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AI 대학원 준비 막막(사소한 도움이라도 감사드리니, 부탁 …
현재, ky학부 4학년 재학중인 학생입니다. 학점은 3.9 / 4.5 입니다. 본전공은 문과이지만, 과의 특성상 컴공만큼은 아니겠지마느 python과 java를 …
Source: phdkim.net
Date Published: 3/8/2021
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인공지능 대학원 준비 후기 (1)
인공지능 대학원 입학을 목표로 계속해서 공부를 했습니다. 정말로 할게 많더라구요.. 학교 학점관리, 외부 프로그래밍 활동, 영어 성적, 개인 코딩 공부 …
Source: candyz.tistory.com
Date Published: 11/2/2022
View: 2881
인공지능대학원 입학준비 – 블로그 – 네이버
인공지능대학원 입학을 위해 준비해야 할 것들! 포트폴리오, 프로그래밍 능력, 수학 및 통계 지식,. 영어 능력, 딥러닝 기본 지식, 학부 성적표.
Source: blog.naver.com
Date Published: 11/21/2022
View: 5059
AI 대학원 면접 준비 – 전공 질문 리스트 – Fennec
본 질문들은 필자가 KAIST AI 대학원 면접을 준비하면서 만든 질문 리스트입니다. 머신러닝, 확률, 선형대수학과 관련된 질문들로 모두 답해야 하는 …
Source: jrc-park.tistory.com
Date Published: 5/7/2022
View: 878
대학원 준비 하나부터 열까지(1) – 연구분야, 연구실 선정
안녕하세요! 드디어 가을학기 대학원 입시가 끝났습니다. 저는 포스텍과 카이스트를 준비했고, 다행히도 두 곳 모두 좋은 결과가 나와 혹시 도움이 …
Source: oculus.tistory.com
Date Published: 9/30/2022
View: 9693
대학원 준비하는 동아대생
GIST AI 대학원 봄학기 2차 합격 대학원 컨택을 할 때, 서강대의 강석주 교수님께 먼저 7월달에 컨택을 진행하였습니다. 하지만 9월달에 대학원 면접을 준비하다가 …
Source: hayate1212.tistory.com
Date Published: 8/29/2022
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AI, ML과는 다른 데이터 분석가 준비! 대학원 진학이 필수일까?
졸업을 앞둔 4학년생입니다. 학교에서 AI와 관련한 수업을 듣고 빅데이터 분석가에 관심이 생겼습니다. 빅데이터 분석가로 취직하기 위해서는 대학원 진학이 꼭 필요 …
Source: www.itdaa.net
Date Published: 1/5/2021
View: 3974
ai대학원 준비하시는분계신가요? – 식물원(고민상담)
ai 대학원가면 다 박사합니까? 대부분이 석사로 졸업합니다. 석사까지만 한다면 레드오션 맞습니다. 거 ai대학원 준비하는거 같은데 나중에 취업시장 …
Source: mypnu.net
Date Published: 3/7/2022
View: 714
[Boaz]KAIST AI 대학원 준비/SK C&C/NAVER Clova – 현토리
[Boaz]KAIST AI 대학원 준비/SK C&C/NAVER Clova. Hyunlee103 2019. 11. 2. Boaz 컨퍼런스 톡에서 각 분야의 선배님들께서 해주신 말씀들을 정리한 내용입니다.Source: hyunlee103.tistory.com
Date Published: 9/10/2021
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- Author: 스카이대학원
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- Date Published: 2021. 2. 3.
- Video Url link: https://www.youtube.com/watch?v=V4XEK43EyRQ
AI 대학원 준비 막막(사소한 도움이라도 감사드리니, 부탁드립니다ㅠㅠ)
현재, ky학부 4학년 재학중인 학생입니다.
학점은 3.9 / 4.5 입니다.
본전공은 문과이지만, 과의 특성상 컴공만큼은 아니겠지마느 python과 java를 활용한 프로젝트 경험이 몇 있습니다.
최근 몇개월전부터 AI 분야에 관심이 많이 생겨서, 스스로 공부를 하는 중입니다.
여러 글을 찾아보았고, 수학적인 기반이 필요하다는 이야기가 많아서 지금 MOOC로 선형대수학을 다 공부했고, 확률과 통계나 수학적인 기반을 혼자 조금 더 공부할 생각입니다. (어느정도 선까지, 필수적으로 공부해야하는 부분이 어느 것이 있는지 알려주시면 그것도 감사드리겠습니다. 아 그리고 AI 강의 관련해서는 지금 앤드류응 교수님의 머신러닝을 거의 다 들어가고 여력이 되면 standford의 c231도 들어볼 생각입니다!
python은 무리없이 코딩을 할 수 있는 수준인 상태라서, 파이썬이 딥러닝과 머신러닝 구현에 많이 쓰인다는 말을 듣고
딥러닝, 머신러닝 코드를 제가 혼자서 구현하지는 못하지만, 교재를 하나 사서 다 한번씩은 구현은 해본 상태이고 코드를 보면 아 대충 이런 코드구나 이해는 하는 수준입니다.
여기까지 저에 대한 배경정보인 거 같고,, 제가 현 상황에서 일단 AI 프로젝트 관련 경험이 없는 것이 너무 걱정이 되는 부분인데 다른 여러 글들을 찾아보면, dacon이나 kaggle로도 많이 참여를 해보고 결과물을 만들거나, 논문을 스스로 작성해보라는 것도 봤는데
논문을 작성하는 것은 너무 저에게 큰 수준인 것 같고 막막하기라도 합니다!
지금 제가 할 수 있는 현실적인 조언이나 구체적인 조언들 주시면 너무 감사히 듣겠습니다!!
아, 제가 잘 모르지만 대충은 조심스럽게 ky나 성대 한양대 인공지능 대학원 생각중입니다. 긴 글 읽어주셔서 정말 감사합니다. 가능성이 얼마나 되는지도 써주시면 선배님들의 조언 귀담아 듣겠습니다!
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인공지능 대학원 준비 후기 (1)
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이제 2021년 입니다.
다들 새해 복 많이 시길 바랍니다!
오늘은 2020년도에 제가 준비했던 인공지능 대학원 준비 후기를 포스팅 하려 합니다.
제가 학교를 다니기 시작해서 졸업을 1년 남긴 시점부터
인공지능 대학원이 선정되었고 저는 그때 부터 일반대학원 진학을 포기하고
인공지능 대학원 입학을 목표로 계속해서 공부를 했습니다.
정말로 할게 많더라구요.. 학교 학점관리, 외부 프로그래밍 활동, 영어 성적, 개인 코딩 공부 등등..
학교를 다니면서 나름 열심히 하기 위해서 외부 활동 참여, 공모전, 프로젝트 등등을 해왔지만,
인공지능이라는 것에 무지했던 저였기에
초기에 진입장벽이 너무 높아서 애를 먹었습니다..ㅠㅠ 힘들었어요
그렇지만 제가 초기에 인공지능 입문에 있어서 코딩 측면, AI 이론 측면, 이론+수학 측면
이렇게 3가지 조건을 하나씩 갖춘 참고 도서도 알려드릴까 합니다.
저도 이 책들을 보고 공부했습니다! 많은 도움이 되었습니다.
1. 골빈해커의 3분 딥러닝 텐서플로맛
요즘은 다들 TF 2.0으로 변화하는 추세여서 이 책이 시대와는 안 맞을 수 있는데요
그래도 제가 당시에 이책으로 공부할 때 가장 좋았던 점은 쉽게 코드 측면에서 이론을 접근하니깐
좀 더 직관적 이해가 가능했습니다!
2. 김성훈 교수님의 딥러닝 수업
가장 잘 알려져 있고 아마도 가장 쉽고 간략하게 AI 이론을 설명해 놓은 강의가 아닐까 생각합니다!
URL : hunkim.github.io/ml/
3. 인공지능을 위한 수학
이 책은 제가 인공지능의 신경망 파트 공부할 때 어떤 수식을 기반으로
신경망이 동작하고 내부 함수들은 어떻게 구현되었는지를 공부할때
많은 도움이 되었던 책입니다.
추가적으로 인공지능을 공부하기 위해서는 선형대수 공부를 병행하는 것이 제일 좋지만,
처음으로 AI를 입문한다면 이 책을 통해서 수학을 기초부터 자연스럽게 습득해 볼 수 있을 것 같아서 추천드립니다!!
이 책 외에도 각자 개인의 노력이 더해진다면
더욱 좋을 수 밖에 없겠죠??
오늘도 감사드리며 인공지능 대학원 준비 후기 포스팅을 마치겠습니다.
감사합니다.
#위의 도서 추천관련 내용글들은 절대 광고가 아님을 말씀드립니다.#
자기소개서 작성 팁 바로가기=>
candyz.tistory.com/14
두번째 포스팅 바로가기=>
candyz.tistory.com/6
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AI 대학원 면접 준비 – 전공 질문 리스트
본 질문들은 필자가 KAIST AI 대학원 면접을 준비하면서 만든 질문 리스트입니다.
머신러닝, 확률, 선형대수학과 관련된 질문들로 모두 답해야 하는 것은 아니며,
알고있는 지식의 정도를 확인하는데 도움이 될 것 같습니다.
Statistic / Probability
🧐 Central Limit Theorem 이란 무엇인가?
🧐 Central Limit Theorem은 어디에 쓸 수 있는가?
🧐 큰수의 법칙이란?
🧐 확률이랑 통계랑 다른 점은?
🧐 Marginal Distribution이란 무엇인가?
🧐 Conditional Distribution이란 무엇인가?
🧐 Bias란 무엇인가? [Answer Post]
🧐 Biased/Unbiased estimation의 차이는? [Answer Post]
🧐 Bias, Variance, MSE란? 그리고 그들의 관계는 무엇인가?
🧐 Sample Variance란 무엇인가?
🧐 Variance를 구할 때, N대신에 N-1로 나눠주는 이유는 무엇인가?
🧐 Gaussian Distribution에서 MLE와 Sample Variance 중에 어떤 걸 사용해야 하는가?
🧐 Unbiased Estimation은 무조건 좋은가?
🧐 Unbiaed Estimation의 장점은 무엇인가?
🧐 Binomial, Bernoulli, Multinomial, Multinoulli 란 무엇인가?
🧐 Beta Distribution과 Dirichlet Distribution이란 무엇인가?
🧐 Gamma Distribution은 어디에 쓰이는가?
🧐 Possion distribution은 어디에 쓰이는가?
🧐 Bias and Varaince Trade-Off 란 무엇인가? [Answer Post]
🧐 Conjugate Prior란?
🧐 Confidence Interval이란 무엇인가?
🧐 covariance/correlation 이란 무엇인가?
🧐 Total variation 이란 무엇인가?
🧐 Explained variation 이란 무엇인가?
🧐 Uexplained variation 이란 무엇인가
🧐 Coefficient of determination 이란? (결정계수)
🧐 Total variation distance이란 무엇인가?
🧐 P-value란 무엇인가?
🧐 likelihood-ratio test 이란 무엇인가?
Machine Learning
🧐 Frequentist 와 Bayesian의 차이는 무엇인가?
🧐 Frequentist 와 Bayesian의 장점은 무엇인가?
🧐 차원의 저주란?
🧐 Train, Valid, Test를 나누는 이유는 무엇인가?
🧐 Cross Validation이란?
🧐 (Super-, Unsuper-, Semi-Super) vised learning이란 무엇인가? Supervised Learning / Unsupervised Learning / Semi-Supervised Learning
🧐 Decision Theory란?
🧐 Receiver Operating Characteristic Curve란 무엇인가?
🧐 Precision Recall에 대해서 설명해보라
🧐 Precision Recall Curve란 무엇인가?
🧐 Type 1 Error 와 Type 2 Error는?
🧐 Entropy란 무엇인가?
🧐 KL-Divergence란 무엇인가?
🧐 Mutual Information이란 무엇인가?
🧐 Cross-Entropy란 무엇인가?
🧐 Cross-Entropy loss 란 무엇인가?
🧐 Generative Model이란 무엇인가?
🧐 Discriminative Model이란 무엇인가?
🧐 Discrinator function이란 무엇인가?
🧐 Activation function이란 무엇인가?3가지 Activation function type이 있다. Ridge activation Function / Radial activation Function / Folding activation Function
🧐 CNN에 대해서 설명해보라
🧐 RNN에 대해서 설명해보라
🧐 Netwon’s method란 무엇인가?
🧐 Gradient Descent란 무엇인가?
🧐 Stochastic Gradient Descent란 무엇인가?
🧐 Local optimum으로 빠지는데 성능이 좋은 이유는 무엇인가?
🧐 Internal Covariance Shift 란 무엇인가?
🧐 Batch Normalization은 무엇이고 왜 하는가?
🧐 Backpropagation이란 무엇인가?
🧐 Optimizer의 종류와 차이에 대해서 아는가?
🧐 Ensemble이란?
🧐 Stacking Ensemble이란?
🧐 Bagging이란?
🧐 Bootstrapping이란?
🧐 Boosting이란?
🧐 Bagging 과 Boosting의 차이는?
🧐 AdaBoost / Logit Boost / Gradient Boost
🧐 Support Vector Machine이란 무엇인가?
🧐 Margin을 최대화하면 어떤 장점이 있는가?
Linear Algebra
🧐 Linearly Independent란?
🧐 Basis와 Dimension이란 무엇인가?
🧐 Null space란 무엇인가?
🧐 Symmetric Matrix란?
🧐 Possitive-definite란?
🧐 Rank 란 무엇인가?
🧐 Determinant가 의미하는 바는 무엇인가?
🧐 Eigen Vector는 무엇인가?
🧐 Eigen Vector는 왜 중요한가?
🧐 Eigen Value란?
🧐 SVD란 무엇인가?→ 중요한 이유는?
🧐 Jacobian Matrix란 무엇인가?
단순히 개념을 물어보는 질문도 있고, 조금더 Advanced된 질문들도 있습니다. 정답을 암기하는 것보다 각 개념들이 지니는 의미를 이해하고 정답을 찾아가면서 공부하시는 것을 추천드립니다. 🤗🤗
정답
[1] Machine Learning에서 Bias란 무엇인가? [2] Biased, Unbiased Estimator란 무엇인가? [3] Bias-Variance Trade-off [4] Machine Learning에서 Overfitting과 Underfitting은 뭘까..? [5] Overfitting을 해결하는 방법 3가지
대학원 준비 하나부터 열까지(1) – 연구분야, 연구실 선정
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안녕하세요! 드디어 가을학기 대학원 입시가 끝났습니다. 저는 포스텍과 카이스트를 준비했고, 다행히도 두 곳 모두 좋은 결과가 나와 혹시 도움이 되실 분들을 위해 준비과정을 적어놓고자 합니다. 포스팅은 총 3개로 이루어질 예정입니다. 오늘은 그 첫번째로 솔직히 가장 중요한 연구분야와 연구실 선정!에 대해 다뤄보도록 하겠습니다!
모든 포스팅은 공학/자연과학 연구실 기준이며, 여러 교수님들과의 면담과 선배님들께 주워들은 내용으로 작성되었습니다 🙂 아, 또한 저는 석사 후 취업도 생각해놓고 선정했습니다!
이 순서로 다루어볼께요
1. 연구분야/연구실 선정
2. 컨택
대학원 준비 하나부터 열까지 (2) – 컨택
3. 면담
대학원 준비 하나부터 열까지 (3) – 면담
4. 실질적 입시
대학원 준비 하나부터 열까지 (4) – 서류, 자소서, 면접
연구분야 및 기타
1. 연구분야가 그냥 제일 중요하다
대학원==연구하는 곳 이기 때문에 본인이 하고 싶은 분야가 무엇인지 고민하는 단계가 꼭 필요합니다. 하고 싶지 않은 공부를 몇년간 또 해야된다면 그만큼 고통스러운 것도 없겠죠??
2. 연구분야의 큰 틀은 주류산업쪽으로 잡는 것이 좋다
3. 기초과학분야인지 응용공학분야인지 확인하고, 취업시에는 후자가 좋다
졸업 후 기업취업을 생각하신다면 생각 안해볼수가 없는 부분들
4. 석박통합보다는 석사부터 해보는 것이 좋다
열 분 이상의 교수님들과 면담을 해보았습니다. 연구실에 사람이 부족하거나, 학부생들에게 평이 안좋은 경우들에는 교수님들께서 바로 석박통합을 권유하시는 경우가 많았습니다. 물론 반대로 석사 2년이 너무 짧은 기간이기에 깊은 연구를 위해 석박통합만을 뽑는 연구실들도 많이 있습니다! 이 부분도 잘 알아보시면 좋을 것 같아요!
연구실 선정
1. 취업 시 학교의 네임벨류가 꽤 중요하다
자대도 좋지만, 이왕 연구하는거 한단계 높은 곳이면 더 좋은 환경에서 연구할 수 있습니다
2. 취업 시 다른 실적 좋은 랩보다 spk 보통 랩이 유리하게 작용 (면접관들은 인기랩인지 모르며 논문내용을 자세히 알진 못한다)
선배님께 들은내용인데, 사람사는것이 한가지만 보고 결정할 수 없기에, 금전적인문제, 인간관계 등 여러가지를 고려해보아야겠죠. 어딜가나 자기하기나름이라고 생각합니다.
3. 연구분야에 맞는 과를 선택하는것이 취업시에 유리하다 (그 산업을 주류로 하는 과를 선택)
예를들어 반도체 공정을 연구하는 연구실은 신소재공학, 화학공학, 전자전기 뿐 아니라 기계공학에서도 있습니다. 또 컴퓨터 비전을 연구하는 연구실 또한 컴공 말고도 전자전기, 기계 등 여러 학과에서 다룹니다. 해당 연구실에서는 분야에 맞는 연구를 할 수 있을지 몰라도, 주류학과에서 제공하는 커리큘럼이나 기회들이 또 다를 것이기 때문에 이왕이면 주류로 알아보시는 것이 좋습니다.
4. 젊은 교수님은 위에서 끌어주는 힘이 부족하고 나이가 너무 많으신분은 비추한다
신생 랩, 퇴직이 얼마 남지 않으신 교수님과 같은 맥락일 것 같습니다.
5. 실적 추세는 h-index, i10-index로 보고 연도별로 논문을 꾸준히 쓰시는지 확인
구글스칼라에 교수님 성함 검색해보시면 어떤 논문들을 쓰고계시는지 확인하실 수 있습니다.
6. 최근 논문들에 내가 관심있는 분야 다루시는지 확인(연구실에 비주류 분야로 가면 고생한다)
가장 공감이 되었던 부분입니다. 어느 연구실을 가나 교수님께서 허락만 하신다면 원하는 연구를 할 수 있겠으나, 이미 모든 것이 갖춰져있고, 위에 선배님들도 같은 길을 걸어온 사람이 많은 것과는 연구 속도가 다를 수 밖에 없을 것 같습니다.
7. 기업과제하는 연구실이 좋고, 특히 자신이 가고싶은 회사의 과제면 더 좋다
8. Alumni에서 졸업생 취업현황 확인
취업현황은 자신의 미래를 보여줍니다. 갑자기 기적이 일어날 확률은 적다.
9. 석사의 경우 연구장학생, 산학장학생도 찾아보세요
돈 + 취업 해결
물론 모든 조건을 충족시키는 랩실을 찾는다는 것은 불가능한 일 같습니다..ㅎㅎ 그래도 고민하실 때 도움이 되었으면 좋겠네요! 다음 포스팅에서는 컨택과 면담에 대해 다뤄보겠습니다 🙂
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대학원 준비하는 동아대생
서강대와 GIST중 대학원 최종 결정
저는 10월31일에 서강대 전자공학과 대학원 면접을 갔다왔었고 11월 12일에 서강대 전자공학과 대학원을 합격했습니다. 하지만 동일 날짜에 GIST AI대학원 서류 합격통보를 받았고 이미 서강대를 합격했으니 면접 경험을 쌓아보자 라는 마음가짐으로 11월 16일에 GIST AI대학원 면접을 갔다왔습니다. GIST AI대학원은 수학시험과 코딩시험, 그리고 면접(영어 성적 미달자는 점심시간 이전에 영어면접이 있습니다.)을 해야합니다. 저는 수학시험을 엄청 못풀었다고 생각했기에 GIST는 못붙었다고 여기며 서강대에 몰두를 했습니다. 그러나 12월 11일에 GIST AI대학원에 최종합격통보를 받고 어느 대학원을 갈지 고민을 시작했습니다. 오래전부터(2020년 3월) 컨택을 해온 서강대를 갈까, 등록금이 면제이고 ..
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