안녕하세요. 저는 국내 상위권 대학 재학중이고 이중전공으로 통계학을 선택했고 졸업까지 2년정도가 남은 상황입니다. 작년에 6개월 정도의 데이터 사이언스 부트캠프를 수강한 경험이 있는데, 이 과정에서 배운 이론들을 좀 더 깊게 이해하기 위해선 수학 지식이 중요하다고 느꼈습니다. 수많은 딥러닝의 방법론들은 수학적 개념에 기반하여 이루어져 있는 것 같았습니다. 그래서 비효율적일 수 있지만 3개월간 고등학교 수학인 수1,수2,미적분,기하와벡터 까지 일단 인강으로 수강했습니다(삼각함수조차 교육과정에 들어있지 않았기에 남들은 알고들어가는데, 저는 처음보는 낯선 기분이 별로였어서 처음부터 다 공부하자는 마인드로 공부했습니다).
앞으로는 선형대수학 및 앤드류 응 교수님의 딥러닝 강의를 찾아서 들어보고 스탠포드 딥러닝 강의가 괜찮다고 추천받아 이강의를 수강해보며 스스로 공부해보려고 합니다.
이렇게 공부해 나가며 최종적으로 2년안에 딥러닝 관련 기초적인 논문들을 스스로 읽고 이해하는 역량을 가지는 것이 최종적인 목표이며, 포트폴리오로 캐글에 나가 입상까진 아니더라도 유의미한 결과를 얻고 싶습니다. 그 이후엔 해외나 국내에 관련된 대학원에 가서 정석대로 공부하고 싶습니다.
이러한 저의 목표가 문과 노베이스가 열심히해서 되는 목표인지 여쭤보고 싶습니다. 또한 이렇게 대학원까지 졸업하게 됐을때 현실적으로 제가 어떤 포지션에서 취업을 할 수 있는지 여쭤보고 싶습니다. 이 분야에 대해 정말 문외한이지만 관심이 크고 흥미를 느껴, 훌륭하신 분들이 많은 김박사넷에 글적어 봅니다!
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댓글 6개
2024.02.15
학부전공을 수학 과목을 많이 들으세요 해석학 미분기하 이런 것도 있으면 들으시고요
대댓글 2개
2024.02.15
조언감사합니다!
2024.02.15
일본어책이 좀 자세한 입문서가 많으니 보셔도 됩니다 도쿄까지 가셔서 서점 둘러보세요
2024.02.15
python도 공부
2024.02.16
누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.
일단 님이 말씀하신 수업 들어보세요. 이해가 되나. 되면 그걸 시작으로 고급과정들도 하나하나 듣다보면 당연히 전문가 될 수 있죠. 물론 그때까지 수백 수천시간 투자가 꾸준히 되어야겟지만.
겁먹은 장 폴 사르트르*
2024.02.17
수학, 통계학, 계산과학 관련 전공과목들 필수로 이수하세요. 인공지능 방법론들을 이론적으로 이해하는데 무지무지 많은 도움이 됩니다. 왜냐면요, 최근 인공지능 모델개발 관련해서 연구수요가 급격히 증가하는 분야가 우리들의 영원한 친구인 컨벡스 최적화와 비모수 베이지안, 그리고 떠오르는 신성 비선형동역학 정도로 요약될 수 있는데요, 이것들을 이해하려면 수학, 통계학, 계산과학에 대한 깊은 이해가 반드시 수반되어야하기 때문입니다.
2024.02.15
대댓글 2개
2024.02.15
2024.02.15
2024.02.15
2024.02.16
2024.02.17