# 37. GIST 레이드랩에서 진행한 5분 잡썰

"저 딥러닝 강좌도 다 봤고 시중에 나온 책도 다 봤는데 그 다음엔 뭘 해야하죠? 뭔가 아는 것 같으면서도 딥러닝을 잘 모르고 있는 것 같아요."

많은 분들이 딥러닝 튜토리얼 레벨의 학습을 마친 후 무엇을 공부해야 하는지 질문을 하십니다. 아마도 다음 타겟은 튜토리얼 속 문제가 아닌 real-world problem에 도전하는 것이겠죠?

하지만 real-world problem을 다루는 머신러닝 연구자/개발자는 튜토리얼에선 볼 수 없었던 많은 문제에 부딪치게 됩니다. 어쩌면 '뭐야.. 내가 현재 하고있는 일의 90%는 튜토리얼에서 중요하다고 언급도 안했던 내용들이잖아'라며 느끼실지도 모릅니다.

과연 튜토리얼 밖 실제문제에 딥러닝을 적용할 땐 어떤 이슈들을 맞이하게 될까요? 오랜만에 돌아온 테리의 딥러닝톡, 즐겁게 들어주세요 :)

[비디오]

[슬라이드]

* 테리의 딥러닝 토크 
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#36. 딥러닝의 실제적용, 튜토리얼과 무엇이 다른가?

"저 딥러닝 강좌도 다 봤고 시중에 나온 책도 다 봤는데 그 다음엔 뭘 해야하죠? 뭔가 아는 것 같으면서도 딥러닝을 잘 모르고 있는 것 같아요."

많은 분들이 딥러닝 튜토리얼 레벨의 학습을 마친 후 무엇을 공부해야 하는지 질문을 하십니다. 아마도 다음 타겟은 튜토리얼 속 문제가 아닌 real-world problem에 도전하는 것이겠죠?

하지만 real-world problem을 다루는 머신러닝 연구자/개발자는 튜토리얼에선 볼 수 없었던 많은 문제에 부딪치게 됩니다. 어쩌면 '뭐야.. 내가 현재 하고있는 일의 90%는 튜토리얼에서 중요하다고 언급도 안했던 내용들이잖아'라며 느끼실지도 모릅니다.

과연 튜토리얼 밖 실제문제에 딥러닝을 적용할 땐 어떤 이슈들을 맞이하게 될까요? 오랜만에 돌아온 테리의 딥러닝톡, 즐겁게 들어주세요 :)

[비디오]

[슬라이드]

* 테리의 딥러닝 토크 
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