AI에서 집중해서 공부할 부분

... 교수님 생각보다 제 생각대로 살고 싶어서..
그럼에도 묻는 이유는 더 좋은 방법이 있거나
아니면 저 두가지 중에 조금 더 구체적인게 있지 않을까 해서 적어봤습니다.
답변 남겨주셔서 감사합니다

저도 다른 학생들에게 AI 분야를 권유하거나 같이 연구를 하는 입장인데, (저도 같이 연구하지만) 어떤 사람과 몇 번 연구를 해 보면 이 학생이 어떤 분야를 하면 잘하겠다, 어디는 잘 핏이 안맞겠다 라는 걸 어느 정도 (편견이 섞였겠지만) 알 수가 있을 것 같단 생각이 듭니다. 생판 모르는 게시판에서보다는 그래도 자신을 잘 아는 분들께 여쭤보는 게 좋지 않나 했습니다.
지금 같이 일하는 사람들에게도 각각 다른 조언을 하고 있습니다.

ㅋㅋㅋ 사실 연구실에서 저만 cs전공인데
다들 코딩에 미쳐 있다는 느낌이 들어서요.
제가 보기엔 그냥 요구사항만 잘 정리하면
코딩은 그렇게 어렵지 않은거 같은데..
(텐서플로니 파이토치니 다 라이브러리 땡겨 쓰는거 같아서)
다들 기본 베이스는 안하고 코딩에만... 집중하는거 같아서 한참 생각해봤습니다.
도메인 마다 입력특성이 다르니까 그거만 맞춰도 먹고 살기엔 지장은 없겠지만 ...
그럼 재미가 없을거 같고...
재미를 찾으려니.. 너무 수학이 버거워서..

AI 랩에서 (특히 논문 잘 안나오는) 많이 발생하는 상황인데 수학 피하려고 코딩 열심히 하는 척하는 모습을 많이 발견할 수 있습니다. 작성자님께서도 거기서 완전히 벗어나진 못하고 계시다고 하고 있고요.
교수님께 문제를 할당받은 뒤에 거기서 파고들 점을 찾는 데에 집중해보세요. 코딩과 수학은 모두 그 도구입니다.

딥러닝 프레임워크가 있기 때문에 뉴럴네트워크 코딩이 쉬워보인다는 말은 동의하기 어렵네요... 뉴럴네트워크의 복잡도에 따라 다르겠지만, 임의의 딥러닝 모델에 대해 논문만 보고 official implementation과 대동소이한 구현이 되는 사람 생각보다 많지 않을 듯 하네요.

네 의견 감사합니다.

ㄹㅇㅋㅋ

좀 이야기가 다르게 표현하다 보니 꼬인 부분이 있네요.
코딩을 등한시 한다기 보단 음.. 다들 수학을 버리고 코딩에만 몰입하는게 좀 안타까워서요. 기저에 깔린 원리를 제데로 이해하고 코딩을 하는건지 단순 구현을 위해서 코딩에 집중하는 건지 궁금해서 말이죠.

입장차이가 아닐까 싶어요.