인공지능 대학원 입학전 공부할 것 정리

안녕하세요 엔밸로퍼입니다.

 

오늘은 제가

AI 대학원 입학을 앞둔 상황에서

어떤 것들을 준비해야 되는지 고민이 많았는데요.

 

어떤 것들이 필요한지와

그 이유에 대해 정리해보았습니다.

 

 

 

인공지능 대학원을 위해 필요한 사전 기본/기초 역량 :

 

1. 수학

기본적으로 선형대수학과, 수리통계학 지식이 필요합니다.

 

선형대수 : 인공지능은 데이터를 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 제공해줘야 합니다.

선형대수에서는 벡터와 행렬등을 배우는데, 행렬을 통해 사진이던 영상이던 글이던 모든 데이터를 행렬 형태로 표현 가능하기에 선형대수가 기본 과목이 됩니다.

(위키백과 - 선형대수학 : 벡터 공간, 벡터, 선형 변환, 행렬, 연립 선형 방정식 등을 연구하는 대수학의 한 분야이다)

 

수리통계 : 또한 데이터에 대한 분석을 위해서 통계 지식이 필요합니다.

 

 

 

 

 

2. AI 기초

무엇보다 MachineLearning과 DeepLearning 기초는 알아야 합니다.

다양한 강의가 많이 있는데요.

 

 

 

(해외/국내) 대학 강의도 많이 있고요.

- CS231n : Deep Learning for Computer Vision (Standford)

- CS229n : Machine learning (Standford)

 

 

 

교육사이트의 강의도 좋다고 생각합니다.

(참고 : 이전 블로그 글에서 Udemy 무료 구독권으로 아래 강의를 들을 수 있습니다.)

 

- 인공지능 이해를 위한 머신러닝 기초 다지기(성균관대 교수님)
- AI 완전정복을 위한 딥러닝 튜토리얼(성균관대 교수님)

https://nveloper.tistory.com/10

AI 무료 교육 추천 (feat. udemy 무료 구독권 신청)

 

 

 

 

 

3. 프로젝트

Kaggle이나 Dacon에서는

제공되는 데이터를 통해 데이터 분석을 실습해 볼 수 있습니다.

 

Kaggle은 global 사이트이며, Dacon(데이콘)은 한국 사이트입니다.

https://www.kaggle.com/

https://dacon.io/

 

 

4. 논문(본인 관심 분야 쪽)

마지막으로 본인이 하고 싶은 분야쪽으로의 논문등을 공부해야 합니다.

 

예를 들어 저는 시계열 데이터의 이상탐지, 예측 그리고 xAI등에 관심이 있습니다

우선은 관심주제의 서베이/review 논문을 통해, 해당 분야의 정리된 히스토리와 새로운 시도들을 접하면서 시작하는 것도 좋습니다.

 

 

 

요약:

1. 수학

2. AI기초

3. 프로젝트

4. 논문

 

 

 

왜 이것들을 해야되는 지 생각해보고

필요한 부분부터 먼저 해나가시기를 추천드립니다.

 

 

밑바닥부터 처음부터 다 들으려 하면 

하다가 금방 포기할 수 있으니까요.

 

 

당장 필요한 것부터! 현재 필요한 만큼!

실천해나가시길요 ㅎㅎ

 

 

 

감사합니다.