인공지능 대학원생 또한 Computer Science 지식이 반드시 탑재가 되어있어야 한다고 생각합니다.
그렇다고 제가 완전 쌩 노베이스는 아니지만, 컴퓨터공학이 아니기 때문에
후에 취업을 할 때, 제가 CS 지식이 밀리지 않는 다는 것을 어떻게 어필할 수 있고
또한, 실제로 쌓아가야하기 때문에 어떤 큰 구조로써 공부해야 할지 궁금합니다.
현재 저의 견문으로는, 블로그를 작성한다. 정도에 머물러 있습니다,,
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댓글 3개
2025.08.05
제가 CS 지식이 밀리지 않는 다는 것을 어떻게 어필할 수 있고 -> 논문이 가장 확실합니다.
실제로 쌓아가야하기 때문에 어떤 큰 구조로써 공부해야 할지 궁금합니다. -> 기초가 단 하나도 없으면 머신러닝 온라인 강의부터 들으세요. 스탠포드 강좌가 가장 유명합니다.
2025.08.05
정확히 어떤 연구를 하시는지는 모르겠지만 실험과정에서 기본적인 cs는 필요하게 될것이고 해결하는 과정에서 실력은 알아서 늘것이라고 생각됩니다. 아예 과목 하나하나 보는것은 다소 비효율적일 수 있습니다. 그럼에도 중요한 몇 주제만 꼽는다면 자료구조, 네트워크, 운영체제, 컴퓨터 구조인데 사실 이건 전공생만큼은 아니라도 어느정도 베이스는 있으실거라 생각됩니다. 석사만 하시고 취업을 하실 생각이시면 이론도 중요하지 만 활용이 더 중요합니다. 전 옛날에 bytebytego article을 구독해서 봤습니다. 유료긴 하지만 다양한 cs최신활용 케이스를 익히기엔 좋습니다. 중요한건 대학원 생활하면서 발생한 기술적 문제를 어떻게 해결했는지 까먹지 않게 기록해두는 것입니다. 보통 실험과정에서 큰틀의 문제해결은 기억나지만 코드 및 구현수준에서의 문제들은 자주 잊어버리기 쉽습니다.
2025.08.07
결국은 수학.. 학부전공쪽으로 가실거면 인공지능 트렌드 잘 쫓아가고 있는걸 어필하시는게 낫구요. 좀 딥하게 들어가실거면 수학이 메인이 될겁니다. 공부하실때도 마찬가지예요. 인공지능 용어로 포장을 했을뿐 다 수학이예요.
2025.08.05
2025.08.05
2025.08.07