25 July 2024 - 6 mins read time

Tags: 24-1

24-1 1기 멤버들의 활동 수기

24-1 강화시스터즈 1기 멤버들 ✨✨

	이지민 (Jimin Lee) 첫 기수부터 너무나 열정적인 벗들과 함께할 수 있어 영광이었습니다! 혼자라면 영영 깨닫지 못했을 아이디어와 도전이 흘러넘치는 현장에 있어서 행복했습니다. 딥러닝 세션과 정규 강화학습 세션을 준비하면서 약한 개념을 알고 채워나갈 수 있는 계기가 되었습니다.
	이승연 (Seungyeon Lee) 모든 공부가 그렇듯, 막연하게 공부하고 싶다고 생각해도 혼자서 하면 끝까지 해내기 어려운데, 동아리 부원들과 함께 공부하니 짧은 시간에 공부를 끝낼 수 있어서 아주 좋았습니다. 또한 실습을 함께 하며 강화학습 코딩에 빠르게 익숙해질 수 있어서 좋았습니다. 팀 프로젝트를 통해 이론으로만 공부한 강화학습을 직접 적용해서 해보니 코딩 실력이 빠르게 늘 수 있었다 생각합니다. 강화학습의 구조 자체에 익숙해지는데 큰 도움이 되었고, 강화학습 특성 상 경험적으로 얻는 정보가 많기 때문에 동아리 부원들과 상의하고 시행착오를 겪으며 많이 성장할 수 있었습니다.
	이은나 (Eunna Lee) 한 학기 동안 강화시스터즈 동아리 활동을 진행하며 딥러닝과 강화학습에 대한 이론을 배우고 프로젝트 경험을 쌓는 데 도움이 되었습니다. 약 3개월 동안 진행한 ‘지뢰찾기’ 프로젝트를 통해 배운 강화학습의 이론을 실제 문제에 적용해 보는 좋은 경험이었습니다. 강화학습의 작동 원리와 DQN의 구현 방법을 깊이 있게 이해할 수 있었으며, 특히 시행착오를 거치며 오류를 해결하는 과정에서 문제 해결 능력을 키울 수 있었습니다. 팀원들과 함께 의견을 나누고 아이디어를 공유하면서 서로에게 좋은 시너지가 되었던 것 같습니다. 딥러닝 스터디를 통해 각 주차마다 정해진 키워드에 대해 예습을 하고 발표하며 딥러닝에 대해 심층적으로 이해하고 배울 수 있었습니다. 무엇보다 강화시스터즈에서 공통된 관심분야를 가진 부원들을 만나고, 함께 협업하며 소통할 수 있었던 점이 가장 좋았습니다. 딥러닝과 강화학습에 대해 배우고, 실제로 적용해 보는 경험을 쌓고 싶은 분들께 강화시스터즈 활동을 적극 추천합니다!
	변지은 (Jieun Byeon) 딥러닝에 대한 약간의 지식은 있었지만, 강화학습은 잘 모르는 채로 동아리에 들어갔습니다. 동아리에서 진행된 딥러닝 스터디와 강화학습 정규 세션 모두 큰 도움을 받았습니다. 쉽지 않은 개념이었지만 끝까지 잘 완주할 수 있었던 건 좋은 동아리 부원들 덕분이었던 것 같습니다.😊 저는 막연히 AI, 딥러닝에 관심을 가진 상태로 들어왔는데 저와 같은 생각이신 분들이라면 동아리를 추천드리고 싶습니다. 강화학습을 메인으로 다루는 수업이 컴공에는 없어서 강화학습이 어떤 메커니즘인지 아예 모르는 상태였는데 보상의 개념이 어떻게 딥러닝이랑 접목되는지, loss 를 어떻게 산정하는지를 배우며 신경망의 활용 시각을 넓힐 수 있었던 것 같습니다. 그리고 보상을 준다는 개념이 특정 task에 구애받지 않고 무한하게 응용이 될 수 있는 분야라 생각돼서 공부해보시는 걸 추천드립니다! 그리고 프로젝트 동안 모델 학습시키는 과정이 너무 재밌습니다. 분류기 같은 기본 task 신경망 학습 시키는 것과 달리 강화학습 모델 학습되는거 보면 기특한 느낌도 들고 재밌어요,,👍 보완할 점은 딱히 없는 것 같은데 으음 초반에 개념이 좀 어려웠던 것 같아요 특히 신경망을 다루기 시작할 때부터 어떤 값이 입력으로 들어가고, 어떤 값이 출력으로 나오는지 구체적인 예시가 처음에 잘 잡히지 않아 이후 개념을 이해하는데 조금 어려움이 있었던 것 같습니다 ㅠㅠ 그래서 동작 원리를 단계별로 구체적으로 예시를 들어 짚고 넘어가면 더 효율적인 공부를 할 수 있지 않을까 싶어요!
	손주현 (Juhyun Son) 머신러닝이나 딥러닝에 관해서도 잘 모른 상태로 막연하게 인공지능 분야를 한번 맛보고 싶다는 생각에 지원했는데 강화시스터즈를 통해서 제대로 배울 수 있어 좋았습니다. 매주 진행한 딥러닝 세미나를 통해서 딥러닝도 함께 공부할 수 있었고, 동시에 정규 세션에서 강화학습을 배우면서 둘 간의 차이를 학습할 수 있어 좋았습니다. 이렇게 효율적으로 단기간에 인공지능 분야에서에서의 개발을 해보고, 배경지식을 쌓을 수 있어 좋았습니다. 특히 회장님이 거의 강의하듯 열심히 알려주셔서 너무 고마웠습니당..❤️❤️ 강화 시스터즈 최고❤️❤️❤️
	김도희 (DoHee Kim) 수업시간에 강화학습에 대한 간략한 내용을 배우고 난 뒤, 강화학습이 신기해 강화시스터즈에 들어 오게 되었습니다. 간단한 이론만 배웠던 수업과 달리, 강화시스터즈 전반부 활동에서는 자세한 이론, 이론 바탕의 실습 및 구현을 했습니다. 이런 활동을 통해 이론과 실제 구현 사이의 거리를 좁힐 수 있었습니다. 후반부 활동에서는 지뢰찾기 게임을 수행하는 모델을 팀 프로젝트로 만들었습니다. 팀 프로젝트에서 아이디어를 나누며 서로의 언어를 맞춰가는 것의 즐거움을 느낄 수 있었습니다. 또한 항상 새로운 사안이나 아이디어에 대해 고민하는 동아리 부원들에게서 큰 힘을 받았습니다. 하나의 프로젝트를 완수하는 과정 속에서 디버깅을 어떻게 효율적이게 할 수 있는지를 알 수 있었고, 다른 동아리 부원들의 코드와 스스로의 코드를 비교하며 좋은 코드에 대해 고민할 수 있었습니다. 프로젝트를 직접 수행하면서, 코딩실력을 기르고 싶고 강화학습에 관심이 있으신 분께 추천 드립니다!!
	주민서 (Minsuh Joo) 일단 저는 동아리 면접을 준비하면서부터 큰 도움이 되었습니다. 파이토치, 딥러닝 등등에 대해 아무것도 몰랐지만 본 동아리 면접을 준비하면서 처음으로 파이토치 코드와 흐름 등을 접하며 인공지능이란 분야에 제대로 된 흥미를 느꼈던 것 같습니다. 동아리에 들어와서도 강화학습의 역사부터 DQN까지 공부하며 강화학습의 이론, 코드, 그리고 그 가능성에 대해 공부한 유익한 시간을 보낼 수 있었습니다. 개인적으로 지뢰찾기 코드를 구현하며 환경과 에이전트라는 두 객체가 상호작용하는 과정을 지켜보는 것이 매우 흥미로웠습니다. 또한 좋은 팀원들, 특히 지뢰찾기 구현 파트너였던 도희 언니와 문제가 생길 때마다 차근차근 들어주고 방향을 제시해줬던 지민 언니를 만날 수 있어서 정말 좋았습니다. 본 동아리는 비록 1기였지만 체계가 잘 잡혀 있어 강화학습에 흥미가 있거나 지도학습/비지도학습의 오묘한 경계를 경험해보고 싶으신 모든 분들에게 추천드리고 싶습니다. 또한 9명이라는 소수 정예라서 다양한 과의 사람들을 만나 쉽게 친해질 수 있어서, 관계의 폭을 넓히고 싶으신 분들께도 추천드립니다. 이미 커리큘럼이 너무 잘 짜여 있어서 크게 보완할 점은 없지만, 개인적으로 이론 공부/코드 필사만 하다가 지뢰찾기 프로젝트로 넘어간 것은 좀 부담스러웠습니다. 다행히 원숭이 레버 코드를 많이 참고할 수 있었지만, 원숭이 레버 코드 짜기와 같은 아이스브레이킹 활동이 두 세개 정도 있었으면 부원들이 난이도 적응이나 코드 구현에 있어 더 수월하지 않았을까 싶습니다. 뭐든 실전으로 부딪히는 게 최고니까요^^
	이정연 (Jungyeon Lee) 한 학기 동안 강화시스터즈 1기로 활동하면서 기초적인 이론만 알고 있던 것을 더 자세하게 배우고 실제로 구현해보며 한층 성장했다고 생각합니다! 강화학습에 대해 체계적으로 배울 수 있다고 느꼈고, 뿐만 아니라 코랩, 노션, 깃허브 등 실제 개발하는 데에 도움이 되는 프로그램들에도 친숙해지는 계기가 되었습니다. 인공지능에 대해 이론은 알고 있는데 직접 프로젝트를 시작해보고 싶은 사람, 코랩, 깃허브, 노션, 파이썬 및 딥러닝 프레임워크 등에 친숙해지고 싶은 사람에게 강화시스터즈를 추천합니다~! 보완할 점으로는 축제라던가, 학회 및 세미나에 다같이 참석할 수 있는 기회가 있으면 좋을 것 같다 생각합니다.
	김정은 (Jungeun Kim) 강화학습의 기초인 Q러닝 가치함수 벨만 방정식부터 시작해 같은 분야에 관심을 가진 벗들이 모여 공부할 수 있었다는 점에서 강화시스터즈는 제게 큰 의미가 있었습니다. 인공지능에 대해 관심을 가진 벗들 중 강화학습에 대해 조금 더 알아가보고 싶다, 혹은 프로젝트를 해보고 싶다 하는 벗들에게 이 동아리 활동을 추천하고 싶습니다. 지뢰찾기를 구현하는 과정에서 레퍼런스를 찾는 것, 그리고 정답율을 높이는 것이라든가 배운 개념들을 적용시키는 것이 어려웠으나, 팀원 분들과 함께 조율하고 만들어나가는 과정 자체에서 협업 경험을 얻고 많은 배울 점들을 얻을 수 있었습니다. 한 학기동안 고생 많으셨습니다!!

Comments