## 강의후기
* (준호) "양자화" - 내용 자체는 딥러닝에 있어 협소한 부분이라고 생각되어서 편하게 들었는데, 토이 코드로 실습하는 부분에서 연산 속도가 비약적으로 감소하는 걸 보고 생각보다 필수적이고 유용한 스킬이라는 생각이 들었습니다. 간단한 딥러닝 프로젝트를 웹으로 구성했을 때, 예측이 3~4초 걸리는 것을 1초 미만으로 줄일 수 있다고 생각하니 중요하다고 와닿았습니다.
* (준배) 양자화와 지식 증류로 넘어가면서 확실히 더 어렵고 복잡한 내용이 많아졌습니다. 양자화는 부동소수점부터해서 큰 컨샙은 알겠지만, 더 깊게 내용을 이해하지는 못했습니다. 아무래도 많은 논문과 내용을 가볍게 소개하시는 정도로 하시기때문에 이후에 좀더 내용을 이해하고싶고 공부하고싶으면 깊게 공부해야 할거 같습니다.
* (지원) 오늘도 역시 '이런 게 있구나' 정도만 받아들인 것 같다. 잠자리를 잡는지는 잘 모르겠지만, 잠자리를 뿌려주는 것도 쉽게 만날 수 없는 기회이기 때문에, 잘 기억해 놨다가 두고 두고 봐야 겠다는 생각을 했다.
* (현우) 제가 알고 있는 양자는 확률론이라고 생각했지만, 경량화에서 강의 내용이 달라서 헷갈립니다. 마스터님의 코드를 해석하면서 오늘의 강의를 이해하고 있습니다.

## 질문
* (현우) 물리학에서 양자와 강의에서 말한 양자화의 차이?
* (준호) 연속적인 분포를 discrete한 (나눌 수 없는) 단위로 나눈다는 점에서, "나눌 수 없는 최소 단위"라는 개념은 비슷한 것 같다.
* (준배)
* (지원) 물리학에서 양자 -> 더이상 나눌 수 없는 에너지의 최소량의 단위
* (현우)

## 마스터 클래스 질문
* 인공지능 경량화 분야만 요구하는 업체는 별로 없다고 들었습니다. 마스터님의 생각하는 현재의 인공 지능 경량화 시장은 어떻다고 생각하시나요?
* 경량화를 잘 하려면 C 언어를 잘해야 하는지 궁금합니다.
* Pytorch에서 ARM64, AMD GPU 등 다양한 하드웨어를 지원할 예정이라고 들었습니다. 현재 독점적으로 사용되는 CUDA 플랫폼에 미칠 영향이 클지 알고 싶습니다.
* Edge 디바이스의 발전과 경량화의 상관 관계를 알고 싶습니다.

## 정보
* (준호) 책 추천
* 컴퓨터과학이 여는 세계
* 코드(CODE)
* 시각화
* (준호) Tensorboard
* (현우) [Notebook에서 실시간 시각화](https://github.com/stared/livelossplot)

## 잡담
* P stage 계획 / 질문