알아보던 중 제가 너무나 하고 싶은 일이더군요. 그러나 정보를 검색해도 많이는 나오지만 구체적인 정보가 많이 없어서 뭐부터 시작해야 하나 너무 막막하더라고요. 그래서 여기에 글을 써봅니다.
지금 생각은 인공지능 대학원에 들어가서 석박사를 하고 싶은데 가능할까요?
조금의 가능성이라도 있다면 시도해보고 싶습니다.
많은 조언부탁 드립니다. 현실적인 따끔한 채찍도 괜찮습니다. 어떤 공부부터 시작해서 어디까지 해야하는지, 너무 광범위 하겠지만 간략하게 큰틀이라도 알려주시면 감사하겠습니다.
큰 꿈을 품고 나아가려는 사람에게 조그만 도움이 되어주세요.
글을 읽어주셔서 감사합니다.
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댓글 31개
2021.07.20
무크나 학원, 코딩 캠프 등으로 한 번 체험해 보심이 좋을 듯 합니당.
대댓글 1개
2021.07.20
감사합니다 :)
2021.07.20
음악을 전공하셨다고 했는데 혹시 고등학교때 수학은 어느정도 하셨었는지요?
인공지능은 미적분 선형대수가 필수 이고 추가로 CS 관련 지식과 알고리즘 자료구조에 대한 이해도 많이 필요합니다.
우선 K MOOC 에서 제공하는 데이터싸이언스를 위한 수학 강의를 들어보는 것을 추천드립니다
대댓글 1개
2021.07.20
수학을 썩 잘하진 못했었는데 다시 공부를 해야된다면 필사적으로 다시 해보려고 합니다. 학창시절땐 음악을 하다보니 수학에 큰 욕심을 안뒀었거든요...
2021.07.20
제 주변에서 간 경우가 없어 함부로 하라고 말씀 드리긴 어렵지만 아래와 같은 부트캠프 추천드립니다.
https://events.withgoogle.com/google-developers-mlb-kr-2021/
한다고 하면 가능은 하겠지만, 쉽게 석박사까지 가는걸 결정할 문제는 아니라고 봅니다.
그리고 국비학원 접근 시 조심하세요. 제대로 가르치지 않는 경우도 많습니다.
말만 커리큘럼이고 파이썬 기초 다루다가 텐서플로우 잠깐 쓰고 끝나는 식도 적지 않습니다.
진지하게 고민하시고 싶으시면 책을 통해 먼저 스터디 해보시는걸 추천드리구요. 그리고 나서도 해보고 싶으면 석사를 추천합니다. 그리고 석사하고 나서도 이 연구를 계속 이어나가고 싶다 하면 박사해도 늦지 않습니다.
진짜 석사 입학한다고 한다면 기본적인 파이썬, 자료구조는 할줄 알아야 합니다. 물론 이 두개만 하더라도 부족함이 많지만 그래도 지금 아무것도 모르는 상태에서 입학하려는 것보다는 낫습니다.
대댓글 1개
2021.07.20
내년 하반기 대학원 입학을 생각중이었는데 그전에 많은걸 해봐야겠군요. 조언 감사합니다!
2021.07.20
ai학과 입학은 어렵고, 문기원 등과같이 학교별 특수학과내에서도 비슷한 분야(음악)과 ai등을 접목시키는 연구하는 곳 있을수있습니다. 그전에 저도 윗분처럼 코딩캠프같은것들 한번 참여해서 본인역량을 판단해보시는게 좋다고 봅니다.
대댓글 2개
2021.07.20
만약에 대학원 간다고 하시면 이 의견에 동의합니다. 정부 지원으로 여러 인공지능학과 대학원 많이 생겼지만 경쟁도 치열하고 무엇보다 전공과 불일치해서 입학하기도 힘듭니다.
꼭 인공지능학과 아니더라도 컴퓨터 관련 학과 찾아보시거나 본인이 음악쪽을 석사를 하시고 있다고 하니 그 부분에서 경쟁력이 있다고 생각이 드는데 그렇다면 음악 분야에서 인공지능을 접목시키는 연구를 하는 연구실도 있을 겁니다.
2021.07.20
조언 감사합니다.
안그래도 카이스트에 남주한 교수님의 AI를 음악에 접목시켜 연구하시는 걸 보고 많은 감명을 받았습니다. 그래서 그쪽으로 방향성을 잡고 공부하고 연구해보고 싶구요.
낙천적인 존 필즈*
2021.07.20
줄리어드 출신 ai연구자를 본 적은 있는데 어떤 배경이었는지는 잘 모릅니다. 도메인 확실하고 학벌 괜찮고 (중요) 아이디어 있으면 될겁니다. 어차피 수학은 드가서 배우시는 게 방향도 올바르고 빠르겠네요.
대댓글 3개
2021.07.20
조언 감사합니다!
그러나 들어가기위해 공부를 해야되는데 물론 학교마다 다 다르겠지만 무슨 공부를 어떻게 시작하고 어떻게 해야되는지가 갈피가 안잡혀서 이렇게 글을 썼습니다. 아이템은 확실하나 그거에 뒷받침되는 능력이 있어야되니 많은 공부가 필요하겠군요. 혹시 조금이나마 방향성을 제시해주신다면 너무 감사하겠습니다
낙천적인 존 필즈*
2021.07.20
수학, 컴퓨터 관련 배경이 어느정도인지를 알아야겠네요. 음악 오래하신 분들 두뇌회전이야 검증되었으니 학습능력을 의심하진 않고, 개인적으로는 원하는 연구주제를 포트폴리오로 만들어서 음악관련 AI를 하는 교수님께 보내고 인턴 신청을 하면 그에 관련된 도움자료를 얻을 수 있을 거라 생각합니다. 일단 타 AI분야긴 한데 저는 그렇게 했었고요.
미적분학과 선형대수, 확률통계는 다 안다고 가정한다면 신호 및 시스템, 디지털신호처리 (음악은 결국에 신호이므로, text-to-speech, spectrum analysis 등의 연구와 연계하실 가능성이 높습니다.) 등을 같이 공부해두시는 것을 추천합니다.
2021.07.20
낙천적인 존 필스님 너무 감사합니다.
저에게 너무 큰 도움이 되는 조언들입니다. 말씀해주신대로 차근차근 공부해 나가도록 해보겠습니다. 정말 감사합니다.
그리고 하시는 일들 다 잘되시길 바랍니다!
2021.07.20
음악에서 인공지능까지...
이번에 AI 대학원 합격자로써 다양한 타과 출신들 봐왔지만, 정말 큰 선택이실 것 같습니다.
같은 학과라도 취업 못해서 대학원 오려는 친구들보다 훨씬 더 잘 하실겁니다.
도전하십쇼! 화이팅입니다.
선형대수학 확률과 통계 머신러닝 딥러닝
유투브에서 찾아보시면 정말 쉽게 잘 설명되어있습니다. ( Sung Kim 모듀를 위한 딥러닝 추천드립니다.)
대댓글 1개
2021.07.20
오만한 장자크 루소님의 글에 큰 용기를 얻습니다. 정말 감사합니다. 재학중이시니 님의 말씀대로 공부한다면 저도 대학원 진학에 한걸음 다가갈 수 있을 것 같습니다. 지금 저의 인생에 큰 전환점인데 용기를 주셔서 너무 감사하고 이 댓글이 저에게 큰 원동력이 될 것 같습니다.
2021.07.20
AI 대학원 쓸데없이 많이 만들때 이럴 줄 알았음. 별의 별 사람들이 다 모여드네. 우리나라 대학원은 학생을 받고 공부시킨다는 마인드 좀 어떻게 해야한다 진짜. 대학원이 연구해서 논문쓰는 곳이지 공부하는 곳이라고 생각하는 사람이 왤케많냐. 작성자를 사람으로 미워하거나 하는건 아니고, 오히려 위해서 하는 이야기인데 한국에서 AI대학원은 사실상 머신러닝 대학원이랑 동의어에요. 수리과학 이론에 대한 이해, 코딩 및 대규모 연산 서버 운용 등 컴퓨터 활용 능력, 학술 논문 속독 능력 등 기본기가 중고등학교, 학부에 이르기까지 적어도 5년 이상의 맹훈련을 이미 받은 사람이 AI대학원 생이 되는거에요.
대댓글 2개
2021.07.20
작성자 같은 케이스에 대해서 비 spk (spk 일부 랩 포함) 대학원들에서 종종 있다고 들었습니다. 결론부터 말하자면 연구실 멤버들에게 짐이되고 높은 확률로 동료로 인정 못받습니다. 본인의 잘못이라기 보다는 위에서 말한 기본기가 갖춰지지 않은 사람을 들어와서 배우면 된다는 논리로 합격시키는 교수들 잘못이죠.
긴 말 않고, 원래 전공 학생들의 5년 이상 기본기를 재능으로 극복 할 수 있다고 자신있는 경우에만 진학하기를 추천드립니다. 노력으로 따라간다는건 불가능합니다. 대학원에 노력 안하는 사람 없고, 있더라도 어차피 동료로 생각할 필요없는 인간들입니다.
2021.07.20
현실적인 조언 감사합니다. 저도 그런 부분에 대해 많은 걱정과 고민을 하고 있습니다. 사실상 결이 완전 다른 공부를 하고 단기간 내에 성과를 낸다는게 말이 안되긴 하죠... 댓글 감사드리고 다시한번 진지한 고민의 시간을 가져보도록 하겠습니다
2021.07.20
클래식 음악 석사학위까지 받으신거면 그쪽으로 쭉 가실생각있으셔서 하신거아닌신가요??갑자기 ai...단순한 호기심이신지 진짜 연구가 하고싶으신지...
대댓글 1개
2021.07.21
제가 음악전공하면서 항상 염두에 두고 있던게 있습니다. 인공지능, 로봇이 인간의 감정과 섬세한 표현마저도 할 수 있다면 음악가는 더이상 살아갈 수 없겠구나 라고 항상 생각을 했었는데 벌써 기술 구현이 많이 돼있더군요. 그래서 지금 부상도 있고 항상 염두에 두고 관심이 있었던 AI쪽으로 방향을 잡아볼까 합니다. 클래식 음악을 관두는거에 대한 아쉬움은 있지만 AI에서 둘다 가능하다는 얘기가 많아서 이런 결정을 하였습니다.
2021.07.21
위에 분들이 말하셨듯이 코딩캠프에서 체험도 해보시되 글쓴이 분은 음악쪽으로 더 공부하시고 나중에 AI 전문가 분 과 협업 하시는게 더 효과적이지 않을까요?
저의 경우엔 제가 학부 컴공전공인데 Healthcare AI 에 관심이 있어하시는 의사분과 같이 연구를 해봤거든요.
의사분은 아이디어나 일반인은 구할수 없는 training dataset 주시고 저는 아이디어를 구현할 능력이 되서 서로 도움주며 연구가 가능했습니다.
대댓글 1개
2021.07.21
사실 지금 무작정 공부를 시작한다는게 아니고 많이 알아보고 있습니다. 현실과 꿈은 타협이 되어야 하니까요. 님의 댓글에서 아이디어를 얻어 갑니다. 조언 감사합니다!
2021.07.21
위에 분들이 말씀하신대로 SPK 같은 경우에는 core AI를 목표로 해서 바로 입학은 어려우실 수 있을꺼 같고, 다른 학교 중에는 AI application 위주로 가르치는 학교가 있다고 들었는데 그쪽 석사과정을 참고하시면 좋을꺼 같습니다.
사실 AI대학원의 설립 목적 중 하나가 다양한 분야 분들이 AI를 활용할 수 있게 도와주는거라고 생각해서 개인적으로 질문자 분 같은 경우가 더욱 많아지면 좋을꺼 같습니다.
해외에서는 아티스트 분들이 최신 알고리즘을 활용해서 재미있는 결과들을 내는 경우가 많이 있는거 같습니다. 이미지 쪽에서는 GAN이 있었고 최근에는 VQGAN+CLIP이 많이 보이는거 같고요. 오디오 쪽은 아직 음악을 취미로 하시는 연구자 분들이 대부분인거 같은데 인터페이스가 더 편해지면 창작자분들이 접근하시기 더 좋아질꺼 같습니다.
AI for Creativity 워크샵 (NeurIPS/ICML/CVPR 등) 참고하시면 좋을꺼 같습니다.
https://neurips2020creativity.github.io/
대댓글 2개
2021.07.21
기초부터 공부해서 이해하겠다는 느낌보다는 OpenAI MuseNet, Jukebox, MAESTRO 같은 논문들을 바로 도전하시면서 모르겠는 부분을 채워가는 방식으로 접근하시면 좋을꺼 같네요. 창작자의 입장에서 모든 테크니컬 디테일을 다 알아야 한다고 생각하지는 않아서요.
2021.07.21
그런 길도 있군요. 조언 정말 감사합니다. 님의 댓글을 마음에 담고 항상 생각하면서 방향을 잡아보겠습니다. 성의있는 답변 너무 감사합니다 저에게 큰 도움이 됩니다!
2021.07.21
누적 신고가 20개 이상인 사용자입니다.
국내에서 AI 코어 하는 연구실이 몇이나 있다고.. 남들이 보면 세계적 연구라도 하는줄 알겠네. 요새 라이브러리 잘되있어서 도메인만 novel하면 좋은 논문 많이 쓸수 있습니다.
대댓글 3개
2021.07.21
아 그렇군요! 감사합니다
대학원을 들어가서 할일들이니 그전에 가능하다면 컴공학사 졸업한 수준 정도는 따라가야겠네요. 쉽지고 않고 가능할지도 모르겠지만
2021.07.21
프로그래밍도 프로그래밍인데 통계도 학사 수준까진 올리셔야 할 듯.
2021.07.22
저도 알아보고 위에 댓글써주신분들도 얘기하신 수학에 대해 공부를 많이 해야될 것 같네요.... 컴공과라면 전부다 하는 이산수학도 어느정도 수준으로 올라가야된다고 들었습니다.
2022.01.23
안녕하세요. 클래식 전공 이번에 학사 졸업한 학생입니다. 저도 작성자분과 같이 AI대학원에 관심이 있어 공부를 시작하려고 하는데요. 어떤 결정을 내리셨는지 여쭤봐도 될까요?
답답한 윌리엄 셰익스피어*
2022.03.20
안녕하세요
저는 클래식 음악을 석사학위까지 공부했습니다.
그러다 손가락 부상을 당해서 재활하는중에 AI에 대해 알게되어 알아보는 중입니다.
알아보던 중 제가 너무나 하고 싶은 일이더군요. 그러나 정보를 검색해도 많이는 나오지만 구체적인 정보가 많이 없어서 뭐부터 시작해야 하나 너무 막막하더라고요. 그래서 여기에 글을 써봅니다.
지금 생각은 인공지능 대학원에 들어가서 석박사를 하고 싶은데 가능할까요?
조금의 가능성이라도 있다면 시도해보고 싶습니다.
많은 조언부탁 드립니다. 현실적인 따끔한 채찍도 괜찮습니다. 어떤 공부부터 시작해서 어디까지 해야하는지, 너무 광범위 하겠지만 간략하게 큰틀이라도 알려주시면 감사하겠습니다.
2021.07.20
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2021.07.20
2021.07.20
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2021.07.20
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2021.07.20
2021.07.20
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2021.07.20
2021.07.20
2021.07.20
2021.07.20
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2021.07.20
2021.07.20
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2021.07.20
2021.07.20
2021.07.20
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2021.07.21
2021.07.21
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2021.07.21
2021.07.21
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2021.07.21
2021.07.21
2021.07.22
2022.01.23
2022.03.20