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(입학 전) 파이썬과 C 기본문법 정도를 찍먹해본 문과 사무직 회사원
3학년 편입 / 4학년 2학기까지 완료
2023~2024 재학
* 같은 교수의 공통되는 부분(강의스타일 등)은 한 번만 기재
<C프로그래밍> 김형근
뭐라 할 말 없이 정말 무난하게 PPT 틀고 쭉 설명함
기본 내용은 다 있지만 좀 지루함
대신 시험은 기출에서 거의 다 나오는데 교수님 퇴직하셨다고 해서 계속 똑같이 나올지는 모르겠음
<컴퓨터구조> 김형근
앞부분에 수강 안 했던 디지털논리회로 과목 내용이 나와서 아차 했는데 시험범위에는 포함 안 돼서 다행
그래도 기본적인 내용은 활용해야 해서 이왕이면 디논 듣고 듣는 게 좋을 거 같음
말 그대로 컴퓨터라는 기계에 대한 이해가 다소 생겨서 좋았음
그러나 이걸 듣는다고 딱히 조립컴을 맞출 수 있게 되는 건 아니더군요...
<이산수학> 손진곤
과목명이 낯설어서 무슨 수포자 천 명의 뼈로 탑쌓기 같은걸 할 거 같은 공포감을 조성하지만...
내용은 의외로 중학교 집합 단원의 살짝 심화버전 정도에서 크게 안 벗어나는 느낌
후반부 내용은 알고리즘이랑 좀 겹쳐서 수월했던 거 같기도
이분도 이병래 교수님 비슷하게 오프라인 대학처럼 밀도있게 가르치고...싶지만 방송대인 점을 감안해서 라이트하게 하시는 것으로 보임
대신 심화내용을 별도 영상으로 빼놓는데 죄송하지만 하나도 안 들었습니다
어쨌든 열심히 들으면 이해 잘 가게 설명해 주심
근데 저는 소수를 좋아해서 번호 있는 라커 고를 때는 꼭 소수 번호를 고릅니다^^ -> 이런 멘트에서 수학자의 진짜 광기 같은 것을 느낌
출석수업 쪽지시험에서 숫자 잘못 봐서 점수 나락갈뻔함
시험은 무난
<선형대수> 손진곤
이산수학과 마찬가지로 별거아닌 중학교 수학 느낌으로 시작하는데 갑자기 생각보다 어려워짐
그래도 시험은 무난(2)
<정보통신망> 손진곤
무난하게 잘 들었음
후반부는 다른 교수님이 하시는데 이분도 무난
꼭 프로그래밍을 하지 않더라도 숨쉬듯이 인터넷을 쓰며 사는 현대인의 기본소양으로서 알아둘 만한 내용이 많아서 만족
근데 과제는 적당히 잘 해서 낸 거 같은데 5점 감점당함 ㅜㅜ
역대 과제 중에 제일 오래 걸렸는데...
<소프트웨어공학> 김희천
과목 자체가 약간 근본없을 수밖에 없는 과목이긴 한데...
강의에서 뭔가 지식을 전달하고자 한다는 느낌이 별로 안 듦
못 들어주겠다 수준은 아닌데 좋지도 않음
내용은 말 그대로 프로그램이 만들어지는 전체적인 과정에 대한 설명인데 발주를 주는 입장에서 들어도 괜찮은 듯
<자료구조> 정광식
방송대 다니며 들은 수업 중에 제일 별로
내가 아는 개념도 헷갈리게 설명하는 기적의 재능이 있음
다른 과목은 그래도 강의는 다 들었는데 이건 너무 정신사나워서 도저히 못 듣겠어서 후반부는 틀어놓기만 하고 독학함 ㅡㅡ
중요한 과목인데 너무 부실함...
<시뮬레이션> 김강현
이쪽도 무난한 계열
설명할 건 다 하는데 지루함(2)
시험이 기출에서 거의 다 나오는 것도 김형근 교수님과 동일
답도 거의 똑같아서 내용 대충 이해하고 기출 풀었으면 10분컷 가능
중간과제물 이해했으면 그렇게 어렵지 않았음
근데 강의에 무슨 오래된 시뮬레이션 프로그램 소개영상이 잔뜩 들어있는 건 좀 당황함
찍기 귀찮으셨나....;
<컴파일러구성> 김강현
강의 및 시험 스타일은 상동
다만 내용이 어려워서 머리가 좀 깨짐
중간과제물이 연습이 많이 됐음
<알고리즘> 이관용
수강생 평균점수 최하위권으로 악명높은 바로 그 강의 ㅋㅋ
내용 자체가 어려워서 그렇지 수업은 잘 가르쳐주고 PPT도 잘 만들어서 들을 가치가 있는데 너무 무관용ㅋㅋ으로 유명한 듯
그래도 언어 하나 기본 문법 정도는 알고 연습도 좀 해보고 들어야 따라갈 수 있다고 생각
그리고 중간과제를 시간 넉넉하게 잡고 찬찬히 해보는 게 좋음 이걸로 연습이 많이 됨
전체적으로는 그냥 이거 혼자 1.5~2과목어치 정도라고 생각하는 게 좋을 듯함
시험은 설명하는 알고리즘들 이해했으면 웬만큼 풀 수 있었던 것 같은데 이해 자체가 어려워서 평균점수가 낮은 듯...
<머신러닝> 이관용
이것도 2과목어치
머신러닝 기법에 대해서 빡빡하게 설명하는데 일단 내용이 개 많 음
특히 기법의 바탕이 되는 수학적인 유도과정 설명을 듣고 있다 보면 정신이 빠져나감
그런데 수업 중에도 계속 말하지만 유도과정은 이해가 되면 좋고 아니면 그냥 취지만 느끼고 넘어가도 됨
(취지는 느껴야 함...)
후반은 딥러닝 과목이랑 내용이 거의 완전히 겹치는데 이것도 압축률이 장난아님
딥러닝을 같이 들었기에 망정이지 아니면 포기했다...
기출문제 없는 신규과목인데 심지어 강의/본교재/워크북 모두 연습문제가 없음
교수님이 홈페이지에 올려주는 축약된 시험범위 보고 그 부분 집중적으로 공부해야 함
문제 자체는 머신러닝 기법의 원리와 개념을 이해했는지 물어보는데 썼다시피 내용이 개 많 아 서 그것만 해도 버거움
이지선다 많음
예를 들면 강화학습에서 정책과 환경에 대한 설명을 한 문장 안에 뒤섞어놓고 OX를 물어보는 식
정확히 안 보면 다 틀릴 듯...
<운영체제> 김진욱
PPT를 잘 만듦(2)
진짜 핵심적인 내용만 체계적으로 잘 가르쳐줌
근데 진짜 핵심적인 내용만 남겨놓음 ㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋㅋ
3학점 과목을 회당 1시간으로 컷하는 방송대 특성상 어쩔 수 없긴 한데...
강의시간도 짧은 편이라 좀 늘리고 내용을 더 넣어도 되지 않나 싶기도
(들을 때는 짧아서 좋기는 함)
시험은 무난
<컴퓨터보안> 김진욱
내용상 온갖 보안방식의 영어 약자가 너무 많이 나와서 진짜 헷갈린다...
시험은 무난(2)
<프로그래밍언어론> 김진욱
서로 다른 언어 두 개 정도를 각각 대충이라도 알고 들어야 이해가 쉬울 듯
이건 시험이 생각보다 까다로웠음
<데이터베이스시스템> 정재화
잘 가르쳐주는데 시험은 약간 대중없이 나옴
데이터베이스 규칙 같은 건 사실 걍 사무직이 엑셀로 데이터관리할 때도 적용될 만한 내용이라 좋았음
그러나 SQL문 문제는 대비를 안 하고 가서 거의 찍어서 맞았다...
<클라우드컴퓨팅> 정재화
진짜 실제로 쓸 수 있을 법한 실습을 해서 좋음
근데 선수과목이 좀 부실한 상태로 들어서인가 엥? 포트가뭐지? 하고 뭐가 뭔지 잘 이해못하는 상태에서 기계적으로 따라만 해서 아쉬움..
시험에 실습 과제 내용도 나옴
<C++ 프로그래밍> 이병래
김진욱 교수님과 약간 반대 타입
최대한 오프라인 대학 수업 비슷하게 꽉꽉 채워서 하고 강의시간이 툭하면 80분... 90분... 이럼
선수과목 이해도가 있다는 전제하에 밀도높게 진행을 하다 보니 잠깐 넋놓으면 따라잡을 수 없어짐
C로 연습을 좀 해보지 않았으면 버거웠을 거 같음
그래도 논리적으로 잘 가르쳐주고 의문이 생길 만한 부분은 어김없이 보충설명이 있어서 좋음
강의 너무 길어서 호불호를 좀 타는 듯
<컴퓨터그래픽스> 이병래
선형대수를 안 듣고 들으면 진짜 뭔소리지? 상태로 학기를 마감할 수 있을 듯
선대 들었는데도 거의 까먹어서 기억을 되살리느라 힘들었다...
평소에 쓰는 그래픽 프로그램의 이 기능은 이렇게 계산을 하는 거구나 라는걸 알게돼서 나름대로 흥미로웠음
근데 흥미롭기만 하고 계산식 유도과정을 듣고 있으면 좀 괴로움...
코드까지는 진짜 못따라가겠어서 코드 설명 부분은 넋놓고 들었다
정말 다행히 시험에는 복잡한 계산이나 코드는 안 나옴
간단한 계산은 나옵니다...
<인공지능> 이병래
초반부는 알고리즘 / 중반부는 논리학 / 후반부는 수학
각각 엄청 어렵진 않지만 열심히 듣고 열심히 공부 안 하면 이것도 뭔소리지? 상태로 학기 마감 가능
글고 수학 베이스 없으면 좀 힘들 듯
근데 21세기 살면서 인공지능이 어떻게 굴러가는 건지는 알아둬야 한다고 생각해서 유익한 과목이었음
<딥러닝> 이병래
딥러닝 기법과 코드를 번갈아가면서 봄
전반적인 딥러닝 개념 부분/CNN 모델 소개/RNN-트랜스포머-LLM 소개를 다 다른 교수님이 하심
머신러닝과 마찬가지로 기본 개념 양 자체가 많아서 빡셈
기출문제 없는 신규 과목
다행히 얘는 교재+워크북에 연습문제가 많이 있기 때문에 연습문제 다 풀어보면 웬만큼 대비가 된다
근데 객관식만 풀고 넘기지 말고 주관식에서 어떤 개념 주로 물어보는지도 같이 보는 게 좋음
시험은 전반적으로는 머신러닝과 유사하게 기본 개념을 이해했는지 위주
다만 책에 실린 연습문제 중에 지엽적인 내용이 있어서(모델이 몇년도에 대회 우승 준우승) 같은 지문에는 대비해야 함
<자연언어처리> 유찬우
이건 컴퓨터과학과 강의는 아닌데 딥러닝이랑 내용적 연관성도 있고 하니 여기에 그냥 써놓음
프라임칼리지 강의고 교재가 따로 없음
딥러닝과 비슷하게 자연언어처리 기법이랑 코드를 번갈아가면서 보는데 코드 비중이 더 높은 듯
강의자료에 있는 연습문제를 꼭 풀어보는 게 좋음 거의 비슷하게 나옴