AI 강의 6개월 들은 사람이 커리큘럼 고르는 팁
작년 하반기부터 이것저것 합쳐서 6개월 정도 AI 관련 강의를 들었습니다. 돈은 대략 100만원 정도 썼고, 그중 절반은 솔직히 후회했습니다. 그 경험으로 기준이 좀 생겼습니다.
가장 크게 후회한 건 "이론 위주 6주 완성" 류였습니다. 수학 설명 3주 하고, 마지막에 모델 하나 돌려보고 끝나는 구성이었어요. 그런데 그 모델 돌리는 코드조차 라이브러리 버전이 안 맞아서 실행이 안 됐습니다.
반대로 만족했던 강의들은 공통점이 있었습니다.
- 첫 주부터 돌아가는 코드가 나온다
- 강사가 실무에서 겪은 삽질이 언급된다
- 결과물이 포트폴리오로 남을 수 있다
- 커리큘럼에 "배포" 또는 "서빙" 단어가 있다
특히 마지막 항목이 의외로 중요한 게, 학습 단계에서 끝나는 강의는 실전에서 뭘 해야 할지 감이 안 옵니다. 간단한 API로 감싸서 띄워보는 것만 해도 다음 단계가 보이더라고요.
요즘은 강의를 살 때 커리큘럼보다 그 강의의 결과물을 먼저 봅니다. 수강생 결과물이 없거나, 있어도 전부 비슷한 손글씨 인식 데모라면 거르는 편입니다. 참고가 되면 좋겠네요.
10 개의 답변
배포·서빙 단어 있으면 일단 후보에 넣음 ㅇㅈ
100만원 중에 절반 후회라니… 저도 작년에 그랬습니다ㅋㅋ 이론 6주짜리 듣고 남은 게 없더라고요
이거 진짜 공감. 저는 수학부터 잡아야 한다는 말 믿고 석사 교재 붙잡고 3개월 날렸음. 그 시간에 돌아가는 코드 한 줄이라도 더 쳤으면 지금 뭐라도 만들고 있었을 텐데. 결국 배우는 건 삽질하면서 배우는 거고, 강의는 그 삽질을 압축해주는 역할인 것 같아요. 첫 주에 뭐라도 실행되는 게 왜 중요한지 이제 알겠더라.
글쎄 그건 좀. 배포까지 하는 강의가 오히려 겉핥기인 경우도 많던데. '일단 띄워본다'만 하고 왜 그렇게 되는지는 안 알려주는 강의들도 많거든요. 배포 단어 유무만으로 거르기엔 좀 거친 기준 아닌가 싶어요.