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Pre-A 스타트업 데이터 엔지니어 신입 희망 연봉 얼마가 적당할까요?

AI 하는 스타트업이고 최근에 30억 규모의 Pre-A 투자 유치를 마무리했습니다. 해당 회사에 원래 데이터 엔지니어 직군 주니어를 뽑지 않았는데 지인 추천으로 일단 면접을 보았고 6개월 인턴으로 일단 일하게 되었습니다. 당시에는 회사에 데이터 엔지니어링이 필요한 업무가 없어서 없어서 프로덕트 데이터 설계, 프롬프트 엔지니어링, 기획 서포트 등 당장 필요하지만 할 사람이 없는 업무를 담당했고요. 6개월이 끝나고 전환을 논의할 때, 데이터 업무를 주신다면 전환을 하고, 아니라면 나가겠다고 말씀드렸고, 회사에서는 전환을 원하셔서 팀도 바꾸고 본격적으로 데이터 셋 구축, 파이프라인 설계 등의 업무를 담당하게 되었습니다. 곧 처우 관련해서 인사팀과 이야기를 나누게 될 텐데, 희망 연봉을 어느 정도로 말씀 드리는 것이 좋을지 감이 잡히지 않아 조언을 구합니다. 일전에 함께 일하던 PM님은 대기업 수준으로 받으셨었다 말씀 하셨는데 (그 분은 창업 경험도 있으셨습니다) 저는 그 정도는 아니라서요. 그래도 인턴으로 있는 동안에는 포텐셜을 충분히 보인 상황입니다. 간단한 스펙은 인서울 중위권 4년제 영어 및 통계 전공, 자잘한 인턴 경험 2-3번, NLP 학부 연구생 프로젝트 참여, 데이터 엔지니어링 6개월 부트캠프 과정 수료 정도입니다. 감사합니다.

인공지능 연구분야 선택(연합학습,객체탐지,nlp,...)

안녕하세요! 대학원 1학기를 보내고 있는 학생입니다. 저희 랩은 머신러닝관련 랩이고 교수님의 주전공은 연합학습입니다. 저는 석사 졸업 후 취업이 목표라 가장 수요가 많은 비전 쪽이나 nlp쪽을 하고 싶은데, 교수님께선 아무래도 전공분야가 아니시기에 도와주시기 힘든 분야입니다. 그래서 연합학습을 접목시켜 진행할까 생각해보았는데 연합학습 관련하여 채용공고를 제가 찾지 못했습니다. 그래서 가장 중요한 것은 연합학습 전공한 석사 전공 채용 사례가 많은가 입니다! 1. 그래서 연합학습 관련 전공자분이 계시다면 취업은 어느 쪽으로 열려있는지, 어떤 걸 접목하여 하셨는지가 궁금합니다. 2. 그리고 저는 아직 공부중인 단계라 어떤걸 명확히 하고 싶다 하는 것은 없습니다. 이런 상황에서 교수님의 지도를 받지 못하는 분야를 전공해도 괜찮을지 의문입니다. 비전쪽은 그나마 도움을 받을 수 있는데 nlp 쪽은 전혀 모르십니다. 현재 시기가 공고가 다 내려간 시기라 확인하기 힘들고 저희 랩은 제가 1기기 때문에 선배로부터 얻는 정보가 거의 전무하여 여기다가 여쭤봅니다. 도움주셔서 정말 감사합니다!!

SSAFY(싸피) vs LG DX School vs 네이버 부스트캠프

인서울 대학의 전자공학과에서 생성형 AI 관련 연구(이미지 생성)로 석사를 졸업 후 29살이지만 자신감이 부족해서 부트캠프를 고려하고 있습니다. (이미지 생성 개발자를 찾는 사람도 없고... 참 연구주제 선택이 후회되네요) 1. SSAFY: 데이터 트랙 / https://www.ssafy.com/ksp/jsp/swp/swpMain.jsp 2. LG DX School / https://dxschool.co.kr/ 3. 네이버 부스트캠프 AI 테크 / https://boostcamp.connect.or.kr/program_ai.html 위 세 가지 중 선배님들은 어떤 부트캠프를 추천하시나요? 그저 바람이지만 데이터사이언티스트 쪽이면 좋겠네요,,, 정보 및 고민: 1. 싸피의 데이터트랙은 이번이 첫 기수입니다. 따라서 정보가 전혀 없는데, 데이터사이언티스트 교육이 아닌 데이터엔지니어 교육일까 걱정이네요. 2. LG DX School또한 첫 기수인데, Java, Spring, jsp/servlet, Flutter이 커리큘럼에 있어 망설여지네요. 3. 부스트캠프는 AI 전문코스이며 CV, NLP, RecSys의 세 가지 선택지가 있습니다. 이미지 생성쪽이 없는게 아쉽네요,,

석사취업 목표, 대학원을 가는게 맞는지 고민입니다

현재 자대 연구실에있고 별일 없으면 후기 입학으로 원서 넣을것같습니다. 요즘 특히나 생각이 드는것이 대학원에 가는게 맞는지 고민입니다. 4학년때까지 학부연구생을 안해보다가 학회 한번 보면서 특정 문제가 있으면 이를 풀어보는 것을 해보고 싶어서 들어왔는데요. 논문을 읽는것도 이렇게 단순히 읽는거로 그쳐도 되는것인지(미팅때 한번은 할것같습니다), 석사를 하게되더라도 1-2개 프로젝트만 하다가 나올것같아 고민이 많습니다. 프젝은 올해 마지막인 프로젝트가 주도해야하고 나머지는 제안서를 써야합니다. 제가 하고싶은 분야를 해라고하는데 제가 하고싶은게 무엇인지 명확하게 정하지 못했습니다. 논문이나 학회는 여름, 겨울에 하는 학회가 주인것같습니다. 특히 인공지능 분야를 하는 학생이 없기도 해서요(외국인박사 1분빼고는 모두 학부생입니다)제가 뭘 하고싶은지 모르겠는데 제가 주도해야하는 상황입니다. 이렇게 물석사가 되도 만약 인공지능 분야(비전 또는 NLP)로 취업하고자하면 조금은 나은건가요? 하더라도 석사취업, 완전히 연구보다는 개발도 하고싶다는 생각도 있습니다. 현직자분들의 생각을 듣고싶습니다.

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.

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.

ML 엔지니어에 대해 현직 선배님들께 여쭤보고싶은게 있습니다,,

안녕하세요 현업에 계신 선배님들께 조언을 구하고자 글을 쓰게 됐습니다. 저는 자대에서 의공학을 전공하고 자대 생체신호펌웨어랩실에서 학부인턴과정을 약 2년간 생활하다 Ai쪽에 관심이 생겨 랩실을 나와 새로운 도전을 하려고 준비중입니다. 저는 Ai분야에서 Ml 엔지니어를 목표 직무로 갖고 있고 해당 직무에 나아가기위해 저만의 커리어를 쌓기위해 많은 고민이 있는데요. 제가 서칭한 바로는 (물론 기업마다 조금씩 다르다고 들었습니다) ML 엔지니어는 AI 모델링 + 데이터 관리 + 배포 + 파이프라인 구축 mlops등 다양한 분야에서의 역량이 필요하다는것을 알게 되었습니다. 하지만 해당 직무에 대해서 아직 뚜렷한 로드맵이 있지 않은것 같아 학습 순서를 어떤식으로 구성해야할지 감이 잘 안잡힙니다. 일부 ML 엔지니어에 종사하시는 선배님들의 이야기를 유튜브나 구글링을 통해 들어보면 백엔드의 역량이 중요하기에 백엔드 개발자에서 직무전환을 하는 경우도 많고 비공자분들께는 이렇게 추천해주시는 경우도 많았습니다. 제가 선배님들께 궁금한 점은 1. 제가 프로젝트 경험과 타이트함이 조성된 환경속에서 학습을 위해 부트캠프를 지원하려고 하는데 선배님들께서는 백엔드 쪽을 선택하실지 데이터분석,엔지니어링쪽을 선택하실지 여쭤보고싶습니다 (국비지원의 경우 1번뿐이라 고민이 길어지게 되었습니다) 2. 또한 선배님들께서 추천해주실 만한 ML 엔지니어의 역량과 앞서 말씀드린 학습 로드맵에 대해 조언 해주실 부분이 있다면 냉철하게 부탁드리겠습니다. 3. 마지막으로 혹시 Ai쪽 석사를 마치고 ml 엔지니어로 현직에 계신 선배님이 계시다면 대학원 랩실의 도메인을 어떤 분야로 진학하셨는지 궁금합니다.. 개인적으로 석사진학도 생각하고 있는데 Ai쪽 석사 랩은 제가 서칭한 바로는 상당수가 nlp , cv 쪽 연구에 특화되어 있고 데이터 엔지니어링은 본적이 없어서 여쭤보고싶습니다 긴글 읽어주셔서 감사합니다.

박사 졸업(도메인+ML 연구) 후 데이터 분야로 진로 변경(스타트업 조인..?)

안녕하세요. 저는 23년 2월에 박사를 졸업하고 데이터 사이언티스트-엔지니어로 잡을 구하고 있습니다. 현재는 학교에서 포닥으로 소속되어서 연구를 마저 마무리하거나 새로운 연구를 준비하고 있구요. 학위 중에 AI/ML을 전공한 것은 아니구요. 따로 도메인이 존재하는데 박사 입학 후 2년차부터 AI/ML (주로는 NLP)를 활용해서 연구를 진행했습니다. 주로 저희 도메인 문제를 풀다보니 데이터셋 만들고 문제 해결하고 하는 것은 경험이 많지만 새로운 모델 아키텍쳐를 제안하는 쪽으로 연구를 수행한 적은 없습니다. 최근에는 점차 연구에 NLP 비중을 늘려서 cs + 도메인 컨퍼런스들에 논문을 내는 중입니다. 문제는 올해 대기업이나 제가 생각하는 괜찮은 도메인 + AI 기업에 지원을 한 5군데 정도 했는데 모두 면접에서 탈락했다는 겁니다. AI 연구원으로 지원하기에는 AI/ML 연구를 주로 하지는 않았기 때문에 보통 데이터 계열로 지원했습니다. 다만 저와 도메인 일치도가 상당히 높은 스타트업 하나에서 오퍼가 와서 이야기를 진행 중입니다. 상당히 초기 스타트업으로 업력은 1.5년에 정직원 10명 가량, TIPS 받은 상황(15억)이며 B2B 형태인데 시리즈A 투자 투심위는 끝냈고 올해부터 매출을 꽤 낼 수 있다는 자신감이 있어서 시리즈 A 규모를 크지 않게 가져가려고 한다고 합니다. (대표와의 면접에서..) 그래서 지금 시점에서 옵션이 2가지를 고려중인데 하나는 현재 포닥 중인 곳에서 연구를 더 진행하면서 연구 실적을 쌓고 다시 취업을 도전하거나 학계 진출을 노리는 것이고. (아무래도 1. 채용 한파..?, 2. AI/ML 컨퍼런스 실적 부족, 3. DE로써 필요한 개발 역량 부족이 탈락 요인이지 않을까 싶어서 이를 보완하고)다른 하나는 제안 받은 스타트업에 조인하는 것입니다. 연봉은 전자는 7500 정도고 후자는 8000에 스톡옵션 협의 정도일 듯 합니다. 스타트업 및 데이터 직군 쪽 채용 시장을 잘 파악하지 못한 것 같아서 의견을 여쭙습니다. 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...

LLM LoRA 학습 시켜보신 분 계신가요??

안녕하세요 선배님들 저는 NLP에 관심이 많은 대학생입니다. AI 법률 어드바이저 언어모델을 만들기위해 생활법령 100문 100답 데이터를 스크랩하여 LLM 학습에 맞는 데이터셋을 준비했습니다. 하지만 이유는 잘 모르겠는데 모델 학습이 수월하게 되지 않습니다... 학부생 수준에서 쉽지 않네요... https://github.com/juicyjung/LAW-Alpaca 코드랑 세부사항은 여기 레포에서 보실 수 있고 Colab에서 작업했습니다. 현재 2가지 문제가 있습니다. 1. Training Loss가 어느순간부터 0으로만 나오는 현상 (LoraConfig의 r을 16 이상으로 올리거나 TrainingArguments epoch을 6 이상으로 늘릴 때 주로 발생) 2. 이상한 말을 막 내뱉는 현상 (학습이 된건지 안된건지 잘 모르겠습니다..) 훌륭한 선배님들 도움 주시면 감사하겠습니다..ㅠㅠ 열심히 해보려고 하는데 어려운게 많네요ㅠㅠ..

데이터 엔지니어가 되기 위한 여정 관련 조언을 구합니다!

안녕하세요. 최근 취업 및 진로에 관련된 고민을 겪고 있는 4학년 소프트웨어학과 전공생입니다. 최근 데이터 엔지니어 커리어에 관심이 생겼는데 주변에 이와 관련해서 조언을 구할 분들이 없더군요... 주된 고민은 '데이터 엔지니어로서 커리어를 시작하려면 어떻게 해야 하는가?' 인데 제 백그라운드를 고려한 조언은 아닌지라 저에게 맞는 조언을 받으면 좋을 것 같아 글을 남기게 되었습니다. [활동이력 및 계획] - 대학교 2학년 때, 연구에 흥미가 생겨 데이터 마이닝 관련 연구에 참여했었고 3학년 때는 해외 연구도 관심이 생겨 1~2개월 정도 해외 대학에서 진행하는 NLP 관련 연구에 참여해 보기도 했었습니다. - 개발 경험도 해보고 싶어 작년 겨울 기회가 되어 인공지능 관련 AI 스타트업에서 퍼블릭 클라우드 서비스 구현 관련 프로젝트의 백엔드 인턴으로 활동했습니다. - 최근 계획으로는 학교에서 지원해주는 단기 부트캠프에 참가하려고 합니다.(데이터 관련 부트캠프는 아니라서 다른 기회가 생기면 어떨지는 모르겠습니다) 그리고 관심이 가는 오픈소스 SQL, DB 프로젝트를 발견해 여유가 되면 기여를 해보려고 합니다. [사용 가능한 기술 스택] - 언어: python, rust - DB: MySQL, PostgreSQL - 개발환경: Ubuntu - 인프라: docker, aws - 프레임워크: Django, Serverless, 더 있긴 하지만 자신이 없거나 프로젝트 및 실무에 적용해본 경험은 없어서 이 정도네요... 위와 같은 상황에서 다음과 같은 의문 및 고민들이 생기더군요. 1. 데이터 엔지니어가 되기 위해서는 어떤 활동을 해야 하고 어떻게 포트폴리오를 준비해야는지 2. 4학년 졸업과 동시에 취업을 하는 것을 목표로 하고 있는데 현실적으로 어려운 것인지 3. 시니어 엔지니어가 주니어들에게 요구하는 가장 중요한 역량이 무엇인지 4. 데이터 엔지니어는 일에 관점에서 주로 어느 부분에서 어려움을 느끼는지 5. 차후 데이터 사이언티스트로 커리어를 이직하는 케이스가 있는지 그리고 많이 어려운지 6. 어느 정도 연구의 성격도 띄는 일이 존재하는지(사실 개발도 하면서 연구 느낌의 일도 해볼 수 있다고 생각되어 관심을 갖게 된건데 만약 아니라면 음....) 현재 저와 같이 데이터 엔지니어가 되기 위해 고군분투 중이신 분들의 조언도 좋고 현직에 계신 엔지니어의 분들의 조언은 해주시면 정말 감사하겠습니다!

키워드 추출하는 NLP 추천

키워드 추출하는 NLP 추천해주실 수 있으실까요?? NLP를 처음 해봐서 어디서부터 해야할지 감이 오지 않습니다 간절히 부탁드립니다!

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.

클로바 HYPERCLOVA는 왜 AdamW를 사용했나요??

분명 AdamP라는 클로바에서 제작한 옵티마이저가 있는데도 불구하고 기억으로는 해당 논문에 NLP쪽 관련된 성능 테스트도 있었는데 이유가 뭔가요?

신입 머신러닝 엔지니어의 필요역량을 알려주세요!

안녕하세요! 곧 대학졸업을 앞두고 취준을 준비하는 대학생입니다! 제가 준비하는 분야는 머신러닝/딥러닝 분야중 nlp 엔지니어가 되길 희망합니다! 다만 개인사정상 대학원이나 타 부트캠프를 갈 여력이 되지않아서 혼자 준비를 하고있는데요...! 주변에 동료가 없고 정보를 얻기 힘들다보니 이렇게 글을 쓰게 되었습니다. 물론 기업마다 다르겠지만 신입 NLP엔지니어로 취업하기 위해 필요한 기본 역량이 무엇이 있을까요?? 또한 조언주실만한게 있을까요? 선배 개발자분들의 의견을 듣고 싶습니다...!

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..!!

인공지능 개발을 위한 수학

안녕하세요 ! 향후 NLP와 CV 전공해서 인공지능 개발자를 꿈꾸는 대1입니다. 요즘 혼란을 겪고 있는 것은 수학에 관한 것인데 인공지능이 수학을 많은 필요로 하는 것은 압니다 그런데 정확히 어떤 수학들이 필요로 하는지를 모르겠습니다 ㅠㅠ 확률, 통계 등 많을텐데 어떻게 공부를 해야할지도 잘,, 현업에서 수학이 어떻게 쓰이고 현직자분들은 수학을 어떻게 활용하시는지, 그리고 어떻게 공부해야할지 고민입니다