선배님들 딥러닝, 머신러닝, 인공지능 공부 커리큘럼에 대해서 정말 궁금합니다ㅠㅠ

sehan1802의 이미지

안녕하세요 딥러닝, 머신러닝 공부하려는 학부생입니다. 그리고 인공지능관련 학과입니다.

이쪽으로 해보고 싶습니다.

근데 학교에 정확한 커리큘럼이 없어 제가 혼자 공부하려고 합니다.

제가 졸업예정자가 아니라 아직 기관에서 국비로 운영하는 프로그램은 못듣습니다.

정말 잘해보고 싶습니다. 하지만 혼자선 정말 막막합니다...

커리큘럼 알려주시면 정말 그대로 실천하겠습니다.

무슨 책을 사야할지, 무슨 인강을 들어야할지, 어떻게 공부를 해야할지, 가장 제가 의도하는 바에 충족할 수 있는지가 궁금합니다.

도와주세요 선배님들

좋은하루되세요.

세벌의 이미지

학생이네요? 교수님과 얘기는 해보셨나요?

혹시
https://ocw.mit.edu/search/ocwsearch.htm?q=deeplearning
또는
https://ocw.mit.edu/search/ocwsearch.htm?q=machine%20learning
이런 걸 찾으시나요?

Pick Feky@Google의 이미지

십수년전에 머신러닝을 전공한 사람으로서 (지금은 취미로만) 말씀드리자면, 학부생이시면 머신러닝을 하실 필요는 없고 통계학 (수리통계, Statistical Inference, Nonparametric Statistics) 과 선형대수, 고등미적분학 (미적분학과 해석학 사이쯤 있는) 정도 해두시고 대학원에서 머신러닝을 하시는게 좋아보이네요. 머신러닝 자체는 책들이 있기는 하지만 최근에는 논문이나 코드들 보면서 하는게 좋습니다. 그리고 관심있는 애플리케이션 (이미지, 음성, 텍스트 등) 하나를 골라서 그것 위주로 공부하시는게 좋습니다. 머신러닝이라는게 사실 그냥 비모수통계학이라서 짬밥싸움입니다.

slee0303의 이미지

조금 맛보기로 하신다면, 아나콘다 설치하고, TensorFlow를 사용해서, 파이선으로 초보적인 알고리듬은 짤 수 있습니다.
깊이 하시려면 통계학과 선형대수, calculus 공부가 되어 있어야 합니다.
머신 러닝이라고 하지만, 사실 상 statistical learning application을 좀 멋있게 표현한 것에 불과합니다.
하여튼, 현재 실무에 쓰이는 AI는 모두 머신러닝이고, 실제 bottom-up 방식의 AI는 공상과학 영화에만 존재할 뿐, 연구도 거의 되지 않고 있습니다.

p.s. 개인적으로 도움이 되었던 책들 소개합니다.
Linear Algebra - Gilbert Strang
Calculus - Gilbert Strang
All of Statistics - Larry Wasserman