#자연어처리

AI 대학원 어떤 연구실이 좋을까요?

AI를 깊게 공부해보고 싶어 대학원 석사를 고민하고 있습니다. 취업도 좋지만 창업에 대한 목표를 가지고 있습니다. 그래서 AI에 더 관심이 가는 부분도 있습니다. 1. LLM을 활용한 문서 갱신 및 검토, ai 연구를 하지만 분야가 좀 한정적인것 같은 느낌 2. 인공지능과 빅데이터 등을 좀 다양한 분야에서 연구 연구실을 선택해야하는데 고민이 많습니다. 1번 연구실은 자연어처리 강화학습을 하지만 문서 쪽으로 한정된 느낌이고 2번 연구실은 다양하게 ai를 사용하지만 교수님 경력이 1번 교수님에 비해 많이 낮으십니다. 2번 연구실이 창업 관련해서도 다양한 분야를 경험해보는 것이 좋은 것 같긴하지만 교수님의 경력이 고민입니다.

자연어처리든? 이미지처리든? 인공지능??

1. 어느 분야든 개발자 역량은 꼭 필요하다고 봐야 하나요? 프론트엔드, 백엔드 개발자····이런 멘트가 꼭 있던데요 그렇다면 자연어처리든 이미지처리든 이런 일을 하는 직무는 개발자로 봐야하는 건가요? 2. 인공지능 관련 직무는 개발자 말곤 없다고 봐야하나요?

자연어처리 VS 이미지처리

이제 공부를 시작하는 입장에서 자연어처리와 이미지처리 중 어떤 분야를 가고 싶은지에 대한 것을 미리 정해야한다는 조언을 받았습니다 여기서 문득 생긴 궁금증이 있습니다 자연어처리를 하는 직무에서 이미지처리를 하는 직무로 변경하는 것이 뿌리부터 바꿔야할정도로 많이 다른 분야일까요? 1. 이미지처리 쪽에 하고 싶은 분야가 있는데 이 분야가 딥러닝을 필요로 하는 것에 있어서 석사를 고려해야하는 것에 부담이 있습니다 2. 공기업 준비한다면 자연어처리가 더 나을 거라는 생각이 드는데요(금융권을 생각하고 있습니다) 이걸 사기업과 공기업의 차이로 볼 순 없겠지만, 자연어처리와 이미지처리의 직무 이동을 고려한다면 거의 불가능이라고 봐야할까요?

인공지능 공부 순서 추천해주세요.

인공지능 관련 대학원을 진학하려고 하는 대학생입니다. 파이썬은 어느정도 다룰줄 알고 수학은 미적분, 확률 등등 배웠는데 선형대수는 아직 배운적이 없습니다. 머신러닝 -> 딥러닝 -> 이미지처리 -> 자연어처리 -> 생성모델 순으로 공부를 시작하려고 하는데 혹시 더 좋은 인공지능 공부 로드맵이 있을까요?? 대학원을 졸업하고 자율주행 쪽으로 가고 싶습니다!!

데이터분석 직무를 희망하는데요

저는 개인적으로 자연어처리보단 이미지처리를 좀 더 희망하고 있는데요 데이터분석 직무에선 자연어처리가 더 많이 활용될 것같은데 실무에서 어떠신지 궁금합니다 다양한 전문가분들의 의견이 필요합니다!!

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!

졸업작품 주제 선정 방식에 대해

안녕하세요 컴퓨터공학과 4학이고 백엔드 공부중인 학생입니다. 저희 학교 졸업작품 주제 선정 방식에 대해 선배님들의 의견을 듣고 싶어 작성하게 되었습니다. 이번에 졸업작품을 하는데 주제가 전부 고정되어있고 1~5지망을 선택해 제출해서 확정짓는 방식으로 진행됐습니다. 이것도 사실 이해되지 않았지만 주제들이 전부 연구분야로 특정되어있었습니다. 전부 그래픽스, ai, ml, 자연어처리 등의 교수님들 전공 주제였습니다. 당장 올해 혹은 내년에 취준하는 학생들이 많을텐데 1년동안 해야 할 프로젝트의 주제를 연구 주제로 전부 고정해버리는게 맞나 싶었습니다. 또 본인들의 연구실 학생들에게 상을 몰아주려 하는건가 라는 생각까지 들기도 합니다 연구 주제에 대해 고민하고 논문 읽는 법도 배우고 좋을 수도 있지 않을까 라는 생각도 해봤습니다. 다양한 분야의 지식을 갖추면 좋은 건 맞습니다. 하지만 진로 분야를 특정해 스펙을 채워나가야하는 4학년이 1년 내도록 이걸 해야하는 게 옳은지는 모르겠습니다 ㅠ 현재 졸작 외에 백엔드 개발자로 2개의 프로젝트를 진행 중인데 분야도 아닌 졸작에 시간을 자꾸 뺐긴다는 생각이 드네요 아직 학생이고 교수님들의 뜻을 헤아리지 못 한건지.. 가혹한건지 어떻게 생각하시나요?

음성신호처리와 자연어처리(NLP)의 관계

음성신호와 자연어 사이의 관계가 어떻게 되는지 궁금합니다. 음성신호는 신호로서 주파수 등의 공학적 신호처리와 관련이 있고, 자연어처리와는 관계가 없는 건가요? 자연어처리와 관련을 지으려면 어떤 식으로 접근해야 하는지도 궁금합니다. 많은 의견 부탁드립니다.

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.!!

자연어처리 분야 진로가 고민인 대학생입니다(관련 직종에 계신 분들 도와주십시오)

안녕하세요. 자연어처리 분야로 진로를 가져가려는 학부생입니다. nlp 관련 연구실 석사 후 취업이 목표이며 다음과 같은 고민이 있습니다. gpt의 등장으로 nlp가 끝이라는 말도 있고, 오히려 앞으로 해결해야 할 과제가 더 생겼다는 말도 있습니다.(특히 한국어는요) 제가 알아본 바로는 후자의 내용이 좀 더 많았는데 알아본 내용이 적어 우선 이런 업계 동향에 관한 정보는 주로 어디서 알아볼 수 있는지 궁금합니다. 그리고 업계 동향에 대해 가지고 계신 의견 말씀해주시면 감사하겠습니다. 그리고 nlp와 컴퓨터비전 사이에서 고민을 많이 했는데요.. cv는 비교적 레드오션이라고 하던데 맞는 말일까요?(제가 취업할 시기면 최소 3년 이후이기도 하고요) 아직 cv에 비해 nlp 랩실도 많이 적어서 고민됩니다.. 자연어처리 분야에 입문하기 위해 공부해야 할 과목들을 알아봤는데, 선형대수, 통계, nlp 관련 딥러닝 지식들(?) 등등 인 것 같은데 선배님들께서 추천하는 공부 과목이나 얼마나 깊이 해야하는지 등을 알려주시면 큰 도움 될 것 같습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

석사 졸업생 커리어 시작 고민...

• 스펙 학부: SSH 경제대학 (GPA: 4.3x/4.5) 석사: SPK AI (4.0x/4.3) (눈에 띄는 실적은 없습니다. 2저자 논문 2편, 졸업논문 하나 ) • 분야 특수 도메인 Application 및 자연어처리 • 상황 2022.11 ~ 2023.4 대기업 특수 도메인 인턴 2023.2 졸업 2023.5 ~ 2023.6 동사 정규직 지원 & 면접 탈락 2023.7 ~ 2023.9 자연어처리 단기 계약직 수행 2023.10 ~ 2023.12 L사 계열사 두 곳 면접 탈락 • 상황 - 내년 30대 진입. - 대학원 재학 중 가장 공을 들인 main 연구는 전통 NLP 연구로 보기에는 애매한 상황이며, 특수 도메인에 대한 연구이기때문에 제조업 기반 기업 PT에서는 항상 지양하는 주제였습니다. 메인 연구에 대한 PT 발표에서, '우리가 하고 있는 것과 연관짓기 어렵다.'라는 이야기를 많이 들었고, 자연어처리 연구 참여 및 관심도 어필은 통하지 않았습니다. 한편, 2저자 논문 두 편은 자연어처리와 관련된 연구입니다. 엎친 데 덮친 격으로, 하필 인턴을 하던 시기 ChatGPT가 등장하면서 최근의 기업들은 LLM 연구 경험자 및 관련 업무 수행 경력자를 찾고 있는 상황입니다. 이 부분은 GPU 자원이 필요한 상황이니, 감히 수행하기도 어려운 상황입니다. --- 서류 탈락도 많았거니와, 모든 석사 과정 생활이 부정당하는 느낌이라 굉장히 심적으로 고통스럽습니다. 인턴 타이밍도 안 좋았거니와, '길을 잘못 들었다'라는 후회감과 앞으로의 미래에 대한 두려움과 걱정이 밀려옵니다. 학부 마치고 졸업한 친구들은 벌써 대리 달거나 이직하는데, 정작 석사 졸업하고 이러고 있으니... 죽고 싶다는 생각이 참 많이 드는 요즘입니다. 지금 제가 판단하기에는, 1. 대기업에 어차피 못 간다. - AI 트렌드가 빠르게 바뀌고 있고, 해당 트렌드를 팔로업하기에는 자원이 없으며, 추후에 대기업에 지원하더라도 기존 연구는 old-fashioned 해지고 있으니, 포기하는 것이 맞다. 나이도 30대 인지라, 도전한다는 것이 맞는지 모르겠다. 2. 스타트업에서 '시작'을 한다면, 앞으로의 커리어가 험난해질 수 있다. - 스타트업을 가더라도 '괜찮은' 스타트업으로 가야하는데, 그 '괜찮은'의 기준이 무엇인지도 모르겠으며, 생각보다 스타트업이 요구하는 스택이 더 높은 곳도 있다. - 나이를 생각했을 때, 커리어를 잘못 시작하면 다시 돌아오지 못할 수도 있으며, 급여도 상당히 낮게 책정되는 경우들이 있다. - '아무 곳'에서나 시작을 해도 되는 것이 과연 맞는 것인가? (ex. 물경력) 등등의 생각을 하고 있습니다. 이 상황의 저는 어떤 스탠스를 취하는 것이 좋을까요? 가능하다면 비CS이지만, AI / ML Engineer 쪽으로 이동하여 프로덕트 레벨에서 고민하고 싶습니다. 조심스레, 선배님들께 말씀 여쭙니다...

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...!

Deepfm 임베딩레이어

혹시 deepfm 임베딩레이어 보신분잇나요? 제가 자연어처리만 하다가 와서 그런지 상당히 특이하다고 느꼈는데 저만 그런지 궁금하네요