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Contents PyTorch PyTorch 기초 문법 등을 다루고, PyTorch를 통한 다양한 예제를 다루었다. 딥러닝을 학습하기 위해 필요한 DataLoader, Dataset, Collate_fn 등의 함수를 세부적으로 뜯어보고, PyTorch에 있는 함수 등을 상세하게 다루었다. Numeric Data, Unstructured Data (이미지, 자연어 처리) 등 전체적으로 다루는 것 같다. 아직 세부 트랙별 과제로 나온게 아니라 모든 데이터에 대해서 다루는 것 같다. 추가적으로, Wandb, TensorBoard, Ray 등 모델 학습 관리에 있어 필요한 모델들에 대해서 배우고, 분산 처리, 최적화 등과 관련된 모델에 대해서도 배워서 나중에 많은 도움이 될 것 같다.

네이버 Turn CIC에서 Music AI 오토 태깅 관련 체험형 인턴 모집에 지원했다. 서류 합격 발표는 일주일 정도 걸렸던 것 같고, 서류에 있었던 논문 내용을 기점으로 면접에서 기술하는 형태로 진행하였다. 모집 요강을 살펴보면, 쿠버네티스 관련 지식, SQL 지식, 딥러닝 지식, 콘텐츠 기반 지식이 있어야 가능한 것으로 보인다. 서류 합격 운이 좋게도 서류는 합격하여 면접 기회를 받게 되었다. 원래 분야가 음성 처리 쪽이 아니다 보니, 서류 합격에 의의를 두고 면접에 임하자고 생각했다. 면접 후기 기억나는 면접 질문은 다음과 같다. 본인의 현재 가지고 있는 역량으로 오토 태깅을 한다면 어떻게 할 수 있을지? 입사한다면, 자율적으로 업무를 진행하는 것이 좋은지, 아니면 케어하면서 진행하는게 좋은지? ..