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가장 핫한 댓글은?
- 그런데를 왜 가는지가 더 궁금한데..
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- BI쪽을 잘 몰라서 대답하기 좀 부담스럽긴 하지만, 작성자님보다 더 극단적으로 전공을 바꾼 사례는 꽤 많습니다.
해당 전공이 단순히 취업이 잘된다는 이유로 바꾼 사람들은 십중팔구 망하지만, 작성자님 처럼 겹치는 부분이 있어 공부하다보니 관심가는 분야가 바뀌어 전공을 바꾼 경우는 실패 사례를 거의 보지 못했습니다.
결정적으로, 대학교에서 교수하고 계신 분들은 정도의 차이가 있을 뿐 모두 연구분야를 바꾸신 분들입니다.
왜냐면 그분들 시대에 핫했던 기술 중에 지금 핫한 기술은 없거든요.
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- 학생이라도 멀쩡했으면 펀딩 하나라도 땃을텐데 에휴... 아쉽네요
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- 이런 무지한 학생들만 있는 랩에 무슨 과제를 줍니까 에휴... 교수님이 고생이시네
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- k>=ist>sp>>>>yk>>>>>>>ssh 이런 느낌인데 연구환경만 따지면
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AI 미래는 밝지;;
2021.08.06
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AI 연구는 크게
1. AI 프레임워크, 모델 개발
2. 특정 도메인에 AI 적용
두 가지 인데 두 영역 다 미래가 밝지 않나
1. 관점에서는 AI 성능이라는게 완성된게 아니고 아직 해결할 문제 영역이 무긍무진한데 프레임워크 연구가 마를꺼 같지 않고
2. 관점은 어차피 AI의 의의는 지능임 다순히 알고리즘으로 동작하던 모든 사물 요소가 주변 환경에 맞게 학습하며 사용자에 최적화된 서비스를 제공함 많은 사물에 AI가 적용될수록 많은 사업 영역에서 AI 개발자들은 일할 수 있게 되는거고 Tensorflow, Pytorch 등 라이브러리 나오면서 비전공자들도 조금만 배우면 할 수 있다 하는데 단순히 convolution, recurr 네트워크 구조를 쓰면 그렇기야 하다만 자기 도메인에 맞게 튜닝하고 새로운 프레임워크 개발하는게 비전공자가 쉽게 할만한 일인가 의문인데
openai에서 ㄹㅇ tunning 1도 없이 데이터 넣으면 알아서 구조잡아주고 학습하는 모델이 나오긴 했지만 이 모델 성능이 지금 좋은 것도 아니고 이거 학습하려면 몇개월이 걸리는데 이걸 당장 어떻게 써서 ai 직군이 망한다는 건지 이해가 안가고
1. AI 프레임워크, 모델 개발
2. 특정 도메인에 AI 적용
두 가지 인데 두 영역 다 미래가 밝지 않나
1. 관점에서는 AI 성능이라는게 완성된게 아니고 아직 해결할 문제 영역이 무긍무진한데 프레임워크 연구가 마를꺼 같지 않고
2. 관점은 어차피 AI의 의의는 지능임 다순히 알고리즘으로 동작하던 모든 사물 요소가 주변 환경에 맞게 학습하며 사용자에 최적화된 서비스를 제공함 많은 사물에 AI가 적용될수록 많은 사업 영역에서 AI 개발자들은 일할 수 있게 되는거고 Tensorflow, Pytorch 등 라이브러리 나오면서 비전공자들도 조금만 배우면 할 수 있다 하는데 단순히 convolution, recurr 네트워크 구조를 쓰면 그렇기야 하다만 자기 도메인에 맞게 튜닝하고 새로운 프레임워크 개발하는게 비전공자가 쉽게 할만한 일인가 의문인데
openai에서 ㄹㅇ tunning 1도 없이 데이터 넣으면 알아서 구조잡아주고 학습하는 모델이 나오긴 했지만 이 모델 성능이 지금 좋은 것도 아니고 이거 학습하려면 몇개월이 걸리는데 이걸 당장 어떻게 써서 ai 직군이 망한다는 건지 이해가 안가고
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