[GL 4기] 딥러닝, 진도가 밀려도 다시 만날 방법을 찾았습니다 🤖

딥러닝은 강의 한 편을 재생했다고 공부가 끝나는 과목이 아닙니다. 앞에서 배운 개념이 다음 모델로 이어지고, 수식과 구조를 다시 확인하다 보면 한 강을 소화하는 데도 시간이 꽤 걸립니다. 일과 여러 과목을 함께 챙기는 방송대 학우에게는 계획대로 진도를 유지하는 일부터 쉽지 않습니다.

그로스로그 4기 딥러닝 채널의 시작도 솔직했습니다. 스터디를 연 사람은 한 강을 들었다고 이야기했고, 아직 첫 강도 시작하지 못한 사람도 있었습니다. 서로 잘하고 있는 척하기보다 현재 진도를 그대로 말했기에, 무엇부터 같이 할지 현실적으로 생각할 수 있었습니다.

과제를 같이 풀거나, 강의라도 같이 듣기로 했습니다

10월 출석수업을 앞두고 온라인 모각공이 제안됐습니다. 출석수업 과제를 함께 풀어 보고, 일정이 맞지 않으면 같은 시간에 밀린 강의라도 듣자는 계획이었습니다. 꼭 같은 진도에 있어야만 함께할 수 있다는 부담을 낮춘 것입니다.

기말이 가까워진 11월에는 29일과 30일 중 가능한 날짜를 다시 물었습니다. 처음 계획은 최근 3개년 기출문제를 풀고 오답을 확인하는 것이었습니다. 그런데 자료를 살펴보니 딥러닝은 활용할 만한 과거 기출이 없었습니다.

없는 문제를 억지로 찾는 대신 워크북과 교재 연습문제로 방향을 바꿨습니다. 머신러닝과 겹치는 개념이 있다는 수강 경험도 나눴고, 수업 경험을 바탕으로 워크북과 교재 문제를 충분히 익히는 편이 도움이 된다는 조언도 공유했습니다. 📚

참여하기 어려운 사정도 편하게 말할 수 있었습니다

학기가 진행되면서 별도 스터디는커녕 강의를 따라가는 것 자체가 벅찬 사람도 생겼습니다. 개인 일정과 건강 문제로 참여하기 어렵다는 이야기가 나오자, 억지로 일정을 맞추기보다 부담 없이 빠질 수 있도록 했습니다. 남은 두 사람은 일요일 오후를 후보로 잡고 세 시간 정도 공부할 수 있도록 다시 계획을 줄였습니다.

스터디는 참여 인원이 많고 일정이 완벽하게 진행돼야만 성공하는 것이 아닙니다. 계획이 어긋났을 때 지금 할 수 있는 방식으로 고치고, 어려운 상황을 눈치 보지 않고 말할 수 있는 관계도 중요합니다.

이 채널에서 인상적인 것은 눈에 띄는 결과보다 운영의 태도였습니다. 진도가 느린 상태를 숨기지 않았고, 기출이 없으면 다른 문제를 찾았으며, 사정이 생긴 사람은 눈치 보지 않고 쉬어 갈 수 있게 했습니다. 이런 분위기라면 밀린 강의 때문에 스터디 참여를 미리 포기하지 않아도 됩니다. 🌱

완벽하게 준비된 사람보다 다시 공부를 시작할 동료가 필요하신가요? 그로스로그에서는 현재 진도부터 솔직하게 나누고, 가능한 만큼의 계획을 함께 세울 수 있습니다.