1) 강의 [P] Product Serving Part 3: 더 완성화된 제품으로 3.1 FastAPI 3.2 Docker 3.3 Logging 3.4 MLFlow Special Mission 2: FastAPI로 백엔드 구성하기 2) 피어세션 정리 파이널 프로젝트 토의 멘토링 면접 대비 [Federated Learning] 3) 학습 회고 프로젝트 범위를 줄여야겠다.

1) 피어세션 정리 파이널 프로젝트 토의 멘토링 2) 학습 회고 멘토링과 스페셜 피어세션을 통해 많은 인사이트를 공유했다.

1) 강의 [P] 모델 최적화 [11/29 ~ 12/3] 모델 최적화 Week 2 (10강) 학습 파이프라인 최적화 및 마무리 2) 피어세션 정리 파이널 프로젝트 토의 대회 제출 전 토의 3) 학습 회고 파이널 프로젝트만 남았다.

1) 강의 [P] 모델 최적화 [11/29 ~ 12/3] 모델 최적화 Week 2 (8강) 찢은 모델 꾸겨 넣기: Quantization 이론 (9강) 찢은 모델 꾸겨 넣기: Quantization 실습(with torch, tensorrt) 2) 피어세션 정리 파이널 프로젝트 토의 3) 학습 회고 할게 너무 많다.

1) 강의 [P] 모델 최적화 [11/24] 경량화 기법 101 A. 모델 경량화 기법 101 - CV B1. 모델 경량화 기법 101 - NLP Part 1 B2. 모델 경량화 기법 101 - NLP Part 2 2) 피어세션 정리 파이널 프로젝트 토의 3) 학습 회고 시간관리가 잘 안 된다.

1) 강의 [P] 모델 최적화 [11/22 ~ 11/26/] 모델 최적화 Week 1 (5강) 작은 모델, 좋은 파라미터 찾기: Data Augmentation & AutoML 결과 분석 2) 피어세션 정리 파이널 프로젝트 토의 멘토링 3) 학습 회고 주제선정의 어려움