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WIL은 무엇이고 왜 작성해야 하나요?

WIL(Weekly I Learned)이란?

WILWeekly I Learned의 약자로 “주간동안 내가 배운것”을 블로그(벨로그, 깃허브, 티스토리 등)에 정리하는 것을 말합니다. 스터디를 하면서 배운 점 / 느낀 점 / 아쉬웠거나 어려웠던 점을 기록하는 용도로, 단순히 내용 정리뿐만 아니라 내가 어떠한 점을 고민하고 성장했는지 되돌아볼 수 있습니다.
스터디에서 정리한 글 혹은 링크를 해당 주차 깃허브 WILn.md 파일에 업로드해주세요!
markdown(md) 파일이란?
일반 텍스트 기반의 경량 마크업 언어입니다. 즉, 웹상에서 글을 쓰는 모든 사람들을 위한 글쓰기 도구(서식, 포맷, 양식) 입니다. 마크다운은 다양한 플랫폼에서 사용되기 때문에 문법을 알아두면 좋습니다!

WIL에는 어떤 내용이 들어가면 좋을 까요?

이번주에 배운 내용의 개념 정리
이번주의 목표, 할 일
이번주에 학습하면서 어렵거나 더 알고 싶은 파트
이번주 스터디를 하면서 느낀 점
다음주 스터디의 목표, 다짐

WIL 작성 예시

## <인공지능 스터디 1주차 WIL> ### 이번주 스터디 목표 너무 모든 것을 세세히 이해하기보다는 전체적인 흐름과 틀을 보자!! ### 오늘의 키워드 Deep learning, Neural Network, Nonlinear Function **1. Deep Learning Component** - Data - Model - Loss function(생소한 개념!!) - Optimization and Regularization - Optimization : loss function을 빠르고 정확하게 줄이기 위한 최적화 기법 - Regularization : 학습을 방해하여 일반화 성능 up **2. Nonlinear function** - 활성함수로 비선형 함수를 사용하면 신경망의 표현성을 높일 수 있다 ### 느낀점 첫주차 스터디라 그런지 처음 보는 개념들이 많아 머릿속에 잘 정리가 안되었는데, 이렇게 WIL을 작성하면서 복습하니까 어느정도 정리가 된 것 같았다. 그러나 여러가지 수학적 식들과 함수들이 나올 때, 이해가 가지 않은 부분이 많았다. 이번 스터디에서는 Modern CNN 파트가 가장 흥미로웠다. ### 다음 스터디 목표 오늘 배운 것을 바탕으로 다음 수업을 이해하도록 노력해야겠다. 특히 중복되어 쓰이는 함수와 모델이 있는지 집중적으로 봐야겠다.
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