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SK AI Networks 부트캠프 28기 회고 1

부트캠프 시작 후 첫 Weekly 회고 (D+2)

부트캠프 정보

SK_AI_Networks (AI Camp)

부트캠프를 시작한 지 2일이 지난 시점에서 작성하는 첫 번째 weekly 기록이다. 이번 주에는 기본적인 개발 환경 구성, GitHub의 기본 사용법, 그리고 파이썬 가상 환경(특히 Conda 기반 관리) 같은 내용을 다뤘다.

이번 회고는 간단하게 이번주에는 어떤 내용들을 다루었는지 가볍게 하이레벨 리스트로 정리하고, 더 깊은 내부 구현/구조 등은 별도의 딥다이브 포스트로 분리해 링크로 연결하려고 한다.


이번 주에 다룬 내용 (하이레벨)

  • Conda로 파이썬 인터프리터/개발 환경 설정
  • Git 설치 및 기본 사용 흐름
  • 파이썬 변수 선언 및 기본 자료구조: 리스트(List), 튜플(Tuple), 딕셔너리(Dictionary)
  • 변수 선언 및 비교 연산자(operators) 등 기초 문법

딥다이브 포스트(추후 링크 예정)


부트캠프를 하며 느낀 장점

1) “몰입할 수밖에 없는” 환경이 생겼다

혼자 취업 준비를 할 때보다, 제한된 시간 안에 몰입해서 공부할 수 있는 환경을 갖추는 게 확실히 큰 장점이었다. 한국에 돌아온 이후(12월 7일) 취업 준비를 하면서 느꼈던 집중력 저하나 개인 시간 관리의 어려움을 해결하고 싶어 부트캠프에 지원했는데, 다행히도 기대했던 부분들을 꽤 만족스럽게 채우고 있는 느낌이다.

2) 스스로 만든 레퍼런스 수집 → 학습 → 정리의 공부 흐름이 생각보다 효율적이었다

지금은 가능한 한 유의미한 레퍼런스를 수집하고, 학습한 뒤, 그 내용을 opencode + chrome devtools Mcp + Notion Mcp 환경에서 정리시켜 Notion에 정리하는 플로우를 사용하고 있다. 이 흐름이 생각보다 훨씬 효율적이라, “정리해야 한다”는 압박감 없이도 지속적으로 복습 가능한 지식 베이스(를 구축하고 있다는 점이 마음에 든다.


새로 생긴 고민: 늘어나는 정보량을 어떻게 유지보수/복습할 것인가

문제는 정보량이 계속 늘어난다는 점이다. 더 깊은 내용을 학습하려면 더 많은 레퍼런스를 봐야 하고, 공부량도 커질 수밖에 없다. 그 과정에서 “이걸 어떻게 유지보수하고, 어떻게 복습할지”에 대한 고민이 다시 생기기 시작했다.


다음 주 계획

1) 백로그(Backlog) 관리 도입

다음 주에는 백로그 관리를 위해 예전부터 사용해온 Linear (또는 유사한 프로젝트 매니지먼트 툴)을 활용해 일정을 Kanban 형태로 정리해보려 한다.

2) “가벼운 리마인드” 기반의 복습 루틴 테스트

이미 알고 있는 내용이라면 정리된 노트를 다시 읽는 데 큰 비용이 들지 않는다. 머릿속에서 빠르게 리마인드하는 것만으로도 복습은 충분히 일어난다고 생각한다. 그래서 이 방식으로 복습 루틴을 만들어 한 번 테스트해보려 한다.

3) 학습/복습 트래킹 강화

결국 “어떤 내용을 언제, 어떻게 공부했고, 어떻게 복습할 것인지”를 추적하는 체계가 필요하다. 그런 점에서 Linear 같은 툴을 도입하는 게 유용하다고 보고 있다. 특히 Linear는 MCP 서버 지원이 가능하다는 점에서, 내 공부 루틴에 맞춘 자동화/정리 흐름을 만들 때도 도움이 될 것 같다.


마무리

이번 주는 기초를 빠르게 훑으며 환경을 세팅하고, 학습 루틴의 기반을 잡는 주였다. 다음 주에는 백로그/복습 체계를 실제로 굴려보면서, 늘어나는 학습량을 “지속 가능하게” 만드는 방향으로 개선해볼 예정이다.

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안녕하세요! 저는 이원빈 (Wonbeen / Owen Lee) 입니다. 이 블로그는 “완성된 결과물”보다 제가 공부하고 만들고 부딪히는 과정 을 기록하는 공간이에요. 개인 Notion에 정리하던 내용을, 더 쉽게 공유할 수 있는 형태로 옮겨두는 목적도 있습니다. 요즘 하고 있는 것 개인용 MCP 서버 개발 (내 업무/학습 흐름에 맞춘 도구화 & 자동화) 에이전틱 AI(Agentic AI) 연구/실험: 더 나은 UX를 위한 에이전트 설계 (흐름, 실패 처리, 피드백 루프) 비싼 모델에만 의존하지 않고 작고/저렴한 모델 로 성능을 끌어올리는 방법 툴 콜링(tool-calling) 효율 개선: 프롬프트/정책/라우팅/평가 방법론 튜닝 관점(파인튜닝 포함)에서 “에이전트가 실제로 일을 하게 만드는” 설계 부트캠프 참여 예정 (2026년 2월 26일 전후) — 학습/회고/성장 로그도 함께 남길 예정 이 블로그에서 다룰 주제 Study Log : 그날그날 공부한 내용 요약/정리 Papers : 최근 읽은 논문 요약 + 내 관점의 메모/적용 아이디어 Architecture : 시스템/아키텍처/설계 패턴 학습 기록 Agentic AI : 에이전트 설계, 평가(Evals), 메모리/플래닝, 멀티툴 오케스트레이션 MCP & Tools : MCP 도구 설계/구현, 프롬프트/툴 스키마/안전장치(가드레일) Trends & References : 유튜브/아티클/레퍼런스 공유 + 짧은 코멘트 Security & Auth : OAuth/인증 플로우, 에이전트에서의 권한/보안 이슈(실무 관점 메모) 기록 방식 (제 나름의 규칙) 짧게라도 꾸준히 (완벽한 글보다 “남기는 것” 우선) 재현 가능한 형태 로 정리: 전제/환경/문제/해결/...

SK AI Networks 부트캠프 2주차 회고

2주차가 끝났다. 이번 주는 화요일부터 금요일까지 4일 동안 수업이 진행됐고, 겉으로 보면 지난주에 이어 Python을 더 배우는 시간이었다. 그런데 이번 주를 지나고 나서 남은 감각은 단순히 “문법을 더 익혔다”보다는, 이미 사용해 오던 언어를 더 낮은 단계에서 다시 구조적으로 보기 시작했다 는 쪽에 가깝다. 기본 문법을 다시 훑는 것만으로는 크게 새로울 게 없었다. 대신 이번 주에는 MRO, inheritance, ABC, collections.abc , attribute lookup, namespace, import system, context manager, exception handling, generator, closure, descriptor, metaclass 같은 주제들을 공식 문서와 여러 레퍼런스를 같이 보면서 더 확장적으로 따라갔다. 같은 범위를 공부하더라도 어디까지 낮은 단계에서 이해해 볼지에 따라 완전히 다른 공부가 된다는 걸 다시 느낀 주였다. 특히 이번 주에 좋았던 점 중 하나는, 수업 범위를 벗어나서 다른 걸 많이 했다는 의미보다는 오히려 해당 범위들 내부에서 내가 공부를 더 확장적으로 이어갈 수 있었다 는 점이다. Python을 이미 사용해 왔기 때문에 문법을 다시 외우는 방향보다는, 지금 배우는 범위 안에서 “왜 이렇게 동작하는가”, “이 동작은 어떤 객체 모델 위에서 성립하는가”를 계속 확인하는 방식으로 공부를 가져갈 수 있었다. 이번 주에는 dunder method를 단순히 문법적인 장치로 보는 게 아니라, 어떤 behavior를 어떤 protocol로 제공할 것인가 라는 관점으로 다시 보게 됐다. collections.abc 를 따라가다 보니 iterable/iterator만 따로 떼서 보는 게 아니라 container, hashable, sized 같은 분류까지 같이 보게 됐고, 결국 Python에서는 특정 타입을 엄격하게 선언하는 것보다 어떤 동작을 제공하느냐가 더 중요하다는 점을 다시 ...