| Date | 17/06/12 17:18:14 |
| Name | [익명] |
| Subject | 현직 AI 개발자 입니다. |
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사실 AI 필드에서 AI라는 말은 너무나 막연하고 넓으며 거창한 이름이라 "AI 개발자입니다" 라고 하는 경우는 잘 없습니다만, 이 분야에서 일하시는 분들을 제외하고는 굳이 구분하실 것 같지 않아 AI 개발자라고 해봤습니다. 제가 하는 일은 그 중에서 자연어처리 분야이고, 그 중에서도 자연어 이해 부분을 하고 있습니다. 잡아야 할 버그가 생각외로 금방 잡힌 관계로... 질문 받아 보겠습니다. 0
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AI 를 이해한다.. 라는 질문에 무엇을 대답해 드려야 할 지 감이 잘 안 오네요.
AI 를 전공하려면 어떤 기초지식이 필요한지에 대해 답변을 드리자면...
제일 기본은 알고리즘인 것 같습니다.
그 다음은 통계와 선형대수인 것 같고,
최근 유행하는 딥러닝까지 이해하시려면 미적분을 잘 하셔야 합니다.
직접 구현하는 것이 아니고 "딥러닝을 이해만 해보고 싶다." 라고 하신다면 선형대수와 미적분만 알고 계시면, 개념적인 부분에서 딥러닝을 꽤 높은 수준으로 이해할 수 있을 것 같습니다.
이제 그걸 특정 필... 더 보기
AI 를 전공하려면 어떤 기초지식이 필요한지에 대해 답변을 드리자면...
제일 기본은 알고리즘인 것 같습니다.
그 다음은 통계와 선형대수인 것 같고,
최근 유행하는 딥러닝까지 이해하시려면 미적분을 잘 하셔야 합니다.
직접 구현하는 것이 아니고 "딥러닝을 이해만 해보고 싶다." 라고 하신다면 선형대수와 미적분만 알고 계시면, 개념적인 부분에서 딥러닝을 꽤 높은 수준으로 이해할 수 있을 것 같습니다.
이제 그걸 특정 필... 더 보기
AI 를 이해한다.. 라는 질문에 무엇을 대답해 드려야 할 지 감이 잘 안 오네요.
AI 를 전공하려면 어떤 기초지식이 필요한지에 대해 답변을 드리자면...
제일 기본은 알고리즘인 것 같습니다.
그 다음은 통계와 선형대수인 것 같고,
최근 유행하는 딥러닝까지 이해하시려면 미적분을 잘 하셔야 합니다.
직접 구현하는 것이 아니고 "딥러닝을 이해만 해보고 싶다." 라고 하신다면 선형대수와 미적분만 알고 계시면, 개념적인 부분에서 딥러닝을 꽤 높은 수준으로 이해할 수 있을 것 같습니다.
이제 그걸 특정 필드에 적용하려면 해당 필드의 데이터가 갖는 특징들도 알아야 합니다.
자연어처리라면 문법이나 언어체계에 대한 지식이 필요해지죠
CS 선택하는 분들 중에 "공대는 왔는데 난 수학이 싫어" 라고 하시는 분들이 꽤 많은 걸 생각하면, 아이러니한 부분입니다.
AI 를 전공하려면 어떤 기초지식이 필요한지에 대해 답변을 드리자면...
제일 기본은 알고리즘인 것 같습니다.
그 다음은 통계와 선형대수인 것 같고,
최근 유행하는 딥러닝까지 이해하시려면 미적분을 잘 하셔야 합니다.
직접 구현하는 것이 아니고 "딥러닝을 이해만 해보고 싶다." 라고 하신다면 선형대수와 미적분만 알고 계시면, 개념적인 부분에서 딥러닝을 꽤 높은 수준으로 이해할 수 있을 것 같습니다.
이제 그걸 특정 필드에 적용하려면 해당 필드의 데이터가 갖는 특징들도 알아야 합니다.
자연어처리라면 문법이나 언어체계에 대한 지식이 필요해지죠
CS 선택하는 분들 중에 "공대는 왔는데 난 수학이 싫어" 라고 하시는 분들이 꽤 많은 걸 생각하면, 아이러니한 부분입니다.
http://cs224d.stanford.edu/
http://cs231n.stanford.edu/
유투브에 저 강의 영상들이 있습니다. 맛보기로 공부해보시면 감이 오실 겁니다.
선형대수, 미적분, 수리통계학 등의 기초 수학이 필요하고.. 이것들이 갖춰졌다는 전제하에, 기본서로 Murphy의 Machine Learning 추천합니다.
http://cs231n.stanford.edu/
유투브에 저 강의 영상들이 있습니다. 맛보기로 공부해보시면 감이 오실 겁니다.
선형대수, 미적분, 수리통계학 등의 기초 수학이 필요하고.. 이것들이 갖춰졌다는 전제하에, 기본서로 Murphy의 Machine Learning 추천합니다.
어떤 데이터를 얼만큼 모아서 얼마나 빨리 돌리고 싶으냐에 따라 다를 것 같습니다.
빠르게 학습할 필요가 없다면, cpu연산으로도 딥러닝 연산이 가능하므로.. gpu 조차 필요 없고, 학습 데이터가 텍스트라면, 수만 문장을 모아도 1기가가 안될거 거든요. 연구실에서 활동할 때에는 램 조금 빵빵한 데스크탑에 그래픽카드만 한 장 끼워 썼습니다. [딥러닝 유행 전에는 연구실에서 개발용 컴터 사줄 때 VGA를 잘 안 사줬었는데... 딥러닝이 유행하고서 모든 연구실에 VGA가 보급되었고, 게임하기에 더 완벽한 ... 더 보기
빠르게 학습할 필요가 없다면, cpu연산으로도 딥러닝 연산이 가능하므로.. gpu 조차 필요 없고, 학습 데이터가 텍스트라면, 수만 문장을 모아도 1기가가 안될거 거든요. 연구실에서 활동할 때에는 램 조금 빵빵한 데스크탑에 그래픽카드만 한 장 끼워 썼습니다. [딥러닝 유행 전에는 연구실에서 개발용 컴터 사줄 때 VGA를 잘 안 사줬었는데... 딥러닝이 유행하고서 모든 연구실에 VGA가 보급되었고, 게임하기에 더 완벽한 ... 더 보기
어떤 데이터를 얼만큼 모아서 얼마나 빨리 돌리고 싶으냐에 따라 다를 것 같습니다.
빠르게 학습할 필요가 없다면, cpu연산으로도 딥러닝 연산이 가능하므로.. gpu 조차 필요 없고, 학습 데이터가 텍스트라면, 수만 문장을 모아도 1기가가 안될거 거든요. 연구실에서 활동할 때에는 램 조금 빵빵한 데스크탑에 그래픽카드만 한 장 끼워 썼습니다. [딥러닝 유행 전에는 연구실에서 개발용 컴터 사줄 때 VGA를 잘 안 사줬었는데... 딥러닝이 유행하고서 모든 연구실에 VGA가 보급되었고, 게임하기에 더 완벽한 조건이 되었었습니다. ]
램 빵빵하고 테슬라나 타이탄이 끼워져 있으면야 학습이 빠르겠지만.. 없다고 못돌리지는 않습니다. [이미지나 영상으로 가면 최소한의 기준이 조금 높아지기는 하겠죠]
빠르게 학습할 필요가 없다면, cpu연산으로도 딥러닝 연산이 가능하므로.. gpu 조차 필요 없고, 학습 데이터가 텍스트라면, 수만 문장을 모아도 1기가가 안될거 거든요. 연구실에서 활동할 때에는 램 조금 빵빵한 데스크탑에 그래픽카드만 한 장 끼워 썼습니다. [딥러닝 유행 전에는 연구실에서 개발용 컴터 사줄 때 VGA를 잘 안 사줬었는데... 딥러닝이 유행하고서 모든 연구실에 VGA가 보급되었고, 게임하기에 더 완벽한 조건이 되었었습니다. ]
램 빵빵하고 테슬라나 타이탄이 끼워져 있으면야 학습이 빠르겠지만.. 없다고 못돌리지는 않습니다. [이미지나 영상으로 가면 최소한의 기준이 조금 높아지기는 하겠죠]
Cc 를 전공하지 않아 명확하고 자세하게 설명드리지는 못하겠지만, ai 와 대비되는 개념이 아니라, 사람이 무엇인가를 인지하는 방법을 기계가 할 수 있게하는 연구라고 알고 있습니다.
비전 (사람의 시각정보에 근거한 추론), 자연어처리 (사람의 언어정보에 근거한 추론), 음성인식 (사람의 음성 정보에 근거한 추론) 처럼요.
https://bi.snu.ac.kr/Publications/Journals/Domestic/KIISEC30_01_CognitiveComputing1.pdf
서울대 장병탁 교수님의 설명이니 한번 읽어 보시는 것도 좋을 것 같습니다.
비전 (사람의 시각정보에 근거한 추론), 자연어처리 (사람의 언어정보에 근거한 추론), 음성인식 (사람의 음성 정보에 근거한 추론) 처럼요.
https://bi.snu.ac.kr/Publications/Journals/Domestic/KIISEC30_01_CognitiveComputing1.pdf
서울대 장병탁 교수님의 설명이니 한번 읽어 보시는 것도 좋을 것 같습니다.
어떤 상황을 몇가지로 구분하며 어느 정도 정확도를 요구하는지에 따라 다르겠지만, 간단한 태도 분석 정도는 될 것 같습니다. 사람의 7대 심리 상태를 문장에서 분석하는 건 이미 자주 나온 연구였으니까요. 그렇지만 아주 간단하고 복합적이지 않은 표층적인 부분에서 구현되었습니다.
전문적인 심리 계열 전문가가 통화하고 분석하능 것과는 차이가 클겁니다.
전문적인 심리 계열 전문가가 통화하고 분석하능 것과는 차이가 클겁니다.
오 교수님의 영어이름이 앨리스라는걸 아시는걸 봐선 학교 직속 선배신거같다[....]
여튼 그건 그렇고.... n to 1 classification 를 넘어서서 발음이나 이야기의 흐름, 아니면 우리말 특유의 돌려말하기 등과 같이 단순히 문법적인 이해가 아니라 문맥의 흐름을 반영하여 문장을 이해하는 기능은 어느정도 도달했다고 보시나요?
예를 들어서 아주 허접한 물건을 보는 사람이 "어이쿠 참 좋은 물건인 것 같네요. 아무렴요" 라고 말을 했을 때 부정적인 뉘앙스를 캐치할 수 있는 능력... 더 보기
여튼 그건 그렇고.... n to 1 classification 를 넘어서서 발음이나 이야기의 흐름, 아니면 우리말 특유의 돌려말하기 등과 같이 단순히 문법적인 이해가 아니라 문맥의 흐름을 반영하여 문장을 이해하는 기능은 어느정도 도달했다고 보시나요?
예를 들어서 아주 허접한 물건을 보는 사람이 "어이쿠 참 좋은 물건인 것 같네요. 아무렴요" 라고 말을 했을 때 부정적인 뉘앙스를 캐치할 수 있는 능력... 더 보기
오 교수님의 영어이름이 앨리스라는걸 아시는걸 봐선 학교 직속 선배신거같다[....]
여튼 그건 그렇고.... n to 1 classification 를 넘어서서 발음이나 이야기의 흐름, 아니면 우리말 특유의 돌려말하기 등과 같이 단순히 문법적인 이해가 아니라 문맥의 흐름을 반영하여 문장을 이해하는 기능은 어느정도 도달했다고 보시나요?
예를 들어서 아주 허접한 물건을 보는 사람이 "어이쿠 참 좋은 물건인 것 같네요. 아무렴요" 라고 말을 했을 때 부정적인 뉘앙스를 캐치할 수 있는 능력이라는 측면에서요.
CS 하다가 석사에서 융합으로 빠졌는데 요즘 보고있는 주제가 약인공지능을 지식재산쪽 행정업무에 활용할 수 있는 방안에 대한건데 생각보다 저러한 경우가 많아서 과연 내가 쓰고있는 이게 유의미하려면 어느정도 기술발전이 필요하려나 궁금해서요
여튼 그건 그렇고.... n to 1 classification 를 넘어서서 발음이나 이야기의 흐름, 아니면 우리말 특유의 돌려말하기 등과 같이 단순히 문법적인 이해가 아니라 문맥의 흐름을 반영하여 문장을 이해하는 기능은 어느정도 도달했다고 보시나요?
예를 들어서 아주 허접한 물건을 보는 사람이 "어이쿠 참 좋은 물건인 것 같네요. 아무렴요" 라고 말을 했을 때 부정적인 뉘앙스를 캐치할 수 있는 능력이라는 측면에서요.
CS 하다가 석사에서 융합으로 빠졌는데 요즘 보고있는 주제가 약인공지능을 지식재산쪽 행정업무에 활용할 수 있는 방안에 대한건데 생각보다 저러한 경우가 많아서 과연 내가 쓰고있는 이게 유의미하려면 어느정도 기술발전이 필요하려나 궁금해서요
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