#딥러닝

딥러닝이라는 학문에 대하여

안녕하세요, 서울 모 대학교에서 컴퓨터공학을 복수전공하고 있는 4학년생입니다. 아직 모르는 점이 많고, 딥러닝 공부를 하게 된지 별로 오래 되지 않은 점 때문에 질문이 다소 모호할 수 있습니다. 양해 부탁드립니다. 워낙 딥러닝 관련 프로젝트와 논문이 쏟아져내리고 있고, (2023 네이버 deview 참석에서 가장 느꼈습니다.) 개발자로서의 진로를 확실히 정하지못했고, 딥러닝의 활용 분야가 무궁무진해보인다는 점에 매력을 느껴 딥러닝으로 유명한 코세라 강의를 수강하고 있고, 학교에서는 학석사 연계 수업을 듣고 있습니다. 개인적으로 현재까지 흥미를 느끼며 재밌게 하고 있는데 몇가지 위화감이 드는 지점이 있어 질문드립니다. 1. 아직 딥러닝 관련 알고리즘을 대부분 안다고 할 수 없지만 neural network를 구성하는데 쓰이는 알고리즘과 관련 코드를 보며 느끼는 점은, 생각보다 쓰이는 수학이 그리 어렵지 않다는 것입니다. 기초적인 미적분 지식이 있으면 누구나 딥러닝 모델링을 할 수 있을정도로 난이도가 높지않아보이는데, 왜 보통 학부생이 아니라 석사생 대상으로 교육이 이루어지는지입니다. 2. 딥러닝은 어찌보면 만능인 것 같지만 또 많은 비용과 시간을 요구하는듯 합니다. 데이터 셋이 커지다보면 일반 컴퓨터에서는 어림도 없을 것 같습니다. 이런 cost를 감수하면서까지 여기저기 딥러닝 알고리즘을 적용하는게 맞나라는 생각이 듭니다. 현재 대부분의 CS프로젝트에 AI가 붙고, AI 경진대회, AI 산학연계 프로젝트들이 가득 차 있는데 공부할수록 이것들이 뜬구름 잡는 소리로 들립니다. 논문도 몇 개 읽어봤는데, 이런 식에서 이런 식으로 방법을 바꿔서 시도해보니 정확도가 0.01프로 증가했더라~식의 논문이 많은데 굉장히 피상적으로 보였습니다.. 왜냐하면 정확한 인과관계가 증명되지 않는 경우도 많으며 유의미한 정확도 상승인지 의문이 들었기때문입니다. 기존에 학교에서 배운 CS 공부와는 다른 결의 공부라는 느낌도 받았습니다. 저의 이러한 생각들은 아직 딥러닝 공부를 깊게 안해봐서 느끼는 것인지, 원래 이 학문이 그런 것인지, 아니면 제가 잘못된 생각을 가지고 있는건지 궁금하여 질문글을 올려봅니다. 감사합니다.

딥러닝 vs 머신러닝

아직 정확한 진로를 정한건 아닙니다. 희망하는 방향은 백엔드입니다. 딥러닝과 머신러닝 쪽을 희망하고 있습니다. 한부분으로 확실히 정하고 공부해야 할 것 같은데, 크게는 딥러닝 안에 머신러닝이 있다. 딥러닝은 머신러닝 보다 더 방대한 데이터를 가지고 더 깊은 알고리즘을 사용하는 것으로 알고 머신러닝은 보다 얕은 알고리즘을 사용하는 것으로 알고 있습니다. 딥러닝과 머신러닝의 확실한 차이와 실무에서 하는 직무가 어떤 것이 있는지 궁금합니다.

머신러닝,딥러닝을 사용한 석사경험으로 취업준비를 어떻게 할까요?

안녕하세요. 저는 지금 대학원에서 의료영상을 보고 질병을 진단하는 모델링 연구를 진행중인 석사과정생입니다. 위 연구실은 의료영상 자체에 관심이 많은 랩이고, 딥러닝과 머신러닝 알고리즘을 연구하는 순수 AI랩은 아닙니다. 저는 머신러닝(SVM.XG-Boost,Random forest)와 같은 기법들부터 시작해서 Transformer,GNN,GAN,ResNet과 같은 딥러닝 모델을 제 데이터에 적용하는 연구를 진행중입니다. 요지는, 과연 위 모델들을 사용해본 경험으로 취업이 가능할까요? 제가 아직 이 분야에 대해서 자세히 알지는 못하기 때문에 드리는 질문이지만, 알고리즘 자체를 개발하는 엔지니어가 되어야 취업이 되는것은 아닌지 불안해서 여쭤봅니다. 아마 이 문장으로 제 질문이 요약될수도 있을것 같습니다. 딥러닝,머신러닝 모델에 대해서 이해도가 높고 잘 쓰는 사람 VS 딥러닝,머신러닝 알고리즘을 만들어본 사람 회사 입장에서는 어떤 사람을 선호할까요???

주니어 개발자 커리어

안녕하세요 저는 1년차 개발자입니다. 학부 생활동안 딥러닝을 주제로 연구 하고 공부하며 스타트업에 딥러닝 개발쪽으로 취업하였습니다. 현재 재직중인 회사는 규모는 크지 않아 사수 1명만 존재하는 상태입니다. 딥러닝 직무로 취업했지만 소규모 스타트업 특성상 딥러닝에 대한 개발보다는 그냥 서비스개발을 하는 중입니다.(서비스 개발은 C#으로 합니다.) 여기서 제 고민은 딥러닝 쪽 개발자로 채용되서 데이터 전처리 부터 모델 튜닝도 하고 서비스 개발도 동시에 하다보니 둘다 어정쩡 하게 하고 있는 느낌이 듭니다. 서비스 개발을 하고 프로덕트를 만드는 개발도 재미 있게 하고 있지만 이대로 서비스 프로그램 개발, 딥러닝 개발 둘다 계속하게 되면 뭐하나 제대로 할수 없는 상황이 될것 같습니다. 인원 증원을 요구했지만 사정상 불가능하다고 합니다. 딥러닝에 더 마음이 간다면 대학원을 가려고 하고 서비스 개발이 재밌다면 경력을 조금 더 쌓은 후 서비스 개발 직무로 이직을 하려고 합니다. 어떻게 생각하시나요...?

ai 엔지니어 진로에 고민이 있습니다.

어디 푸념할 데가 없었는데 이런 커뮤니티가 있었다니 참 좋네요 ㅎㅎ... 저는 막학기 재학중인 4학년 대학생입니다. 질문글이긴 하지만 답변을 얻으려하기보단 그냥 하고 싶은 말을 난잡하게 풀어놓으려고 합니다. 선배님들께서 가볍게 읽어주시면 감사할 것 같습니다. 먼저 제가 여태까지 허송세월을 조금 보낸게 있어서 4학년인데 27살입니다. 졸업하면 28살입니다. 주변 친한 친구들은 거의 다 취업을 했고 학교에도 이제 저랑 동갑인 친구들이나 더 많은 분은 찾기 힘든 듯 합니다. 집에서도 취업에 대한 압박이 있어서 스스로도 빨리 자리를 잡고 싶은 마음이 큽니다. 여태까지는 제가 성격상 뭔가 강력하게 하고 싶은 것도 없었고 그냥 해야하는 것들을 하는 척은 하면서 지내왔던 것 같아요. 전공도 전화기컴 중 하나로 왔긴 하지만 순전히 제 의지는 아니었습니다. 그러다가 한 1,2년 전에 음성 딥러닝에 관심이 생겼습니다. 특히 tts쪽이 너무너무 신기하고 재밌어보였습니다. 과에서 보편적으로 선택하는 여러 진로들과 음성 딥러닝 중 어떤 것을 공부해볼지 고민을 하다가 음성 딥러닝을 공부해보기로 마음을 먹고 1년 좀 안되게 공부를 해오고 있는 것 같습니다. 근데 하면 할수록 모르는 것은 계속 쏟아지고 이해했다고 생각한 것들도 돌아서면 까먹고 그러더라구요. 잘하는 사람들도 너무너무 많고... 제가 잘 할 수 있을지 걱정도 있습니다. 혼자 공부하긴 너무 버거워서 교외 학술 동아리에서 사람들과 같이 공부도 하고 프로젝트도 진행해봤습니다. 조잡하고 결과가 그리 좋진 못했지만 배운 점이 많았고 하면서 꽤 재밌었습니다. 후회한 적은 한 번도 없었습니다. 진로에 대해서도 많은 고민을 하고 정보도 좀 얻고 해보고 있는데 ai쪽은 최소 석사다 라는 말을 들었습니다. 실제로 많은 채용공고 지원자격에 석사 이상이 명시되어 있더군요. 그래서 대학원 컨택을 한번 시도해봤는데 애초에 음성 도메인을 다루는 랩실이 우리나라에 많지 않고 컨택도 안됐습니다. 그래서 일단 현재는 취준을 하고 있는데요. 학사로 취업하는 게 쉽지 않다는 얘기도 들었고 취업하더라도 들어가면 모델은 못 만지게하고 데이터 전처리나 여타 주변적인 업무만 시킨다 라는 얘기도 들었습니다. 하지만 저는 이쪽 분야로 간다면 커리어적인 면에서 탑을 찍진 않더라도 어느정도는 하고 싶다는 욕심은 있는 것 같아요. 최소한 어떤 프로젝트에서 주도적인 역할을 할 수 있는 엔지니어가 되고 싶습니다. 그래서 대학원을 다시 시도 해봐야하는건지 고민이 됩니다. 그런데 또 누가 그러더라구요. 연구에 뜻이 있는 것이 아니면 또는 석사만 할거면 그냥 대학원 오지말고 바로 취업하라고... 아마 ai대학원에 다니는 박사님께서 하신 말씀이었던 것 같습니다. 그러면 학사로도 취업해서 커리어를 쌓을 수 있다는 말일까요? 말들이 모두 다르니 너무 혼란스럽습니다... 사실 저도 대학원 가기보단 취업을 하고 싶습니다. 하지만 석사 학위가 필요하다고 하니 컨택을 시도한것이고 가능하다면 대학원에 가고 싶지 않습니다... 저는 사실 딥러닝이 좋고 하고 싶어서 딥러닝 공부를 하고 있는 것은 아닙니다. 따지자면 음성처리를 하고 싶은데 거기에 딥러닝이 쓰이니까 하고 있다는 느낌이 더 강한 것 같습니다. 그렇다고 하기 싫어 죽겠고 그런건 또 아니지만요. 그래서 컴퓨터비전이나 자연어처리같은 다른 도메인 쪽은 봐도 흥미도 크게 안들더라구요. 또, 어떤 새로운 모델을 내가 만들고 그런 연구쪽보단 딥러닝 모델로 무언가 결과물을 만드는 엔지니어링 쪽에 더 끌리는 것 같습니다. 이러한 저의 성향이 경쟁력이 되지 못할까 고민이 됩니다. 취업을 하더라도 주도적인 역할을 맡지 못하고 시간만 죽여서 결국 오래 살아남지 못하게 될지, 금방 다른 일을 찾게 될지 걱정이 되었습니다. 진로를 바꿔야 하나 생각이 들었습니다. 현재 전공에서 진로를 정하기엔 제가 전공 수업도 골라서 듣고 많이 안듣고 해서 좀 어렵겠다고 생각했습니다. 그렇다고 학교를 다시 다닐 수도 없는 노릇이니 그래서 백엔드를 배워보려고 싸피를 지원했습니다. 현재 선발 절차 진행중이구요. 물론 된다는 보장은 없지만요. 하지만 사실 백엔드를 해 볼 생각은 해 본 적도 없어요. 그래도 진로를 바꾼다면 백엔드가 제일 낫겠다고 생각은 하고 있습니다. 너무 주저리주저리 쓴 것 같은데 결론적으로 요새는 어떻게든 ai엔지니어, 정확히는 음성처리엔지니어로 학사취업을 시도해보는 게 맞을지 대학원을 다시 노려보는 게 맞는지, 아니면 진로를 바꾸는 게 현명할지 고민중입니다. 누가 저한테 그래서 너가 하고 싶은 게 확실하게 뭐야? 라고 물어본다면 당당히 tts를 하고 싶다고 말할 수 있습니다만 현실과 타협을 해야한다는 생각도 작지 않은 것 같습니다.. 글이 좀 길었습니다. 푸념할 데도 없고 답답해서 여태 생각했던 것들을 무작위로 토해낸 것 같은데 그래도 이렇게 글을 쓰니 조금이라도 더 편하네요. 읽어주신 분이 계시다면 감사합니다...!

AI 엔지니어의 분야 선택: 딥러닝 vs. 머신러닝

안녕하세요. 스타트업에서 머신러닝 엔지니어 신입으로 일을 하고 있습니다. 입사한지는 10개월 정도 됐습니다. 요새 경제가 안좋고 스타트업 투자도 잘 안돼서 혹시 모를 상황에 대비해 이직 준비를 조금씩 해놓으려고 합니다. 근데 대부분의 기업들의 자격요건을 보니까 주로 CV나 NLP, 추천 시스템과 같이 딥러닝 기반의 모델링 경험을 원하더라고요. 저는 대학원 시절에서부터 현재 회사 업무까지 딥러닝보다는 XGBoost와 같은 전통적인 머신러닝 기법들을 많이 사용했었는데 기업들이 원하는 인재상을 보니까 딥러닝으로 분야를 바꿔야 되는건가 싶습니다. 딥러닝이 좀 더 기업들의 수요가 많으니 딥러닝을 중심으로 커리어를 이어나가는게 맞을까요..? 아니면 현재 상황에서 잘할 수 있는 것을 선택하는게 맞을까요? 경험 많으신 분들의 현실적인 조언 부탁드립니다..!!

Python Keras 딥러닝

1. 제가 법을 딥러닝 시켜봤는데 출력물이 이상했거든요? 그래서 이 순서가 맞나요? - 자료 전처리 - 자료 tokenizing - 딥러닝 2. 딥러닝 시킬때 일반 채팅 ai는 Q&A 형식으로 딥러닝 하던데 이 법 조항은 Q&A 형식 말고 tokenizing 된 자료만 딥러닝 해야하나요? 딥러닝이 다 된 상태라고 가정했을때 Q. 헌법 몇조 몇항은? A. ~~~에요. Q. ??에 따르면 ??는 몇년 이하의 징역에 처해? A. ~~~년 이하의 징역에 처해요 이런식으로 출력되었으면 좋겠어요 제가 시도했던 방법은 후자이고 전자로 하려면 제가 임의로 Q&A 를 제작해야하나요?

머신러닝/딥러닝 공부

안녕하세요 컴공 2학년생입니다. 한 일주일 전부터 딥러닝에 관심이 생겨 공부하고 있는데 수학이 많이 사용되더군요… 아직 초반이라 그렇게 어렵다고는 생각이 안들지만 (딥러닝이 어떻게 작동하는지 과정을 공부 중이라..) 갈수록 공부할게 많은 것 같습니다. 그런데 제가 수학을 잘 못했는데 과연 이 분야쪽으로 계속 쭉 파고들어도 될까요..?(수능 가형 5등급..) 할 수 있다면 석사까지는 하고 싶은데 언젠가 수학에 벽을 느끼고 돌아서게 되면 20대의 시간을 날리는 셈이 되니 수학을 잘 사용하지 않는 분야로 취업을 해야 하는지가 고민입니다… 또 딥러닝은 변화가 빠른 분야라고 들은 것 같은데 그 변화 속도를 따라갈 수 있를 지도 의문입니다.. 딥러닝/머신러닝을 공부하려면 필요한 수학적 지식들이 무엇이 있나요..?

딥러닝 관련, 백그라운드 관련

안녕하세요. 졸업작품을 준비하고 있는 대학생입니다. 다름이 아니라, 제가 준비한 주제는 딥러닝 모델을 모바일 앱에 적용시켜 어떠한 내용에 대해 옮고 그름을 판단하는 애플리케이션을 개발하는 것입니다. 그리고 딥러닝을 알약같이 프로그램을 실행하면 백그라운드에서 동작하도록 만들고자 하는데 백그라운드 구현은 어떤 식으로 해야하는지 궁금합니다. [질문] 1. 안드로이드 스튜디오에 딥러닝 모델을 적용시킬 수 있나요? 만약, 안드로이드 스튜디오가 되지않는다면 스위프트는 가능한가요..? 2. 딥러닝을 앱에 적용시켜 알약처럼 프로그램이 동작할 때, 백그라운드에서 동작하도록 하고싶은데 백그라운드를 따로 구현해야하나요? 해야 된다면 어떤 식으로 구현해야 하나요..?

머신러닝 딥러닝 공부

딥러닝 쪽을 배우려고 하는데 뭐부터 어떻게 공부해야될지 잘 모르겠어요 머신러닝 안에 딥러닝이 있는 걸로 아는데 머신러닝 먼저 공부를 해야될까요?

딥러닝 vs 데이터 직무

안녕하세요. 딥러닝 개발자를 꿈꾸는 비전공 4학년 학생입니다. 인공지능에 관심이 있어 알아보다가 컴퓨터 비전 분야에 흥미를 느껴서 공부를 하고 있습니다. 이번에 데이터 분야 수상 경력으로 머신러닝 엔지니어 분야에 학교산학협력을 통해 일하게 되는 기회를 잡게 되었습니다. 근데 분야가 그로스 해킹 및 데이터 분석이라 저가 희망하는 딥러닝 분야와 좀 틀려 고민이 됩니다. 2학기에 아이펠 같은 국비까지 듣고 딥러닝에 몰입하는게 좋을까요? 아니면 일단 데이터 분야에 대해 취업하는게 좋을까요?

딥러닝 아키텍쳐의 직관적 이해는 어떻게 하는 걸까요?

최근 커리어리에서 활동하기 시작하면서 QnA를 통해 적지 않은 사람들에게 답변으로 도움을 드렸습니다만, 정작 저는 그럴만한 사람이 아닌 것이라는 생각이 들어 질문을 시작하려고 하게 되었습니다. 저는 컴퓨터공학과 학사 출신으로, 졸업 프로젝트를 운 좋게 잘 마친 덕에 비전 딥러닝 쪽에서 종사하고 있습니다. 신입 때부터 당장 회사의 생존을 위해 이미지 데이터 라벨링 작업부터, 어노테이터 서버 관리, 데이터셋 세팅, object detection이나 semantic segmentation의 결과를 이용한 각종 교통안전 관련 플랫폼, 스마트 팩토리 등의 프로젝트를 완수해오며 제 커리어가 깎여나갔을지언정 지금까지 자리해 왔습니다. 이제서야 회사의 재정적 상황이 당분간은 버틸 수 있게 되어, 앞으로의 먹거리를 고민할 수 있게 되었고 이제 저의 임무는 리서치하는 작업이 주라고 생각하고 있습니다. 그동안 어플리케이션 완성에 치중하느라 번아웃이 왔을 뿐만 아니라, 딥러닝 프로젝트 사이클의 전체적인 흐름만 알 뿐 딥러닝에 필요한 지식이 기초 외에는 많이 증발했고, 연구원다운 리서치는 제대로 해보지 못했기 때문이지요. 그래서 아키텍쳐에 살을 붙여 어플리케이션을 만드는 현재에만 그치지 않고, 아래의 것들에 대한 이해를 하고 싶습니다. 1.아키텍쳐는 왜, 어떤 요소로 구성되었는지와 2.loss function이 왜 이런 식으로 작성되었는지 3.어떻게 이 아키텍쳐가 경량화 되었는지 4.etc 무작정 부딪히면서 저는 결국 아무리 면밀히 파악한다고 하더라도 아키텍쳐에 대한 이해가 바로 와닿지를 않는다는 것이 문제였습니다. 어거지로 이해를 한다고 한들, 마음으론 받아들이지 못하는 느낌이라고 할까요. 현재 저는 이러한 문제점을 극복하기 위해 프로그래머를 위한 확률과 통계라는 책과, 프로그래머를 위한 선형대수학 이라는 책을 가지고 기초 지식을 다지려고 합니다. 현재 1.제가 하려는 행동이 우선인 것인지, 다른 것이 우선인 것인지? 2.다른것이 우선이라면 어떤 것을 해야 하는지? 3.그 이후에 혹시 하면 도움이 되는 것들이 더 있는지 이 세 가지에 관하여 조언 부탁드립니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

대학교 4학년의 고민

안녕하세요. 현재 경영정보학과 4학년 2학기 재학 중인 학생입니다. 진로에 대한 고민이 너무 많아서 질문을 드립니다. 1. 전공과 기초지식 과 특성상 여러 가지를 배우고 있습니다. DB, 애플리케이션 개발, 머신러닝, 딥러닝, 경영전략 등등.. 이렇게 다양한 분야를 배우면서 경영 쪽에는 흥미가 없어서 데이터베이스, 앱 개발 , 머신러닝 등 개발 쪽에 관심이 쏠려있습니다. 그런데 컴공이나 산공처럼 자료구조, c언어, java 등을 기초부터 깊게 배우지 않고 어느 정도 맛만 보는 정도입니다. 그래서 정보처리기사(필기합격, 실기 준비중), 인터넷 강의 등으로 기초를 배우고 있는데 잘하고 있는지 궁금합니다. 저희 학과를 살려서 어필할 수 있는 게 있을지도 궁금합니다. 2. 졸업과 졸업 유예(부트캠프 수강) 학교를 다니면서 간단한 프로젝트를 몇 개 정도 하였습니다. flutter를 이용한 앱 개발, Django 웹 개발 등을 하였습니다. 근데 배포는커녕 서버에도 올리지 못하였습니다. 그 부분에서 너무 아쉬움이 남고, 꼭 한번 배포까지는 아니어도 서버에 올리고 싶은 마음이 있습니다. 그래서 좀 아쉬운 마음에 부트캠프를 수강 하려고 하는데 졸업하고 수강 할 지 졸업 유예를 하고 수강 하는 게 좋을지 고민입니다. 3. 진로 고민 프로젝트를 하면서 프론트엔드, 백엔드, 딥러닝 부분 이렇게 다양한 부분을 경험해 보았습니다. 모두 다 너무 재미있었고, 각각의 매력이 다 달랐던 것 같습니다. 오류가 나면 짜증과 동시에 꼭 한번 이 오류를 해결해 보고 싶은 마음도 생기고 하면서 개발에 점점 더 빠져들게 되었습니다. 하다 보니 직무를 정하고 취업 준비를 하든 부트캠프를 하던 하고 싶어서 직무를 정하려고 하는 데 너무 어려움이 많습니다. 지금 생각은 백엔드 쪽을 희망하고 있습니다, 프로젝트를 진행했을 때 데이터를 주고받고 API를 연결하고 이러는 부분이 재미있고, 원하던 결과가 나왔을 때 행복감이 커서 이쪽으로 진행하려고 합니다. 하지만 JAVA를 제대로 배운 적은 없고 프로젝트 할 때만 잠깐 쓰는 정도입니다. 그래서 따로 사이드 프로젝트를 구해서 자바를 공부하고 직접 프로젝트를 진행해 보고 인턴을 하는 게 나을지 아니면 부트캠프를 수강 하는 게 나을지 고민입니다. 4. 직무 고민 지금 학생 때의 프로젝트 했던 내용들을 보면 거의 데이터분석, 딥러닝 위주로 프로젝트를 참여하고 AI 분야도 재미가 있어서 이쪽으로도 진로를 정할지 생각 중인데 이 분야는 수학적 능력이 중요하다고 말씀하셔서 수포자인 제가 할 수 있을지…. 대학원에 갈 수 있으면 무조건 좋다고 하시는데 대학원은 생각해 본 적이 없습니다. 백엔드 분야은 흥미가 있는데 처음부터 배우려고 하니 너무 막막하고, AI 분야는 어느 정도 배운 내용이 있기 때문에 학습은 후단부보다는 수월할 것으로 생각합니다. 물론 학생 때 배운 지식은 새 발의 피 정도지만 백엔드와 AI 분야 직무가 고민입니다. 물론 보시는 입장에서는 허무맹랑하고 답답한 글이지만 이렇게라도 물어보지 않으면 더 갈피를 못 잡을 것 같아서 도움을 요청합니다. 혹시 참고할만한 사이트나 부트캠프, 포트폴리오가 있으면 추천해주시면 감사하겠습니다.

주니어 백엔드 개발자 전향

안녕하세요 저는 27살 1년차 개발자입니다. 학부에서 컴퓨터 공학과를 재학하고 재학중 딥러닝 연구실에서 학부 연구생으로 1년 연구 진행했습니다. 현재는 소규모 스타트업에서 머신러닝 엔지니어로 1년간 일하는 중입니다. 현재 머신러닝에 대한 지식이 풍부한 사수는 없는 상태이고 타 분야에서 개발을 오래한 CTO는 있는 상태입니다. 업무는 회사의 머신러닝에 관한 업무를 전반적으로 하고 데이터 전처리, 모델 학습 관리, 데이터 파이프라인 구축 등 업무를 하고있습니다. 해당 업무 이외에도 인력 부족으로 사업 제안서의 기술 문서, 관련된 여러 문서 업무나 자잘한 개발 업무도 병행하고 있습니다. 저는 올해 까지만 재직하고 회사를 퇴사 하려고 합니다. 퇴사를 하려는 이유는 크게 2가지 입니다 첫번째는 머신러닝 직업에 대한 저의 경쟁력 때문입니다. 석사, 박사 출신들과 경쟁하는 AI 라는 분야에서 학사 출신에 저의 경험이 그렇게 경쟁력 있는 인재라고 생각되지 않고 저 또한 더이상 딥러닝 이라는 분야의 개발에 흥미를 느끼지 못하고 있기 때문입니다. 두번째는 서비스 개발로의 전향입니다. 회사에서 2달정도의 서비스 개발 프로젝트(C# 기반)에 참여하여 지능형 모니터링 시스템을 개발하였을때 실시간 처리를 위한 워크 쓰레드 사용등 서비스 개발이 즐거웠습니다. 그 이후 퇴근 후 짬짬히 JAVA 스프링 강의를 들으며 개인 공부중입니다. 누군가는 퇴사후 이직이 아니라 재직하면서 다른 웹 서비스 기업으로 이직하라고 하지만 제가 봤을때 웹 백엔드 개발에서 현재 저는 좋은 주니어 개발자가 아니라고 생각됩니다. 또한 당장의 업무도 AI 관련 업무가 아닌 여러 국가 프로젝트 지원 업무 등 회사의 발전을 위한 업무 이지만 제 커리어적으로 발전되는 느낌이 없어서 퇴사를 하려고 고민하고 있습니다. 그래서 퇴사후 부트캠프나 타 교육을 6개월 정도 공부하고 다시 취업에 도전하거나 최대한 칼퇴 후 개인 공부 후 이직을 하려고 합니다. 선배님들의 생각은 어떠신가요? ※추가로 신입 백엔드 개발자가 가져야할 기본은 어떤 것이 있을까요?

4년차 물경력 딥러닝 응용 개발자의 진로 고민

최근 대표님과 일대일로 저녁을 먹으며 나름 회사 내에서의 고충과 커리어에 대한 고민.. 그리고 당장 올해엔 작년에 겪었던 것을 또 겪고싶지 않은 직원들의 이야기..그리고 그것에 대한 대표님의 생각..등을 서로 나눴습니다. 대화 중에 저의 고민은 "회사에서 하는 것이 내게 도움이 되지 않는 것 같다" 였고, 대표님의 대답은 "어떤 경험이든 나중에 다 필요한 경험적 자산이 된다" 였습니다. 근데 지금 곰곰히 생각을 해봤습니다. 그 필요한 순간이 오려면 결국 지금 커리어의 발판을 넘어서야 하는 것은 아닌지. 그리고 나는 자꾸 마감기한이 급한 것을 쳐내느라 성장이 아닌 그냥 같은 틀, 같은 방식 안에서 해결속도만 빨라진 것이 아닌지. 회사는 성장을 하고 있는 것인지, 그저 살아남아있는 것인지..정체되어있지는 않지만 엄청난 성장을 하는 것 같지는 않는다는 느낌을 저는 개인적으로 가지고 있습니다. 어디까지나 저의 좁은 시야에서의 느낌이지만요. 물론 업무 외 개인적 노력도 있어야 했지만 적당한 일정을 소화하며 일 속에서 성장하고 싶었습니다. 업무를 소화하고 나면 그 외의 시간은 현실에서 도망치고 싶은 상태로 주말을 내내 집에만 있는 식이고, 그나마 많이 호전된 상태이지만 실제로도 정신과 약을 아직도 복용중입니다. 첫 번아웃으로 퇴사를 하려다 이직처에서 경영의 어려움을 이유로 채용을 취소당하고, 회사는 제가 필요했기에 다시 저를 받아주었지만, 또 다시 똑같은 2년이 지났습니다. 저는 일정 속에서 주어진 일에 대해 어떻게든 해결해 왔지만, 성과는 체감되지 않고, 새로운 문제에 직면할 때마다 막막하니 한없이 무능력한 사람인 것만 같고, 해결해 온 과정에 대한 회고도 제 때 하지 못하고 지나가 버리고, 누군가에게 피드백도 제대로 받지 못해왔습니다. 정말 솔직하게 밝히자면 저는 연봉을 4000만원을 받고 있고, 지금 저에게는 오직 딥러닝에 대한 큰 흐름의 겉핥기식 이해와 우분투 서버 세팅 및 어쩌다 온프레미스 기반의 어노테이션 서버를 운영하며 맡게 된 도커 컨테이너 관리, 그리고 중급 정도로 쳐줄 수 있는 정도의 프레임워크를 전문적으로 다루는 것도 아닌 개발요구사항을 어느정도 구현 가능한 애매한 퓨어 파이썬 활용능력밖에 가지고 있지 않습니다. 제가 들어야 할 충고는 뻔히 보입니다. 업무 외의 무언가를 더 해라. 중요한건 what이 아니라 how인 것 같습니다. 회사 내에서 저에게는 크게 세 가지 길이 있는 것 같습니다. 첫 번째로는, 기존에 작성한 스마트팩토리 코드를 C#으로 마이그레이션한 것으로 다시 받아 그 코드를 유지보수하며 C# 딥다이브 및 시스템 프로그래밍을 하는 것. 두 번째로는, 처음 목표였던 딥러닝과 아키텍쳐들에 대한 발전 과정과 현재까지의 이해에 도달하여 어떤 상황에 어떤 방법으로 무엇을 적용할 지 알 수 있도록 상황을 캐치할 수 있는 능력에 도달하는 것. 세 번째로는, 도커 컴포즈 기반으로 운영되는 어노테이션 서버의 각 컨테이너의 역할과 구성을 파악하는 것부터 시작해서 서버가 돌아가는 것에 대한 전반적인 이해와 도커로 구축 및 배포하는 방법을 익히는 것. 목표는 거창합니다. 그러나 그 과정은 이루기 쉽지 않습니다. 저에 대한 어떤 조언이라도 해주신다면 감사히 달게 받겠습니다. 부끄러움을 무릅쓰고 커뮤니티에 글을 올려봅니다.

국비지원 없이 데이터 직무 취업 가능할까요?

저는 지방국립대 공대를 졸업했고 성적은 3.3이면서 프로젝트가 하나도 없는 사람입니다 정처기와 빅데이터분석기사를 준비하고 있고 adsp나 sqld를 가지고 있는데요 1. 이번에 국비지원으로 프로젝트 경험을 쌓으려고 하는데 저는 국비지원 과정 중 데이터분석 관련 기초 강의보다는 프로젝트만 하는 쪽으로 원하고 있어요 주변에 조언을 구했을땐 혼자 머신러닝과 딥러닝 공부를 하면서 캐글 대회를 준비하고 그걸로 프로젝트를 진행해서 취업준비를 하라고 하더군요(국비지원 말고요) 혹시 이렇게 하신 분이 계실까요? 2. 전 데이터분석직무를 원하는데 딥러닝까지 공부하기엔(조언으로 인해 밑바닥부터 시작하는 딥러닝 책으로 공부하려 합니다) 너무 부족할까요? 3. 텐서플로우나 파이토치 관련 경험이 전혀 없는데 혼자 하기에 충분할지도 궁금합니다 4. 사실 어느 정도의 프로젝트가 좋을지 잘모르겠어서 국비지원이냐 독학이냐는 생각이 많아지고 있습니다 그 커뮤니티는 무시하기 좀 그래서요...

인하대 인공지능 vs 서울과기대 인공지능

안녕하세요 :) 현재 컴퓨터공학과를 재학하고 있고 올해 위 두 학교 중 하나로 편입을 하려고 합니다. 어느 학교로 진학할지 고민이 되어 질문 드립니다. (저는 ai,머신러닝,데이터분석 관련 일을 하고 싶습니다. 따라서 석사 이상까지 염두하고 있습니다.) <인하대 인공지능 공학과> -학부 교육 과정: 조금 더 컴공에 가까운 커리큘럼 자료구조, 알고리즘, 운영체제, 데이터베이스, 컴퓨터 구조, 컴퓨터 네트워크, 오픈소스 sw등 cs과목 + 머신러닝, 딥러닝, 통계, 강화학습, 자연어처리, 컴퓨터비전등 ai 관련 과목 -대학원: 과기정통부 인공지능 대학원 선정(~2026 or more) <과기대 인공지능 응용학과> -학부 교육 과정: 컴공과목이 조금 적고 인공지능 과목이 더 많음 자료구조, 알고리즘 ,운영체제, 컴퓨터 구조, 시스템 프로그래밍, 웹 프로그래밍, 컴퓨터 보안, 컴파일러 등 cs과목 + 머신러닝, 딥러닝, 통계, 데이터 사이언스, 강화학습, 자연어처리, 컴퓨터비전등 ai관련과목 -대학원: 데이터사이언스 대학원 BK21선정, 박사까지 전액 장학금 ----------------------------------------------------------------------------------------- 어느 학교에 진학하는 것이 더 좋을까요? ----------------------------------------------------------------------------------------- + ai쪽이 너무 취업하기 어렵고 전망이 없다면 백엔드 개발자 취업을 준비할 생각도 있습니다. 의견 남겨 주시면 정말 큰 도움이 될 것 같습니다.!!

AI / 딥러닝 엔지니어) 얕고 넓은 기술 경험을 가진 엔지니어에 대한 인식이 궁금합니다.

안녕하세요. 저는 4년차 딥러닝-컴퓨터비전 엔지니어로 스타트업에서 근무중입니다. 저는 딥러닝이 아닌 다른 개발 분야로 전환을 고민하고 있습니다. 제게 주어진 업무 범위가 제 능력보다 넓어 커리어를 잘 쌓지 못했다는 생각이 들었습니다. 제 상황은 컴퓨터비전 엔지니어로 입사했으나 강화학습, 시계열 업무를 여러 도메인에 적용하는 업무와 엣지디바이스 관련 업무를 담당하고 있습니다. 또한 4년차가 될 때까지 프로젝트 단위의 업무 경험은 비전, 강화학습 1건씩이며 나머지 시간은 잡무 또는 준비단계에서 엎어진 프로젝트들을 수행했습니다. 그래서 엔지니어로서의 업무 경험도 적다고 생각합니다. 제가 넓고 깊게 많은 것을 할 능력이 없고 주어진 시간 내에 결과를 내기 위해 기술과 도메인에 대해 수박 겉핥기식으로 익히고 업무를 진행하여 제 연차에 비해 역량이 많이 부족하다고 판단하고 있습니다. 이직을 고민해봤으나 제 커리어 자체가 가치가 없다는 생각이 많이 듭니다. 어딘가에 들어가더라도 제 연차에 기대되는 역량을 보여줄 수 없을 것 같습니다. 현업에 계신 분들은 저처럼 한가지 기술을 깊게 경험하기보다는 몇 가지 기술을 얕게 경험한 엔지니어에 대해 어떻게 생각하시는지 궁금합니다. 시간 내주셔서 감사합니다.

어설픈 딥러닝 엔지니어, 백엔드 신입으로 전환하고자 합니다.

안녕하세요. 모두 새해 잘 시작하고 계시길 바랍니다. 저도 새해를 잘 시작하고싶어 조언을 부탁드립니다. 저는 현재 4년차 딥러닝 엔지니어로 근무중이며 백엔드(신입)로 직무 변경을 생각하고 있습니다. 현재 재직 기업에서 제가 원하는 업무를 맡지 못했고 앞으로도 그럴 것 같아 내년에는 이직을 꿈꾸고 있습니다. 저는.. 이미 마음을 먹었지만 조금은 마음이 싱숭생숭해서.. 제 상황과 결정에 대해 어떻게 생각하시는지 말씀 부탁드리고자 합니다. * 현재 직무를 떠나려는 이유 0. 실속없는 경력 - 몇 년정도 이력서에 쓸 수 있는 딥러닝 업무, 개발 업무를 맡지 못했습니다. B2C가 아니며 일반적인 웹 서비스를 제작하는 기업이 아닌지라 개발 외적인 업무가 많고 동료들도 비슷한 상태입니다. 1. 실력 부족 - AI 석박사들과 견줄만한 개발자가 아닙니다. 흔한 인공지능 부트캠프를 졸업한 수준이라고 생각합니다. 간간히 해본 캐글은 은메달 2개 상태입니다. 주어진 문제를 분석하고 나은 방법을 찾기보다는 '이렇게 하면 더 잘 되겠지'라는 상상력으로 문제를 풀어보는 형식입니다. 학습은 바텀업으로 하려다보니 수학에서 번번히 지구력없이 질질 끌어버렸고.. 제자리입니다. 2. AI에 대한 흥미 저하 실력이 없다보니 점점 AI의 발전 속도를 따라가기 힘들고, 캐글 등에서 컴패티션을 하면 즐겁기는 하지만 가진 컴퓨팅 자원의 차이가 굉장히 커보이니 점차 흥미가 떨어집니다. >> 올 한해 열심히 공부한다고해서 프로젝트 경력없이 캐글 은메달만으로 AI 석박사들과 경쟁이 가능할만한 성과를 이루기에는 제 능력이 부족하다는 판단이 들었습니다. * 왜 백엔드를 0. 데이터 엔지니어, MLOps를 지망합니다. AI에 흥미가 떨어져도 여전히 재미있기에 그 주변을 멤돌고 싶어 조금 다른 방향으로 진로를 생각하고 있었습니다. 백엔드를 전혀 모르면서 위 직무가 가능하리라 생각지않아 백엔드 개발자부터 시작하려 합니다. 1. 웹 서비스 개발자로 일해보고 싶습니다. 한정된 범위에서 한정된 유저만을 위한 제품 개발에 참여하다보니 많은 사람들이 사용하는 서비스, 더 큰 규모의 서비스 개발에 대한 동경이 생겼습니다. * 출근 전, 퇴근 후 공부하면서 다른 백엔드 구직자들과 경쟁이 가능하리라 생각하는지 0. 잘 모르겠어서 해보려합니다. 너무 무식한 생각이지만... 그래도 열심히 해보면 되지 않을까요? * 직무 변경시 0. 연봉 감소 신입으로 다시 시작하는 점, AI 직군에 비해 평균적인 급여가 적은 직군이라는 점, 취업 시장이 얼어붙은 점을 생각하면 연봉 감소는 굉장히 클 것으로 생각합니다. 현재 5천 조금 넘는 상태인데 1년 공부해서 들어가면 2천 중반 ~ 3천 초반정도가 되지 않을까 싶습니다. 1. 개발 업무 그래도 지금보다 즐겁게 일할 수 있지 않을까요. * 그래서 어떻게 출근 전, 퇴근 후 공부를 하고 있습니다. 자바 & 스프링을 공부할 계획이고 현재는 자바 언어부터 보는 상태입니다. 웹개발 부분은 패스트캠퍼스 등 강의를 들으면서 계획을 다듬을 예정입니다. 아직까지는 명확하게 1년 플랜을 짜지는 못했습니다. 여기까지 귀한 시간 할애해주셔서 감사합니다. 혹시 해주실 말씀이 있으시다면 댓글 부탁드립니다. 감사합니다.

중소기업 딥러닝 개발자(비전공자)

안녕하세요. 선배님들 전 현재 중소기업의 약 1년째 AI개발자로 일하고 있습니다. SI회사여서 다양한 사업들을 하는데 yolo,bert 등등 제가 학원에서 일주일 배운 딥러닝을 통해 딥러닝 알고리즘들을 꾸역꾸역 해내고 있습니다. 근데 인공지능 개발자 인력이 저와 이제 들어온 신입뿐입니다. 1년동안은 어떻게든 야근 주말 공부로 어떻게든 진행이 됐는데 이제는 더이상 못버티겠네요. 위의 계신 분들께도 AI 경력자들을 뽑아달라고 계속 얘기했지만 지원지가없다, 지금까지 잘하고 있다.. 등등 모종의 이유로 1년째 들어오고 있지않네요. 지금 퇴사마음이 너무 커져서 퇴사하고자 하는데 선배님들의 충고 및 조언을 듣고싶습니다. 두서없이 얘기했지만 읽고 들어주셔서 감사합니다

개발공부한지 9개월정도 된 학생입니다

첫 입문 언어는 Python이었구 부트캠프 수강 후 교육과정의 일원으로 인턴을 하고있습니다. 취업 목표는 서울에 어디든 백엔드 개발자로 취업하고싶어요..! 현재 그나마 잘 다룰 수 있는 기술 및 언어가 몇 되지 않아 고민이 많습니다. 그나마 잘 다룰 수 있는 : selenium, flask, python, pandas 미숙하지만 써본 : JavaScript, React, FastAPI, Django, Tensorflow, scikit-learn, Keras, Java, TypeScript 원래는 4월에 인턴이 종료된다면 교육을 하나 더 들을 생각이었습니다 하지만 혹시나 현재 인턴 중인 일을 할 수 있게 된다면 일을 하는게 나을까요..? 차후에 취업할 때 “교육과정 두 개 수료 이력 vs 교육과정 하나 수료 & 일을 했던 이력” 둘 중 뭐가 나을지 고민이 됩니다 현재 있는 회사 특성상 업무의 강도가 높지 않아 원하는 공부를 하면서 실제 회사 DB나 서버도 건드려볼 수 있을거같아서 고민이 많습니다 이전에 들었던 부트캠프의 경우 AI부트캠프라 데이터 분석 및 머신러닝, 딥러닝의 간단한 모델링 정도만 해본 정도입니다. 근데 머신러닝이나 딥러닝은 또 제 적성에 딱히 맞지는 않는거 같더라구요 근데 요새 또 뜨는 분야다 보니 포기하기도 고민이 되고.. 이래저래 너무 혼란한 요즘입니다 원하는 백엔드 직무로 가야할지 AI를 추가적으로 공부를 하는게 맞는지 백엔드 교육과정을 하나 더 들어야 할지 기회가 된다면 남아서 일을 하는게 맞는지.. 이래저래 너무 횡설수설이라 요약 남기고 가겠습니다 ! 1. 인턴종료 후 일을 할 수 있다는 가정 하에, 일을 하는게 낫다 vs 교육과정을 하나 더 듣는게 낫다 2. AI관련 분야를 계속 파는게 맞다 vs 흥미가 있던 백엔드를 하는게 맞다

AI 쪽으로 취업을 하고 싶은데 제 실력을 더 높이고 싶습니다

안녕하세요 저는 대학교 때 통계를 전공 하여 우연히 ai 프로젝트에 참여하게 되어 흥미가 생겨 국비 학원에서 ai 코스를 수료 하였는데요. 수료를 한 후 취업을 하기가 쉽지 않은 것 같습니다. 아무래도 6개월 시간동안 AI 관련 기술을 전부 배우는 코스다 보니 실력이 애매한 것 같습니다. 실습 경험이 적은 편은 아니지만 정형 데이터로 실습을 할 때는 배웠던 내용을 그냥 따라하여 데이터를 전처리 하고 모델에 적용하는 수준입니다... 딥러닝 모델을 만들 때도 이론이 부족하여 그냥 적당히 만들고 조금씩 수정하여 가장 좋게 나온 것을 제출 하는 형식입니다. 그래서 이대로는 안되겠다 싶어서 머신러닝,딥러닝에 대한 이론이 중요하다고 생각해 책,강의 등을 알아 보고 있는데 책, 강의를 마친다면 다음 단계가 무엇인지 잘 모르겠습니다. 머신러닝 엔지니어, 데이터 사이언티스트 선배님들은 어떻게 공부를 하였으며 어떻게 취업 준비를 하셨나요?

신입 웹개발자의 커리어 전환과 로드맵 설계에 대한 조언을 부탁드립니다

안녕하세요, 저는 현재 일본의 직원 수 약 500명 규모의 SaaS 관련 벤처기업에서 웹개발자로 근무 중인 학부생입니다. 현재 학부 4학년으로 인턴 신분이며, 3개월 차에 접어들었습니다. 정직원 전환이 확정된 상태이지만, 앞으로의 커리어와 성장 방향에 대해 고민이 많아 조언을 구하고자 합니다. 현재 상황 1. 근무 환경과 업무: 저는 Ruby on Rails(백엔드)와 Vue.js(프론트엔드)를 사용하는 웹개발팀에서 주로 백엔드 업무를 맡고 있습니다. 필요 시 프론트엔드도 다루며, 주로 회사 프로덕트의 버그 수정 업무를 수행하고 있습니다. 하지만, 한국에서 원격으로 근무 중이며, 팀 내에서 저만 원격근무라 즉각적인 질문 및 피드백을 받기 어렵고, 회사의 분위기를 파악하기도 힘든 상황입니다. 2. 전공 및 경력: 전기정보공학과를 졸업 예정으로, CS 전공자라고 보기엔 애매한 학과 출신입니다. 이전에는 컴퓨터 비전, 딥러닝, 머신러닝, LLM 등 웹개발과는 관련이 적은 분야에서 프로젝트를 경험했으나, 웹 개발 경험은 전무합니다. 3. 지식 및 준비 부족: 취업 준비 없이 바로 회사에 입사했으며, 현재 CS 지식, 웹 개발 기본 지식, Ruby on Rails와 Vue.js 같은 프레임워크에 대한 이해도가 부족한 상태입니다. 현재는 GPT, Claude, GitHub Copilot 등의 AI 도구를 사용해 주먹구구 식으로 업무를 해결하고 있지만, 이 방식에 한계를 느끼고 있습니다. 4. 커리어 목표: 저는 현재 백엔드 개발자로서 경력을 시작했지만, 장기적으로는 머신러닝 엔지니어나 데이터 엔지니어로 전환하고 싶습니다. 그러나 현재 웹 개발에 대한 이해 부족으로 인해 커리어 전환은 커녕, 현재 맡은 업무조차 비효율적으로 진행되고 있습니다. 5. 불안한 점: 팀원들과의 거리가 느껴지는 원격 근무 환경에서, 사내 분위기 파악이 어렵고 실질적인 피드백을 받기 힘들어 성장 속도가 느리다고 느끼고 있습니다. 이로 인해 업무 수행에 대한 불안감이 커지고 있습니다. 이런 상황에서 저는 다음과 같은 고민을 하고 있습니다: 1. 현재 맡은 업무를 더 효과적으로 수행하기 위해 어떤 기술이나 지식부터 학습해야 할까요? 2. 백엔드 개발자로서 기본기를 다지는 동시에, 머신러닝/데이터 엔지니어로의 커리어 전환을 준비하기 위한 로드맵은 어떻게 설계해야 할까요? 3. 회사 업무와 병행하며, 원격근무 환경에서도 효율적으로 공부하고 성장할 수 있는 방법이 있다면 공유 부탁드립니다. 경험 많으신 개발자분들의 조언을 듣고 싶습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

AI 개발자로 성장하고 싶지만 부족한 실력

안녕하세요, 공부를 늦게 시작하게 된 예비 개발자 입니다. 남들은 늦었다고 생각하지 않지만, 저는 많이 부족하다고 생각합니다. 1,2학년때 공부를 하지 않고 즐겁게 놀다가 군입대, 전역 한 후에 직장인으로 8개월정도 근무를 하다 퇴사 후 다시 복학을 하였습니다. 거의 처음부터 시작하게 되었고, 3학년 과목을 따라가기엔 벅찼다고 생각합니다. 그래서, "한 분야만큼은 내가 해보자" 라고 생각하게 되었고, 딥러닝 머신러닝 쪽으로 최선을 다 해 배워보게되었습니다. 하지만, 점점 느끼던 부분은 모델링 관련해서는 머신러닝 관련된 지식이 어느정도 있다면 누구든 개발을 도전해볼 수 있다고 생각했고, 점점 많은 발전을 통해 일반인도 개발을 도전해 볼 수 있는 상황도 생길 수 있을 것 같다고 느꼈습니다. 물론 그부분은 시간이 지나야 알 수 있는 부분이지만, 가장 크게 느꼈던 부분은, 모델링 후에 후처리 과정 등에서 제가 백앤드 프론트앤드 분야를 전혀 모르다보니 "소통"에서 어려움을 느꼈습니다. 모델링 하나만으로 업무를 수행하기엔 많은 어려움이 있다고 생각이 되었습니다. 머신러닝 관련 공모전에 나가서 3위를 수상을 할 정도로 정말 즐거워하는 분야고 계속 공부하고 싶지만 기본이 너무 중요하다고 생각이 되었습니다. 현재 4학년인데, 부트캠프를 신청해서 더 배워보고싶다고 생각이 됩니다. AI관련 부트캠프를 지원해야할지, 아니면 풀스택 개발자 과정으로 지원하여 좀 더 자세히 배워야 할 지 질문 드립니다. 사실 풀스택 개발자과정으로 마음이 기울긴 했는데,, 자세한 고수님들의 조언이 필요합니다 ㅠ.ㅠ

영문과출신 컴공과 석사생. 무엇을 어떻게 공부할까요?

안녕하세요. 우선 글이 좀 길어질 수 있어서 양해 부탓드립니다. 저는 본래 영문과 학부생 출신이었으나 학창시절부터수학에도 관심이 있었고 과탐때문에 어쩔수 없이 문과를 간 케이스 입니다. 영문과/국제무역과 복수전공 학부 졸업 후 이과에 대한 꿈을 못버려서 풀타임으로 일하면서 사이버대에 편입해 2년간 소프트웨어 공학을 공부하고 학부졸업을 했습니다. 편입전에 정말 이 길이 내 길이 맞는지 확인하고자 개인적으로 여러 코딩 강의도 들어보면서 파이썬, 웹프로그래밍 등 실습도 해보면서 찍먹을 해보았구요. 단순히 학위가 필요한게 아니라 진심으로 커리어 전환을 원했기 때문에 편입한 사이버대에 다니면서 학과연구실 연구에도 참여하고 1저자인 국내컨퍼런스 논문 2개+공동저자인 논문 2개 출판했으며 한달에 두번씩 지방에서 서울까지 왔다갔다하면서 연구실에서 딥러닝 실험도 참여하고 이것저것 많이 했습니다. 그 덕분에 현재 캐나다에서 컴퓨터 엔지니어링 석사과정 공부하고 있습니다. 이 시점에서 제가 여러 전문가 분들의 조언이 간절히 필요한 점은, 제가 그동안 사이버대 학부생활을 할때 열심히 노력도 하고 공부도 했지만 풀타임으로 일하면서 학업을 병행하다보니 온전히 실질적인 프로그래밍에 집중하지 못했고 실무 실력이 부족하다는 점을 너무 많이 느낀다는 점입니다. 연구보조원 활동도 논문을 위한 아카데믹한 부분이 주를 이루었다보니 코딩실력을 늘릴만한 부분이 부족했고, 솔직하게 사는게 너무 바쁘고 힘들다 보니 모르는 부분을 깊게 파고들 여유가 없었다보니 전체적으로 코딩의 기본기가 부족하단 느낌이 항상 듭니다. 저는 파이썬으로 코딩을 시작했고, 편입후엔 C, Java, R 등을 배웠지만 솔직히 실제적으로 개발에 몰두했던 적이 없다보니 자신이 너무 없습니다. 다행히 현재 석사과정을 들으면서 매주 쏟아지는 과제들을 위해 파이썬과 자바에 집중해서 열심히 실습하고 있긴 하지만 솔직히 구글링과 챗지피티에게 물어보면서 에러를 잡아나가는게 주 라고 생각합니다. 왜 해외석사까지 했느냐 물어보신다면 학부생활중에는 앞서 말씀드린 것처럼 일과 병행하느라 공부이 집중을 못했는데, 현재 좋은 기회로 장학금과 재정지원을 받아 공부에만 집중할 수 있는 환경이라 공부를 더 하고 싶어서 왔습니다. 제가 조언을 구하고 싶은 부분은 아래와 같습니다. 1. 저의 (물)경력은 주로 딥러닝에 집중되어 있으나 해당 분야를 계속 고집할 생각은 없습니다. 현재가 첫번째 학기이다 보니 졸업 후 어떤 분야로 뛰어들지 아직 미정입니다. 인공지능 분야를 전문적으로 하려면 수학공부를 꼭 해야한다는 말을 여러번 들었는데 현재 시점에서 수학 공부를 하는 것이 저의 커리어에 큰 도움이 될까요? (졸업까지는 1년 9개월 가량 남았습니다) 2. 요즘 학교과제와 프로젝트가 파이썬과 자바(+FX)의 비중이 반반입니다. 파이썬에서는 큰 어려움까지는 못느끼는데 자바는 경로문제니 뭐니 하는것들이 골치가 아프고 파이썬보다 어렵게 느껴집니다… 자바 실무 공부를 위한 팁이나 좋은 방법이 있을까요? 그냥 처음부터 시작하는 초심자라고 생각하고 조언부탁드립니다! 3. 4-6월까지 봄방학으로 아무런 수업이나 과제가 없습니다. 그래서 하루에 최소 순공 4시간씩은 프로그래밍에 쓸 예정인데 이 기회를 어떻게 활영하면 좋을까요? 4. 단순히 파이썬이나 자바 말고도 요즘 정말 배워야할게 많다고 느낍니다. 일반적으로 가장 널리쓰이는 프론트와 백엔드기술을 아우르기 위해 “이건 꼭 배워야한다!” 싶은 언어나 기술이 있다면 3,4개 정도 추천부탁드립니다. 정말 진지하게 컴공을 하고싶은 학생입니다. 한줄의 답변이라도 좋으니 어떤 조언이든 공유해주시면 감사하겠습니다 긴 글 읽어주셔서 감사합니다!

인공지능 개발의 구체적인 사항이 궁금합니다

저는 인공지능을 공부하고 있습니다 부족하지만 사이킷런 등의 라이브러리를 사용하는 것뿐 아니라 numpy 행렬 계산만으로 직접 dnn,cnn 알고리즘을 구현하는 걸 집중적으로 공부하고 있습니다 만, 머신러닝의 대다수 실습은 라이브러리를 많이 사용하지 않습니까? 라이브러리 함수만으로 머신러닝 딥러닝 학습과 검정이 가능하니까요 서두가 길었지만 그렇다면 인공지능 개발자들은 알고리즘 을 연구하는건지 효율적인 구현으로 통해 현상예측이 주된 일인지 궁금합니다

두 숫자 사이의 값 예측하는 딥러닝 모델

딥러닝 모델 중에 현재 문제에 가장 적합한 모델이 어떤게 있을까요? 3 -> 예측1 -> 7 -> 예측2 -> 4 -> 예측3 -> 9 -> 예측4 -> 7 이런식으로 예측1~4를 앞뒤의 숫자를 보고 예측하는 모델 관련된게 있을까요?

부트캠프를 어떤걸 고르는 게 맞을까요..

결론부터 말씀드리면 싸피에서 백엔드를 배우고 나중에 ai엔지니어나 mlops로 전환을 시도할지, 네이버 부스트캠프에서 ai프로덕션을 배워서 바로 ai엔지니어 취업을 노릴지 고민입니다. (대학원은 진학하지 않을 예정입니다.) 저는 어느 특정 도메인에서 딥러닝이 활용되는 것에 관심이 있습니다. 그래서 여태 딥러닝쪽 을 공부해오고 있었으나 취업이 너무 힘들어서 일단 백엔드를 배우고 나중에 기회가 되면 다시 ai엔지니어를 도전해보자 라는 생각으로 싸피에 지원했는데 합격을 했습니다. 그런데 막상 붙고보니 좀 아쉽더라구요... 싸피는 ai나 mlops 등을 가르치지 않으니 나중에 직무 전환이 가능할지 의심이 되기도 하구요. 하지만 금융 기업 등과 협력이 있으니 취업면에선 큰 강점이 있다는 게 끌리는 것 같습니다. (이 경우엔 ai쪽은 포기해야겠지만요) 그리고 네이버 부스트캠프 ai tech도 원래 관심이 있었는데 아직 모집중이라서 붙는다고 확신할 수는 없지만 일단 지원은 해놓은 상태입니다. 네부캠은 ai production을 배울 수 있으니 좀 더 끌리는 것 같지만 수료 후에도 취업이 어려울 수 있다는 점이 걸립니다. 어떤 선택을 하는 것이 지금 시기에 현명할까요? 현재 취업 상황이 매우매우 안좋아서 모두가 어디든 취업해서 경력을 쌓으라고들 하십니다. 그래서 마냥 하고싶은걸 하기는 어려운 것 같아 결정하기 참 쉽지 않은 것 같네요... 선배님들의 조언을 듣고 싶습니다.

인공지능 공부 순서 로드맵

최종적으로는 자연어처리를 배우고 싶은데 그럴려면 머신러닝이랑 딥러닝을 먼저 배워야겠죠? 원래 파이썬은 할 줄 아는데, 인공지능은 거의 수학이라는 얘기를 들어서 선형대수나 확률과 통계,미적분 같은 내용을 먼저 공부하고 나서 코드를 구현하는게 나을까요? 아님 머신러닝 알고리즘이나 관련 강의를 먼저 듣는게 나을까요?? 알려주시면 감사하겠습니다!

ML과 AI에 대한 질문

지금까지 기획 및 UX에 대한 공부만 하다 최근 개발도 같이 공부하면서 질문사항이 생겼습니다. 1. 3-4년 전까지만 해도 머신러닝, 딥러닝에 대한 관심이 높아서 텐서플로우를 활용한 모델 생성등에 대한 프로젝트가 많았었는데 최근에는 ML을 통한 모델 생성보다는 구글, 메타, OpenAI등에서 만든 LLM이나 모델등을 이용해서 서비스나 회사에 맞게 튜닝하여 사용하는 추세인 것 같은데 혹시 맞을까요? 2. 온디바이스에서 텐서플로우의 모델을 사용한 개발 프로젝트 등이 현재 상황에서 포폴로서의 가치가 있을까요?