테스트 정확도가 훈련 정확도보다 높으면 어떻게 하나요?

안녕하세요, AI를 공부중인 대학생입니다. CIFAR-10 분류 학습을 하고 있는데, 일반화 성능을 높이기 위해 RandAugment에 Resnet18을 사용하고 있습니다. 200 epoch정도 학습을 진행하면 74~75% 훈련 정확도를 보입니다. 문제는 이후 test를 진행하면 95%의 높은 정확도를 보여주고, CIFAR-10 외의 다른 데이터셋으로 테스트를 진행해도 92~93%정도의 정확도가 나왔습니다. 보통 훈련 정확도 > 테스트 정확도인 경우는 많이 봤지만 이 경우에는 어떻게 해야 할지 모르겠습니다. 1. 훈련 정확도를 더 높이기 위해 학습 과정을 수정해야 할까요? 2. 제 생각에는 훈련 데이터에 RandAugment를 수행해 분류 난이도가 높지만 테스트의 경우 이미지 변형이 심하지 않아 이런 결과가 발생한 것 같습니다. 제 해석이 맞을까요? 긴 질문 읽어주셔서 감사합니다.

Chat gpt 정보교류

Chat gpt 프롬프트 최적화나 Fine tuning 같은 정보 교류할 수 있는 커뮤니티가 있을까요?

신입 커리어 전환 고민

안녕하세요! 저는 학부 복수전공으로 소프트웨어를 전공하고, 국비교육을 통해 인공지능을 공부하고 중소기업에서 6개월동안 인공지능 직무로 근무한 신입입니다! 회사사정이 어려워 퇴사를 결심하게 되었는데, 앞으로 진로를 어떻게 가져가야할 지 고민입니다. 인공지능을 택하게 된 계기는 미래기술로 주목받고 있기때문이었는데, 대부분 회사에서는 석사이상의 지원자를 받고있어서 장벽이 너무 높습니다. 대학원 생각이 없는건 아닌데 2년동안 대학원에서 공부하고 나온다고 해도 취업이 보장된 것도 아니고 겨우 지원할 수 있는 자격을 갖추는 것 뿐이라 고민이 됩니다. 다른 개발분야랑 다르게 학벌이 매우 중요하기도 하고요. 이러한 점들 때문에 백엔드나 클라우드쪽으로 직무 전환을 고민하고 있습니다. 백엔드는 아예 경험이 없지 않은데 파이썬으로 경험이 있어서 자바 스프링을 더 공부해야할 것 같습니다. 인공지능이 앞으로 개발자를 대체할 거라는 말도 많고, 점점 인공지능이 주목받는데 인공지능을 하지 않아도 충분히 괜찮은 커리어쌓아나갈 수 있을까요?

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.

커리어 전환 : 인공지능->백엔드

안녕하세요. 인공지능 직무에서 6개월정도 근무하다, 회사의 임금체불 문제로 퇴사를 결심하게된 신입입니다. 다시 취준생으로 돌아오면서 인공지능 직무를 계속 가져가야하는지 고민입니다. 인공지능은 유망하다며 주목받고있지만 아직 인공지능을 이용해서 매출을 보이는 서비스가 출시되기는 이른 시점이고, 어느정도 괜찮은 회사에서 인공지능 직무를 계속 이어나가기 위해서는 대학원 진학이 필수라고 생각이 듭니다. 하지만 2년간 대학원에서 공부한다고 해도 취업이 확정된 것도 아니고, 겨우 지원자격을 갖추는 것 뿐이라 고민이됩니다. 백엔드나 다른 개발 지식이 아예 없는 것이 아니기 때문에, 준비기간을 가지고 공부해서 직무전환을 할까 생각중입니다. 정말 인공지능이 유망하고, 2년의 기회비용을 쓸 만큼 가치있는 분야일까요?

프로젝트 질문이 있습니다!

저희가 인물사진을 바디프로필, 증명사진, 가족사진, 웨딩사진, 반려동물 사진 5가지 카테고리로 자동으로 분류할 수 있는 알고리즘을 사용할려고 하는데 cnn이랑 yolo 중 어느 것이 더 적합할 것 같나요??

데이터 엔지니어 취업 후 데이터 분석가로 전향

데이터 분석가를 현재 목표로 가지고 있는 취준생입니다! 학사는 전자공학과로 졸업했고 임베디드 쪽을 공부하긴 했으나, 큰 흥미는 없었고 학사 시절 인공지능 관련 전공을 수강하고 인공지능 및 데이터 분석에 흥미를 느끼고 적성에도 맞다고 생각들어 이쪽으로 진로 준비를 하고 있습니다. 현재 대학 졸업 후 AI 관련해서 6개월짜리 K-DT 과정을 수강하고 있긴 한데, 사실상 저는 비전공자에 가깝고, 데이터 분석가는 학사의 수요가 적은걸 알기에 제게 최선의 선택지는 1. 석사 후 데이터 분석가 취직 준비, 2. 관련 타 직무로 입사 후 경력을 쌓은 후 데이터 분석가로 전향인 것 같습니다. 개인적으로 뚜렷한 목표가 없이 가는 석사는 안하느니만 못하다는 생각이기도 하고, 아주 만약에 석사를 가게 된다고 해도 해외에서 수료하고 싶은 마음이 큽니다. 그래서 우선 타 직무로 취직 후 경력도 쌓고 돈도 모은 다음 석사 과정 진학 생각은 있습니다. 저와 같은 고민을 해보신 분 있을까요? 웹 개발은 흥미가 없어 데이터 엔지니어와 같은 데이터 분석 분야와 일부 내용은 겹치지만 학사의 수요도 많은 개발자로 준비하고 싶은데 어떻게 해야할지 감이 잘 안옵니다.. 주언어는 파이썬으로 잡고, 자바스크립트를 공부해두면 도움이 될까요? 뭐라도 좋으니 아무 조언이라도 듣고 싶습니다 ㅠㅠ 감사합니다.

신입 AI 개발자(?) 의 커리어 고민…

안녕하세요! 판교 중소기업에서 취직한 지 4개월차가 되어가는 신입 AI 엔지니어 입니다. 사실 AI 엔지니어로 취직은 했지만, 저는 비전공자에, 해외 MBA 데이터 관련 전공을 졸업했습니다. 졸업 논문을 독학을 통해 computer vision 쪽으로 작성을 했고, 백엔드 공부를 좀 했어서(사실 AI 쪽 취직을 희망했지만, 가망이 없다고 생각해 백엔드 분야로 취준 중이었습니다.) Java, Python 과 같은 언어는 어느정도 사용할 수 있어 취직이 가능했던 것 같습니다… 회사가 좀 작기도 하구요.. AI 쪽으로 공부를 할 생각으로 입사했지만, 회사 내에 제대로 된 AI 개발자가 없는 상태입니다. 저도 비전공자이고 아무것도 모르는데, 여기서 제가 제일 잘 아는 사람입니다.. 하하 현재 회사에서는 computer vision과 관련된 애플리케이션을 만들고 있고, 그 애플리케이션에 사용된 오픈 소스(…) 들의 성능을 개선하는 작업을 하고 있습니다. 보통 구글링을 통해 레퍼런스를 얻다보니 깊은 공부라기보다, 이해 없이 기능 구현에 급급하는 것 같아, 4개월차인 지금까지 성장한 점이 없다고 느껴지는 게 최대 고민거리입니다. 아마 이 회사에 있다가 다른 회사의 AI 개발자로 이직하기는 불가능할 것이라는 생각도 들고요.. 앞으로 제가 이 회사에서 얼마나 성장할 수 있을지도 미지수입니다. 저는 거의 0에 가깝다고 봅니다만.. ㅠㅠ 그래서 앞으로의 계획을 어떤 식으로 잡아야할 지에 대해 고민이 많습니다. AI 야간 대학원 준비를 해야할지 (하지만 돈과 시간 등의 부담에 아직 고민이 많습니다.), 빠른 이직을 준비해야하는지, 최대한 독학으로 공부하고 공모전 참여 등에 집중을 해볼지, 그냥 현재 회사에 있다가 컨설팅같이 다른 분야로 빠져야될 지요…   선배님들의 조언 기다리겠습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

부트캠프 파이널 프로젝트 할 때

AI 부트캠프를 진행중에 있는 수강생입니다. 파이널 프로젝트로 기업연계, 캐글 등 선택할 수 있는데 저는 기본적인 파이썬도 부족해서 혼자 캐글로 조금씩 공부하려 했습니다.(개인사정으로 혼자 프로젝트를 하게 되었습니다.) 그런데 강사님께서 나중에라도 취업하려면 기업연계가 훨씬 나으니 고민해보라 하셨는데 저도 기업연계는 하고싶었지만 시도하려면 기본 역량이 pandas, numpy, 그래프까진 쉽게 할 수 있을 정도(해당 프로젝트 기준)여야 한다는데 사실 저 기능들을 갖고 놀 수준은 전혀 되질 않습니다. 기간은 한 달하고 반정도, 이 기간 안에 해당 기업에 폐를 끼쳐가면서라도 해야할지 아니면 그냥 캐글로 공부하며 실력을 쌓아야할지 도무지 감이 안잡힙니다… 전문가분들의 소중한 의견 부탁드립니다.

AI 개발자 분야(진로고민)

안녕하세요! 현재 인공지능학과 4년제 대학을 다니고 있는 학생입니다. 이번 학기로 3학년이 되어가는데요. 진로를 정해서 관련 공부를 더 깊이 해야하는데 AI 개발에 정확히 어떤 분야로 나눠지는지 궁금합니다. ( 백엔드, 프론트엔드 이정도도 좋습니다.) 추가로 제가 머신러닝 추천시스템에 대해 관심이 많은데 이쪽 관련 직무를 가질려면 어떤 분야에 대해 더 서치를 해야하는지 답변 남겨 주시면 감사하겠습니다.

데이터 분야에 관심있는 IT전공 4학년입니다

안녕하세요. 진로에 대한 고민을 가지고 커리어리에 처음 글을 써보는 4학년 휴학생입니다. 데이터 분야쪽으로 제대로된 관심을 가지게 된 건 1년 정도 된 것 같습니다. 2학년때부터 융복합 전공으로 데이터분석을 이수했는데 당시에 처음 생긴 과정이다보니 이론만으로 수업을 해서 프로젝트는 경험해보지 못했습니다. 흐지부지 졸업을 앞두고 있던 4학년 1학기에 정말 내가 하고 싶은게 무엇인지에 대해 고민하게 되었습니다. 그러다 우연히 데이터 청년인재 양성 사업 중 하나를 참여하게되었고, 거기서 진행했던 프로젝트가 너무 재밌었고 운 좋게 본선까지 진출해서 장려상도 받게 되었어요. 계속 이 분야로 나아가고 싶어서 1년 휴학을 신청했고, 작년 하반기에는 sqld, 빅데이터분석기사 자격증을 취득했습니다. 지금은 데이터 분석 소모임을 하나 하고 있습니다. 항상 느꼈던 것이지만 어떤 데이터를 가지고 어떤 식으로 분석을 해야할 지 떠올리는 과정이 제일 힘든 부분입니다. 오히려 머신러닝 모델링쪽은 그런 고민은 하지 않아도 되다보니 더 재밌게 느껴집니다. 제 수준은 빅데이터분석기사 실기시험(전처리-예측/분류 기본 모델링)정도는 쉽게 할 수 있습니다.(그때그때 필요한 메소드만 검색해보는 정도) 최근에는 장고를 시작해볼까 하는 생각도 들고, 딥러닝 쪽으로 더 공부를 해볼까 하는 생각도 있습니다. 아직 이렇다 할 결과물이 딱히 없는 거 같아서 어떤 준비를 더 해야할 지 알고자 저에대한 이야기를 정신없이 늘어놔봤습니다. 현직자분들, 인생 선배로써 가감없이 질타와 조언 해주시면 너무 감사할 것 같습니다 .ᐟ

DS/DL/AI 트렌드를 보여주는 news나 journal이 있을까요?

안녕하세요. 내년에 이제 대학교 2학년이 되는 학생인데, 오늘 우연히 stable diffusion의 공개 사실이 유튜브 알고리즘에 떠서 우연히 보게 되었습니다. 예전에 alphafold나 nowcasting과 같이 AI계의 한 획을 그은 모델들을 바로바로 알고싶었는데 그때도 항상 한 2주 정도 뒤에 알게 됐었습니다 ㅜㅜ 현재 computer vision에서 CNN부터 VQA, text2img, video captioning 등등까지 많이 공부하면서 이제는 최신의 기술 동향을 real time으로 받아보고 싶다는 생각을 하게 됐습니다. 특히나 CV 분야 관련해서 trend news가 잘 올라오는 (너무 양산형은 아니었으면 좋겠습니다) 사이트를 알고계시다면 공유해주시면 감사하겠습니다 - 한국어, 영어 둘 다 상관 없습니다.

맞춤 추천 서비스를 개발하기 위해 필요한 지식이 궁굼합니다.

안녕하세요! 사용자가 입력한 데이터 기반 맞춤 추천 서비스를 개발하려고 합니다. 사용자가 자신의 상황에 맞는 데이터를 선택하고, 선택한 데이터에 적합한 아이템을 반환하는 기능을 구현하려고 합니다. 아직 서비스 런칭 단계에 있는데요, 지금 수준으로 맞춤 추천 서비스를 구상해본다면, <모든 아이템을 카테고리로 분류하고, 고객이 입력한 데이터와 매칭하는 방식>으로 개발할 것 같아요. 맞춤 서비스를 구현할 때 보통 AI를 이용한다고 하는데, 웹 개발만 해본적이 있어서, 어떤 기술을 사용해야할지 모르겠어요. 공부해야할 기술 키워드, 혹은 더 좋은 방식이 있다면 추천해주시면 감사하겠습니다!

AI 산업이 발전할수록

AI쪽 개발 혹음 AI산업에 대해 잘 하시는 분들께 질문드립니다. AI산업이 발전할수록 어떤 쪽이 같이 따라서 가장 크게 발전하게 될 것이라고 생각하시나요?? 혹은 의외로 이 쪽도 꽤나 발전하게 될 것 같다는 부분이 있으실까요? 둘 중 하나만, 혹은 둘 다 생각되시는 부분이 있으시다면 댓글 부탁드립니다. ex) 클라우드, 로봇 등등 (이유도 같이 설명해주시면 감사하겠지만 시간이 없으신분은 분야만 알려주셔도 감사하겠습니다!.. )

닫힌 질문 | 5년간 기상 일별 데이터 전처리

대학에서 팀플하는데 팀장이 근 5년간 일별 데이터를 다음주까지 전처리 하라는데 이게 가능한건가요?..전과생이라 잘 몰라서 여기 여쭙네요..ㅜㅜ

졸업을 앞둔 컴퓨터공학과 4학년입니다.

인서울 중하위 4년제 컴공 졸업 예정자 입니다. 진로가 고민입니다. 학점은 3점 중반, AI 경진대회 수상 2회, 교내 알고리즘 경진대회 수상 1회, 간단한 CRUD 웹 백엔드(Spring Boot, Django) 경험, 앱 개발 및 배포(졸업작품) 정도의 스펙만 갖고 있습니다. 데이터 엔지니어나 AI 쪽으로 진로를 정하고 싶지만, 신입 한테는 조금 높은 장벽이라는 생각이 드는 요즘 입니다. AI쪽은 석사 이상이 지원 조건인 곳이 많고, 데이터 엔지니어는 경력직을 주로 뽑더군요. 물론 데이터 엔지니어링의 경우 학생이 포폴 만들기 쉽지 않은 분야라서 더욱 그렇다는 생각이 듭니다. 신입공채를 보면 대부분 웹 백엔드, 프론트엔드를 많이 뽑더라구요. 진로를 웹 백엔드로 돌려야 할지 고민입니다. 제가 생각하기에는 뭔가 스스로 회사에서 일하기에는 많이 부족한 수준이라는 생각이 듭니다. 회사마다 신입을 뽑을때 신입에게 요구하는 수준이 다르겠지만 어느 정도의 수준을 원하는지 궁금합니다. 1. 기초 CS 지식이라도 탄탄하면 좋겠다. 2. 회사 기술 스택에 맞는 프레임워크로 진행한 유의미한 프로젝트 1개 이상은 있어야 한다. 3. 2번에서 조금 더 발전한 당장 실무 투입이 가능한 신입 졸업을 앞두고 자신감이 없어지는 요즘입니다. 감사합니다.

ChatGPT 작동 원리가 어떻게 되나요??

안녕하세요~ 개발 공부한지 얼마 안됐지만 요즘 ChatGPT나 코파일럿 등을 보면 조금 신기하더라구요. 근데 사용만 많이 해봤지 뭔가 정확한 작동 원리를 잘 몰라서 궁금하네요. 어떻게 그 수많은 질문에 좋은 답변을 할수 있는건가요? 인공지능을 쓰는것은 알지만 이게 학습을 한다는게 어떤 의미인지 궁금합니다.

신입 AI 개발자 취준 포트폴리오는 어느수준이 되어야 할까요?

안녕하세요! 신입 AI 개발자 취준 포트폴리오에 대한 궁금증이 생겨 질문하게 되었습니다. 일반적으로 석/박사 과정을 거치지 않고 신입 ai 개발자를 목표로 취준을 하게되면 굉장히 어렵다는 말을 주변에서 자주 듣고 저 역시 같은 케이스에 해당합니다. 그렇다보니 포트폴리오 준비에 굉장히 막막함을 느끼는데요, 이미 해당 직군으로 재직하고 계신 개발자분들이나 혹은 비슷한 케이스로 취업에 성공하신분들께 조언을 좀 구하고 싶습니다. 저는 NLP를 다루는 AI 개발자로 방향을 잡았고 AI쪽에 대한 공부를 독학으로 해왔으며 현재는 포트폴리오 준비를 하고 있는 상황입니다. 제가 구하고자 하는 조언은 아래와 같습니다! - 회사에서 요구하는 신입 ai 개발자의 최소 역량이 궁금합니다. ( 일반적으로 각 회사마다 job description이 다르고 이에 맞춰 준비하는것은 알고있습니다만, 아무래도 공통적으로 요구하는 최소한의 수준이 있지 않을까 해서 여쭤봅니다) - 포트폴리오에서 어필하면 좋은 점이 있을까요? ( 저의 얕은 안목으로는 프로젝트를 진행하면서 보고 배운점, "이 프로젝트를 진행하는 과정 속에서 ~~~한 부분에 문제가 발생했고, 이를 ~~~하게 해결하였다"와 같은 내용이 기술되면 좋다고 들었습니다. 방금 말씀드린 내용을 포함해서 혹시나 더 강조하면 좋을 내용이 있는지 궁금합니다) 최대한 구체적으로 쓰려고 했는데 잘 전달될지 모르겠네요. 현업 개발자분들의 솔직하고 현실적인 피드백 부탁드리겠습니다 :D 감사합니다.

실무지식 쌓는 방법

안녕하세요 . 10년간 관리일만 하다보니 물경력으로 이제서라도 이직을 하고 싶어 대학원에 진학하고 하였습니다. 인공지능 쪽 전공 하고 있는데 대학원 졸업하고 관련분야로 이직을 하려고 하는데 어디서 도대체 실무경험을 할 수 있을까요? 답답한 마음에 글 올려봅니다.

인공지능 분야와 웹개발자 전망

안녕하세요. 저는 현재 컴공 3학년입니다. 요즘 진로 고민이 너무 많아서 궁금한 점이 생겨서 여쭤보아요..인공지능 분야와 웹개발자 중 어떤 쪽이 전망이 더 좋은 지 궁금해요.

너무 많은 걸 공부하고싶어요. ㅠ

25살 4학년입니다. 웹개발공부도 하고싶고 앱개발공부도 하고싶고 파이썬 코테 공부도 해놓으면 좋을거같고 딥러닝 머신러닝도 공부하고싶네요 ㅠ 근데 전부다 공부 할 시간은 없네요 .. 욕심이 많은걸까요 ??? 뭔가 하나만 골라서 깊게 공부해야할거같아요 ㅠㅠ 학교에서 배운내용들이고, 전부 프로젝트 경험도 있어서 조금씩은 다 알아요 !

프로젝트 내에서 핵심 알고리즘 구축 제외가 의미하는 바가 뭘까요?

안녕하세요, 백엔드 개발 3년차 입니다. REST API 서버, 크롤링 서버, NoSQL, PostgresSQL, DB 설계, 데이터 분석 AI 개발 및 논문 작성등의 업무를 해왔습니다. 이번 달에 팀이 변경되었습니다. 새로운 팀에서 처음 한 일이 이미지를 처리하는 백엔드 서버와 docker 배포본을 작성이었습니다. 그런데 제가 만든 그 틀에서 이미지 처리 하는 알고리즘은 다른 직원에게 업무가 내려졌습니다. 이미 만들어진 배포본 안에서 그 알고리즘을 변경하는 내용인데, 왜 직원에게 시켰을까 너무 궁금합니다. 직접 물어보자니 그건 좀 팀장님을 신뢰하지 않는 뉘앙스를 강하게 풍겨서 자제하고 있습니다. 그 알고리즘 처리를 그 직원이 해봤기 때문에..? 시킨걸까요? 그걸 어떻게 처리할지에 대한 아이디어는 제가 냈는데 말이죠. (이 프로젝트는 이미 1년 넘게 추진하고 있던 거고, 저는 지금 후발 주자로 들어온거긴 합니다.) 그리고 저에게는 논문 동향 검색 업무가 맡겨졌습니다. 사실, 그 이미지 처리 AI 직접 구동해 보라는 업무가 처음에 제가 다른 팀이었을 때 주어진 거였는데, 제가 그냥 겉 핥기 식으로만 했었거든요. 그런데 지금 AI를 구동하는 업무는 다른 직원이 하고 있고 저는 논문 동향을 검색하고 있습니다. 팀장님 말씀으로는 백엔드 개발자가 필요하고 논문도 작성하기 때문에 저를 다른 팀에서 데려왔다고 하셨습니다만 지금 상황을 보면, 현 팀에서 필요한 저의 능력들로 기반만 서포트 해주고 후에 논문이 나와도 이름도 못 올리는 그런 상황이 오지 않을까 생각이 듭니다. 또는 회사에서 저를 내치려고 준비하는 건가?라는 생각이 들기도 하고요 그래서 그런 사태가 발생하기 전에 이직을 해야 하나 고민하고 있습니다. 저는 백엔드 서버를 만드는 코딩이 좋습니다. 다양한 상황에서 문제가 발생하고 그런 상황을 해결하는 것도 좋고.. 이제는 REST API만드는 것도 GIT도 DOCKER도 어느 정도 할 수 있고 무엇보다도 재밌습니다. 그리고 항상 새로운 더 어려운 문제들을 해결해 나가고 싶습니다. 어려워 보이는 것들도 쉽게 만들어 버리고 싶거든요. 말이 길어졌는데 어쨌든 제가 실력이 부족해서 내쳐지는 거라면 얼마든지 실력향상을 위한 준비를 하고 또 새롭게 도전할 의지가 충만합니다. 며칠동안 고민하고 있는데, 여기는 현직자들이 계시니까 너무 치우치지 않은 가장 현실적인 조언을 얻을 수 있을 것 같아서 이렇게 선배님들의 의견을 여쭤봅니다.

고졸 AI개발자가 되려고 하는데 가능할까요

마이스터고에 다니고 있는 올해 고2올라가는 학생입니다 마이스터고 특성상 3학년때 바로 취업을 나가는데 Ai쪽으로 취업을 할 수있을지 궁금해요.. 또 저는 컴퓨터 비전에 관심이 많아요 현재 공부하고 있는건 신경망공부하다가 조금 공식에 막혀서 수학 고1부터 다시 차근차근 복습하고 있어요 시간이 너무 늦은건진 잘 모르겠네요... 혹시나 데이터분석쪽으로도 고졸이 취업할 수 있을까요 걱정은 정말많고 하고싶은 말도 정말 많은데 꼭 이럴때만 되면 생각이 안나네요..

고민입니다 선배님들

안녕하세요 컴공과 4학년으로 솔직히 다 너무 애매하게 해왔습니다. 컴공과 꼭 가야겠어!라는 마음으로 대학을 온 것도 아니었고, 그래도 취업은 해야하니 다른 사람들이 하는 백엔드 과정을 천천히 했습니다. 근데 결론적으로 저한테 너무 재미가 없고 무언가 허무맹랑한 기분도 들고, 알 수 없는 회의감, 후회가 들게 되었습니다. 그러다 최근 chat gpt를 사용해보고 빅데이터에 관심이 생겼습니다. 선배님들 AI랑 빅데이터에 차이점이라고 하면, AI는 빅데이터로 만든 학습 과정을 습득한 친구이고 빅데이터는 그 과정을 생성해주는 친구라고만 이해가 되지 아직 잘 모르겠습니다. 그러나 무언가 알 수 없는 의욕이 생겼고, 이 의욕이 생긴 시작점이 chat gpt를 사용한 이후라고 생각되는데..컴공과 4학년 늦지 않았다고 하면 늦지 않았을 시간인 것 같고, 늦었다고 해도 늦었다고 말 할 애매한 시간 인 것 같습니다. AI를 공부해서 취업을 하고 싶은데 단계별 순서를 알려주세요. 물론 구글 찾아보면 다 나온다고들 말하지만, 저는 실무에 직접 몸소 겪는 중인 선배님들의 조언을 듣고 싶습니다. 학사 자격으로 취업이 힘들면 대학원도 갈 생각이 있습니다. 후배에게 조언 부탁드립니다.

[AI 엔지니어] 이직 vs 대학원

안녕하세요 신입 머신러닝 엔지니어입니다 ! 현재 저는 학사 과정을 마치기 전에 머신러닝 & 딥러닝 연구원으로 조기취업을 하여 3개월째 근무중입니다 ㅎㅎ 요즘 제가 많이하고 있는 고민은 대학원을 가서 조금 더 공부를 할지 아니면 현재 회사에서 엔지니어적인 요소를 더 배워 이직을 할지가 고민입니다 ㅠㅡㅠ ,, 다니다 보니 엔지니어가 저한테 조금 더 fit하더라구요 ! 근데 요새 인공지능 쪽은 모두 석사이상의 학위를 원하다 보니 정말 고민이 많은데요 ,,, ! 계속 엔지니어 업무를 하는 것이 좋을지 대학원을 갈지 고민입니다 🥺

인공지능 개발자는 백엔드, 프론트엔드가 필요할까요 ?

인공지능과 관련된 학과에 진학하고 있는 대학생입니다. 제목 그대로 인공지능과 관련하여 취직을 할 때 백엔드나 프론트엔드가 필요할까요 ? 추가적으로 필요한 기술이 있다면 어떤 것이 필요할지가 궁금합니다 !

인공지능 딥러닝 석사과정

안녕하세요 현제 대학교 재학중입니다 머신러닝, 인공지능 관련 직무를 하려면 혹시 석사과정까지 필요할까요?

숙련된 개발자에게 딥러닝 배우는 과정 추천 부탁 드려요

코딩은 20년 넘게 하다보니 개발에는 숙련이 되어있고 대학 전공이 수학과라 수학 통계에 대한 기초는 괜찮은 편입니다. 딥러닝 쪽으로 공부를 해보려 하는데 어떻게 시작하는게 효율적이고 어떤 방향으로 공부를 하는게 좋을까요? 연구 쪽 보다는 실무에 활용 가능한 방향쪽으로 공부하려 합니다.

AI에 관심있는 3학년 학부생 입니다..앞으로 어떻게 해야할지 막막하네요

여름방학부터 AI에 흥미를 느껴 현재 공부를 해나가고 있는데 주변에 AI공부를 하는 사람이 아예 없어 앞으로 어떻게 해야할지 막막합니다. 지도교수님이 AI쪽 전문가이시지만 뭔가 학생과 교수 사이의 벽이라고 해야하나요.. 여름방학때는 몇 번 찾아가서 여쭤보기도 했었는데 교수님이 연구실에만 계시는건 아니고 연구과제때문에 바쁘신 것 같아 그런것때문에 쉽사리 질문하기도 어렵습니다ㅠ 팀프로젝트도 해보고싶은데 참 어렵네요..혹시 조언해주실 수 있으실까요??

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..!!