1) 강의 [P] Product Serving Part 1: Product Serving 개론 1.1 강의 진행 방식 1.2 MLOps 개론 1.3 Model Serving 1.4 머신러닝 프로젝트 라이프 사이클 2) 피어세션 정리 파이널 프로젝트 토의 데이터 확인 면접 대비[transformer] 3) 학습 회고 한국어 문법에 너무 많은 규칙들이 있어서 직접 봐도 어렵다.

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 (4강) 작은 모델, 좋은 파라미터 찾기: AutoML 실습 2) 피어세션 정리 파이널 프로젝트 토의 면접후기 3) 학습 회고 여러 사람의 면접 후기를 들으면서 도움이 많이 된다.

1) 강의 [P] 모델 최적화 [11/22 ~ 11/26/] 모델 최적화 Week 1 (3강) 대회 및 데이터셋 소개 2) 피어세션 정리 파이널 프로젝트 토의 면접준비(collaborative filtering) 3) 학습 회고 저작권 문제없는 데이터 구하기도 힘들다.

1) 강의 [P] 모델 최적화 [11/22 ~ 11/26/] 모델 최적화 Week 1 (2강) 대회 및 데이터셋 소개 2) 피어세션 정리 파이널 프로젝트 토의 3) 학습 회고 파이널 프로젝트 주제 선정이 어렵다.

1) 피어세션 정리 tagtog, 자료 공유, 회고록 작성, 랜덤 피어세션 2) 학습 회고 대회 마무리