- 문제 접근 방법 숙지: AI 모델링의 프로세스가 데이터 준비(X, y 분리, 학습데이터 분할, 스케일링) -> 모델(ML/DL) 선택 -> 모델 학습(f(x)) -> 모델 성능 평가 순으로 이루어진다 등 어떤 순서로 문제에 접근해야 하는지를 명확하게 알 수 있어 문제에 단계적으로 접근하는 역량을 향상시킬 수 있었습니다. - 적절한 비유에 의한 이해도 향상: 딥러닝 개념을 설명하실 때 '사람 -> 기관 -> 뉴런 -> 활성화 상태'가 '모델 -> 레이어 -> 뉴런 -> 활성화 함수'와 유사함을 설명해주셔서 딥러닝 개념뿐만 아니라 딥러닝 문제를 푸는 방식에 대해서도 더 잘 이해할 수 있게 되었습니다. - 문제 풀이 시간 단축: 그래프를 그릴 때 무엇을 생략해도 되는지 팁을 주셔서 실제 시험에서 시간을 단축하는 데 도움이 많이 될 것 같습니다! - 실시간 소통: 온라인 실시간 강의로 진행되어 궁금한 점들을 바로 해결할 수 있고, 몰입력이 높았던 것 같습니다. - 자료 공유: 강의와 문제 자료를 공유해주셔서 학습하는 데 많은 도움이 되었습니다.