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AI 대학원 준비 막막(사소한 도움이라도 감사드리니, 부탁드립니다ㅠㅠ)

2021.05.25

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현재, ky학부 4학년 재학중인 학생입니다.
학점은 3.9 / 4.5 입니다.
본전공은 문과이지만, 과의 특성상 컴공만큼은 아니겠지마느 python과 java를 활용한 프로젝트 경험이 몇 있습니다.
최근 몇개월전부터 AI 분야에 관심이 많이 생겨서, 스스로 공부를 하는 중입니다.
여러 글을 찾아보았고, 수학적인 기반이 필요하다는 이야기가 많아서 지금 MOOC로 선형대수학을 다 공부했고, 확률과 통계나 수학적인 기반을 혼자 조금 더 공부할 생각입니다. (어느정도 선까지, 필수적으로 공부해야하는 부분이 어느 것이 있는지 알려주시면 그것도 감사드리겠습니다. 아 그리고 AI 강의 관련해서는 지금 앤드류응 교수님의 머신러닝을 거의 다 들어가고 여력이 되면 standford의 c231도 들어볼 생각입니다!
python은 무리없이 코딩을 할 수 있는 수준인 상태라서, 파이썬이 딥러닝과 머신러닝 구현에 많이 쓰인다는 말을 듣고
딥러닝, 머신러닝 코드를 제가 혼자서 구현하지는 못하지만, 교재를 하나 사서 다 한번씩은 구현은 해본 상태이고 코드를 보면 아 대충 이런 코드구나 이해는 하는 수준입니다.

여기까지 저에 대한 배경정보인 거 같고,, 제가 현 상황에서 일단 AI 프로젝트 관련 경험이 없는 것이 너무 걱정이 되는 부분인데 다른 여러 글들을 찾아보면, dacon이나 kaggle로도 많이 참여를 해보고 결과물을 만들거나, 논문을 스스로 작성해보라는 것도 봤는데
논문을 작성하는 것은 너무 저에게 큰 수준인 것 같고 막막하기라도 합니다!

지금 제가 할 수 있는 현실적인 조언이나 구체적인 조언들 주시면 너무 감사히 듣겠습니다!!
아, 제가 잘 모르지만 대충은 조심스럽게 ky나 성대 한양대 인공지능 대학원 생각중입니다. 긴 글 읽어주셔서 정말 감사합니다. 가능성이 얼마나 되는지도 써주시면 선배님들의 조언 귀담아 듣겠습니다!

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댓글 13개

집요한 피터 힉스*

2021.05.25

설카포도 다 써보셔도 괜찮을 것 같아요

대댓글 3개

집요한 피터 힉스*

2021.05.25

컨택부터 하시는게 급할 것 같습니다. 입시 통과 못할 것 같으면 컨택도 안받으시니, 컨택만 잘되면 가능성이 있는거겠죠 ㅎㅎ

2021.05.25

제가 아직은 AI 부분에 대해서 프로젝트를 진행한 바가 없는데, 이런 부분은 어떻게 채워야할까요?
그리고 논문구현도 해봐야할까요?
음.. 남은 기간 어떤 공부를 하는 것이 좋을까요?
아 그리고 컨택은 그냥 제 나름대로 자기소개서 같은 거를 작성해서 같이 드리면 되겠죠?
많은 질문드려서 죄송합니다ㅠㅠ
추가로, 정말 현실적으로 제 가능성을 좋게 봐주신 거는 감사한데,, 어느 부분이 그러한가요? 저는 불안해서요
집요한 피터 힉스*

2021.05.25

설카포에 붙으실지는 제가 확답을 드릴 수는 없는 것 같고 기본은 되신다고 생각해서요. 입학하신 분들 중 공부 못하고 오신 분들도 종종 계셨거든요.

2021.05.25

제 과거를 보는거같아 로그인하고 댓글 답니다
저도 ky 문과출신인데 어케어케 자대 인공지능 랩실로 진학했습니다.

우선 님이 어떤 랩실을 갈지 목표를 정해야해요. 처음은 높게 시작합시다. SKP 관심있는 랩실에 싹 다 컨택 메일 돌리세요. 전 학점도 님보다 낮고 딥러닝 관련 지식도 적어서 skp는 엄두도 못냈는데 님은 충분히 해볼만한거 같아요

Kaist 인공지능대학원은... 보통 ky 컴공 4초반대도 들어가기 쉽지 않아서 힘들수 있어요. 그래도 우선 컨택하고 입학 시험까지 쳐보세요. 포공은 지필고사를 보는데 Mathmatical for machine learning 이책으로 시험칠거에요. 컨택하고 지필고사 공부하세요. 서울대는 컨택 비중이 엄청 커서 관련 랩실 교수님들께 쏵 다 컨택메일 돌려보세요

만약 저렇게 했는데 컨택이 안됐거나 시험 붙기 힘들거 같으면 자대 인기랩 컨택해보세요. 아시겠지만 고대는 인공지능대학원이 과거 뇌공학과 기반이라서 medical분야에 좀 특화돼있어요. 물론 최근 부임하신 교수님들은 로보틱스나 비전쪽 전문이신거 같아요. 자세한 정보는 모르겠지만 관심있으면 컨택해보세요.

근데 인공지능학과 말고도 다른 학과들에 인기있는 인공지능 관련 랩실들 엄청 많아요. 산업경영공학과나 컴공이나 전전에 인공지능 연구하고 잘나가는 랩실들 많으니 그쪽에 다 컨택해보세요.

지금 본인이 느끼기에 아는거 하나 없고 다른 지원자들보다 많이 떨어진다는 생각할수도 있는데 비전공자 출신에 저정도면 뭐 괜찮은겁니다. 그리고 고대 학벌 버프가 엄청 들어가서 분명히 자대 랩실중 한군데 이상은 님 받아줄겁니다.
고대는 컨택이 전부이니 컨택 성공하면 걍 합격한거에요.

혹시나 해서 하는 얘긴데 한양대나 성대는 생각하지 마세요. 저기가 안좋다는건 아니지만 아무리 망해도 무조건 자대 랩실은 갈 수 있으니 최대한 높은곳부터 차례로 지원하세요 홧팅

대댓글 6개

2021.05.25

선배님, 우선 너무 혼란스러운 마음을 가지고 있는 제 자신에게, 굳이 지나치지 않으시고 자그마한 길을 제시해주셔서 감사합니다!
컨택메일은 보통 언제부터 돌리고, 어떤 내용들을 포함해서 보내면 될까요? 자기소개서도 보통 같이 보내나요? 보낸다면 형식이 따로 정해져있는 것은 아니고 자유로운 편이라고 보면 되나요?
아,, 드리고 싶은 질문이 너무 많은데, 우선 정말 감사드립니다!

2021.05.25

올해 하반기 지원은 이제 거의 끝났으니 이제 슬슬 내년 상반기 지원 시작한다고 보면 됩니다.
목표로 하는 제일 높은 랩실들부터 지금부터 컨택메일 보내세요. 카이스트나 포공같은 경우 컨택이 의미없다는 말도 있지만 그래도 안하는것보단 나을거에요. 저렇게 컨택하다보면 교수님과 면담을 진행하게될텐데 얘기하면서 대충 이정도 라인은 갈수있겠구나 감이 올겁니다.

컨택메일은 정해진 형식이 없지만 CV라고 이력서? 형식이 있는데 그거대로 보내면 될거에요. 구글링하면 대충 양식 나오는데 그런거 변형해서 쓰세요.
당연히 연구한 프로젝트같은건 없을테니 그런건 빈칸으로 두고 cv 하단에 짧은 자기소개서 붙여서 작성하시는게 좋을거에요.

컨택메일 보내기 전에 각 랩실들이 최근에 어떠한 방향의 연구를 하고있는지 조사하고 그쪽으로 관심이 있다고 적으시면 좋을거같아요.
가끔씩 모두 랩실들에 똑같은 형식으로 단체메일 보내는 바보들도 있는데 그러지 마시고 각 랩실에 특화되게 조금씩 내용은 바꿔서 보내는거 추천드려요

근데 저렇게 모든 랩실별로 연구주제 찾고 작성하는게 쉬운게 아니에요 특히 님처럼 배경지식이 부족한 상황에서는 더욱 그렇겠죠. 그러니 지금부터 컨택메일들 보내시면 시간 충분하실거에요

2021.05.25

아 감사합니다! 지금부터라도 열심히 여러군데 작성해서, 부딪혀봐야지 감도 얻을 수 있을 것 같아요 말씀 들어보니까.
열심히 달려봐야겠습니다! 답변 정말정말 감사드립니다 :)

2021.05.30

댓쓴이님께서 주신 여러 좋은 정보들을 가지고 하나씩 차근차근 준비해나가고 있는 중입니다!
저는 NLP 분야 쪽에 조금 관심이 가고 말씀해주신대로 K대 같은 경우 산업경영에도 관심이 가는 랩이 있더라구요, 그런데 만약에 이쪽을 가게 되면, 대학원 지원을 할 때 인공지능 대학원이 아니고, 해당 학과의 대학원 쪽으로 지원신청을 하게 되는 것이지 않을까 싶은데
이에 따라서 음,, 지원금이나 뭐 그런 여건이 많이 달라지는 게 있는 건가요? 아니면 그냥 지금처럼 제가 관심이 가는 연구를 하는 랩을 컨택을 하는 것이 맞는것일까요?

2021.05.31

잘하고계시네요ㅎㅎ 뭐 산업경영공학과나 인공지능학과나 별로 차이없어요. 인공지능학과라고 딱히 월급이 더 높은건 아니고 진리의 랩바랩이어서 랩실마다 다 달라요
과 상관말고 해당 랩실이 얼마나 연구적합성에 맞는지, 졸업생은 어디로 가는지, 월급, 교수님 랩실동료 인성 등등을 잘 파악하고 골라가세요.
물론 입학도 전에 저것들을 다 파악하는건 불가능하니 최대한 컨택 많이하고 좋아보이는 곳으로 가세요

2021.06.02

제가 댓글을 늦게 확인해서 죄송하네요! 많은 힘이되고 있습니다! 감사합니다 오일러님ㅎ
방탕한 게오르크 헤겔*

2021.05.25

지금은 대전K에 계신 C모 교수님 안암K시절
컴과에서도 인기연구실이었는데
정작 에이스들은 타과 출신이었다지

2024.07.12

AI/ML 안에도 분야가 다양하니, 자세히 살펴보시면서 결정해도 좋을 것 같아요. 윗분들께서 말씀주신것처럼, 요새는 웬만한 좋은 강의들은 다 온라인으로 올라오거든요. 하나하나 다 들으실 필요는 없지만, 분야별로 초반 몇강의를 보신다던가... 하면서 이런 분야도 있구나... 를 훑기에 좋을 것 같더라고요. 강의를 좀 보시고 나면, 해당 분야별로 유명한 컨퍼런스들이 몇개씩은 꼭 있어요. 거기서 나오는 test of time award 논문들이라던가, 올해 best paper이라던가, 꼼꼼하게 훑어보시면 좋을 것 같아요. 그 다음에 좀 마음에 드시는 분야가 생기신다면, 그때부터 본격적으로 랩 서치 해보시고, 각 랩에서 어떤 논문들이 나오나도 읽어보시면 어떨까도 싶어요.

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