AI 대학원 준비중인 대학생 공부해야 할 과목

2021.09.19

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안녕하세요 지금 AI대학원을 준비중인 대학생입니다.

학과가 관련이 없는 학과라서 대학원 입학을 위해 따로 공부중(독학)인데 현재까지 공부한 과목이 이산수학, 선형대수, 미적분학 이고 앞으로 해석학,통계학,알고리즘 자료구조, 데이터베이스, 데이터마이닝, 머신러닝 순으로 공부를 진행할 예정입니다.
그래서 이제 해석학을 공부하려고 하던 중 약간 곤란한 상태여서 몇가지 질문 드립니다.

1. 미적분공부할 때 푸리에 적분을 포함해서 적분은 AI에서 많이 사용하지 않는다고 해서 별로 건드리지 않았는데 맞는지? 만약에 사용되는 부분이 있다면 어떤 것이 있는지 궁금합니다.

2. 해석학에 종류가 많은데 어떤 부분을 공부해야 하는지? (미분기하학, 수치해석학, 복소해석학, 실해석학 등등)

3. 공부할 때(해석학이 아니더라도 AI관련) 추천할 만한 강의나 책 있을지?(e.g. 책 : mml 강의 : cs231n)

또한 제가 위에서 말씀드린 내용 이외에 공부할 내용이 있으면 부디 말씀해주시면 감사드립니다.(독학이라 정보가 많이 없어요ㅠ)

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댓글 15개

정직한 코페르니쿠스*

2021.09.19

AI대학원도 분야가 여러개죠 근데 제일 핵심적인 수학은 통계학,선형대수이고요 머신러닝 관련 이론연구에서 보통 함수해석학 관련 내용이 많이나오는거같습니다. 그냥 수리통계학하고 선대 공부하고 바로 머신러닝 책을 읽어보세요. 근데 cv nlp는 또 전산지식이 꽤 필요한것으로 보이나 이부분은 제가 잘몰라서.

대댓글 1개

2021.09.19

댓글 감사드립니다.

2021.09.19

사실 ai 대학원을 위해 교과목 시퀀셜하게 한과목 한과목 보는것보다 어떤 주제를 잡고 그거를 연구하는 프로젝트 식으로 하는게 ai포함한 cs에서 필요한 역량입니다. 프로젝트 과정에서 필요에 따라서 그때그때 하면되고요

그래도 글쓴이께서 시간날때 과목을 하나하나 잡는다면
분야에 따라서 좀 상이할 수 있으나 미적분학과 선형대수면 충분합니다. (물론 optimizer 같은 분야는 이정도에 그치면 안되겠죠?) 그리고 분야에 따라서 모르는게 나오면 그때보면 됩니다. ai 에서 cv나 nlp에서의 주요 학회 cvpr,iccv,eccv,acl,naacl,emnlp 같은 프로시딩 보면 수학의 정도가 어느정도라는 것을 알 수 있습니다.

수학외에 cs과목이라기 보다 연구자의 필수역량은 python과 linux 인거 같네요 그리고 그위에 deep learning framework인 pytorch 를 잘하면 좋고요.

제가 제안드리고 싶은 것은 인턴으로 들어가서 learn by doing 하던가 아니면 개인프로젝트를 스스로 하는것입니다. 그러면서 과목 공부를 secondary 로 하는것을 추천드립니다.
해석학,통계학,알고리즘 자료구조, 데이터베이스, 데이터마이닝, 머신러닝 이렇게 하신다고 하는데
어떤 분야를 가는지 모르겠지만, 파이썬(python 하면서 자료구조나 알고리즘 잡는게 일반적, 그리고 cs 알고리즘에 쓸데없는것도 많음 핵심적위주로 ),머신러닝, 딥러닝, (vision,nlp) 이렇게 가는게 좀더 ai 대학원 fit 에 맞지 않나싶네요

대댓글 6개

2021.09.19

좋은 말씀 감사드립니다.
제가 저렇게 설정한 이유는 제가 학점이 별로 좋지 않아서(2점대 후반) 다른 학교 랩은 꿈도 못 꾸는 상황입니다.
그래도 그나마 스스로 커버하기 위해 그리고 이후 대학원 들어가서 수행하는 연구에도 득이 되게 할 수 있는 방법이 뭐가 있을지 혼자 생각해 보았습니다. 그에 대한 결과가 AI와 관련한 과목들에 대한 이해를 최대로 높여 놓자 였고 그렇게 지금 반년정도 목표를 정하고 진행 중인데 댓글 주신 두 분 모두 이렇게 말씀을 하셔서 당황스럽네요.
현재 4학년 2학기를 진행중이고 원래는 공부를 어느정도 마친 후 내년 하반기나 후내년 상반기를 노려보려고 한 상황입니다. 현재 상황이 이래서 인턴을 하는 것은 안될것 같고 개인 프로젝트를 진행하면서 말씀하신 자료구조나 알고리즘 머신러닝 등과 같은 과목들을 진행하는게 좋을 것 같습니다.
그런데 개인 프로젝트라는 것이 어떤 것을 의미하는지 잘 모르겠습니다. 기존에 나와있는 기능들을 제가 코딩해보는 것일까요?

2021.09.19

개인 프로젝트라 함은 어떤 문제에 대한 솔루션을 해결하기 위한 중장기적 계획이라고 생각이 듭니다만...
단순하게는 기존에 나온 모델에 대한 구현 및 활용이 될 수도있고
더 나아가서는 내가 하는 분야에서 현재 겪고있는 문제를 리뷰 논문을 통해 파악한 뒤
기존의 것들에 대한 구현, 해결책 제시 및 구현 과 같은것들이 될수있겠죠?

예를 들어, "vision model의 많은 연산량에 따른 속도 저하" 라는 문제를 찾았다면
"model 경량화 기술에 대한 동향 및 해결방안" 이라는 프로젝트 주제로 related work 나 그에따른 모델들을
구현하거나 비교하는거죠.. 그리고 좋은 생각있으면 실험도 해보고

2021.09.19

넵 감사합니다.

2021.09.23

시간이 좀 지났는데 다시 읽어보고 의문이 드는점을 하나 발견해서 질문 드립니다.
연구자의 필수역량 중에 리눅스를 말씀하셨는데 리눅스가 pytorch나 그 외에 것들 보다 필수적인가요?
제가 알아보면서 리눅스는 처음 들어봐서 어떤 부분에서 필요한지 몰라 질문드립니다.

2021.09.23

아 리눅스와 파이토치의 경중을 따지려면 당연히 딥러닝 프레임워크인 pytorch죠.
돌이켜 생각해보면 리눅스(운영체제 이름입니다.맥과 윈도우 같은)를 따로 공부하기보다 딥러닝 프로그래밍하면서 그때그때 마다 조금씩 찾아보세요. (sudo, rm, cp, apt ~ , mount 그냥 머 이런 단순한것들..?)
왜냐면 주위의 많은 연구실들이 리눅스 서버에 포트하나 열어주고 알아서 하라고 합니다.
그러면 그 포트에 들어가서 도커 실행시켜서 주피터 돌리고 텐서보드 돌리고 할텐데 그렇게 깔고 설치하는게 리눅스다 보니 리눅스를 그래도 한번쯤 손에 익혀야 이런게 수월하테니깐요. (필수 역량이라는 표현은 과장인거 같네요 ㅎ)

그리고 요즘 pi들이 pytorch 잘하는것을 굉장히 좋아합니다. 학계에서는 이미 pytorch 가 판을 치니...

2021.09.23

아하 그렇군요. 답변 감사합니다.
리눅스가 무엇인지는 알고 있는데 AI분야에서 사용되는지는 처음 알았습니다.
염두에 두고 있어야겠네요.
좋은 정보 감사드립니다.

2021.09.19

윗분들이 말하셨듯이 AI뿐만 아니라 CS는 전반적으로 Top-Down approach가 효율적인 분야입니다. 물론 선형대수, 확률통계, 자료구조, 알고리즘 등의 지식이 선행지식인 것은 맞지만 과목 자체의 범위와 AI에서의 쓰임이 일치하는 건 아니거든요. 학생이 1~2학년 즈음의 저학년 학생이라면 그렇게 접근해도 시간이 충분하겠지만, 4학년 2학기라면 관련 연구실에서 인턴을 하거나 무언가를 만들어보며 그때그때 필요한 지식들을 습득하며 채워가는 방식이 더 효율적일 것 같네요.

대댓글 1개

2021.09.19

네 감사합니다.

2021.09.20

수학과인데 미분기하학, 수치해석학, 복소해석학, 실해석학 저런 게 물론 쓰이는 부분이 있긴 하지만, AI를 이론적으로 하는 분야가 아니라면 굳이 저런 거 까지 다 할 필요는 없을 겁니다.

대댓글 1개

2021.09.21

답변 감사드립니다.

2021.09.23

1. 미적분공부할 때 푸리에 적분을 포함해서 적분은 AI에서 많이 사용하지 않는다고 해서 별로 건드리지 않았는데 맞는지? 만약에 사용되는 부분이 있다면 어떤 것이 있는지 궁금합니다.
미적분 공부한다는게 학부기준으로 calculus를 공부한게 맞다면, 미적분 내용중에 적분내용은 안봤다는 뜻인가요? 그렇다면 어지간하면 적분내용도 보는게 좋습니다. 당장 생각나는건 리만-스틸체스적분이 있네요.

2. 해석학에 종류가 많은데 어떤 부분을 공부해야 하는지? (미분기하학, 수치해석학, 복소해석학, 실해석학 등등)
미분기하학, 복소해석학, 실해석학은 수학원전공사람들도 어려워하는 과목입니다. 하면 좋기는 한데 시간대비 효용이 많이 떨어지니 차라리 대학원들어가서 시간날때 공부하세요 (어차피 안하겠지만 ㅋㅋㅋ) 굳이 한다면 수치해석학 추천합니다.

3. 공부할 때(해석학이 아니더라도 AI관련) 추천할 만한 강의나 책 있을지?(e.g. 책 : mml 강의 : cs231n)
ESL, ISLR추천합니다.

또한 제가 위에서 말씀드린 내용 이외에 공부할 내용이 있으면 부디 말씀해주시면 감사드립니다.(독학이라 정보가 많이 없어요ㅠ)
수리통계의 base가 해석학이고, 회귀분석의 base가 선형대수입니다. 해석학 선형대수가 공부가 끝나셨다면 수리통계, 회귀분석을 공부하시는 걸 추천드립니다. 이렇게 공부하시면 아마 어디가서 '빈수레가 요란하다' 소리는 듣지 않을 겁니다.

대댓글 1개

2021.09.24

답변 감사드립니다.

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