메종 드 성호

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.

matlab과 연립방정식, 미분방정식, 미적분 등을 numerical하게 해결하는 방법을 배운다. PBL 수업이라 실습을 상당히 많이 했다. 최종텀프는 로봇팔 inverse kinematics를 350회 푸는 것인데, 나는 동기들과는 달리 loop 말고 vectorization을 썼다. (350 반복 말고도 행렬곱을 수행할때도) SIMD를 배울 때 좋은 양분이 될 것같다. 컴공과 수치해석은 포트란으로 배우는 것같다. 얘네는 좀 더 속도를 우선시하는 것같은데?? 궁금하다. 나는 hw가속에 매우 관심이 많다. CUDA, 멀티 프로세싱, SIMD 근데 이게 안다고만 되는게 아니라 컴퓨터 구조에 빠싹해야하는것 같다. 멀티프로세싱으로 병렬처리를 빠르게 하기 위해서 뮤텍스, 캐시공유 문제 등등 신경써야 할 게 많다..

주로 로봇팔을 다루는 수업이다. transformation, DH table, forward/inverse kinematics, 플래닝, 다이나믹스 등등 광범위하게 배운다. -> 요즘에는 DH table을 잘 안쓴다고 한다. modern robotics에서는 다른걸 쓴다고 함?? 배울 당시에는 그러려니 하고 넘어갔는데, 지금 다시 돌이켜 훑어보니 선형대수지식이 상당히 요구됨을 느꼈다. 나는 로봇팔을 다루지 않지만, 식견을 얻기위해 다시 한번 봐야겠다.

학교에서 배운 디지털신호처리다. 더 배우고 싶어서 들었다. 모든 신호는 주파수(사인, 코사인)으로 나타낼 수 있고, 컴퓨터로 이 신호들을 처리하는 방법, 주의점, 알고리즘, 그리고 필터에 대해 알려주는 수업이다. w, 복소, z영역에서의 해석도 배운다. 제어, 시스템 모델링과도 밀접한 관련이 있는 수업인듯 하다. 사실 후반부를 제대로 못나가서 아쉬웠다. 필터설계에 대해 더 배우고 싶다. 이 과목을 베이스로 디지털 이미지 처리라는것이 있는데, 이미지처리, 쉽게 말하면 opencv의 원리같은 걸 다루는 수업 같다. 이것도 더 배우고 싶다.

군대에서 정리한 자료다 그래서 0번. 1번은 학교에서 배운 것이다. 아무튼 군대에서 선형대수와 DSP를 가르쳐준 후임한테 고맙다는 인사를 하고싶다. 1편에서 이어가겠다.

우분투를 설치하면서 전반부만 남아 있다. 후반부는 가산기와 같은 연산 모듈, cpu 설계, 메모리 접근과 같은 내용을 다룬다. 후반부는 컴퓨터 구조론을 배우면서 내용이 조금 겹치니까 괜찮지 않을까 생각한다. 이 수업이 좋았던 점은 컴퓨터를 어떻게 만드느냐, 로우레벨부터 볼 수 있었다는 점이 좋았다. 전기적인 딜레이, 연산 원리, 병렬성 등등 컴퓨터의 관점에서 볼 수 있었다. 이 수업 듣고 마인크래프트가 하고싶어졌다.

R과 통계를 배우는 수업이다. 통계를 좀 더 깊게 했으면 하는 바람이 있다. R 프로그램 상당히 가볍고 빠른 것 같다.