랐던 개념이나, 새로운 비전을 준 것을 정리하였다. 대부분 선형대수학인 듯 하다.