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WIL(Weekly I Learned)이란?

WIL은 Weekly 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!

<aside> 💡 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!

알아두면 좋은 간단한 md 문법

</aside>

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.