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AI 대학원 준비 막막(사소한 도움이라도 감사드리니, 부탁드립니다ㅠㅠ) – 김박사넷
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- Most searched keywords: Whether you are looking for AI 대학원 준비 막막(사소한 도움이라도 감사드리니, 부탁드립니다ㅠㅠ) – 김박사넷 현재, ky학부 4학년 재학중인 학생입니다. 학점은 3.9 / 4.5 입니다. 본전공은 문과이지만, 과의 특성상 컴공만큼은 아니겠지마느 python과 java를 … 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.… - Table of Contents:
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인공지능 대학원 준비 후기 (1)
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- Most searched keywords: Whether you are looking for 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 … 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 대..
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AI 대학원 면접 준비 – 전공 질문 리스트
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빅데이터/인공지능 대학원 진학하려면 뭐 준비해야 해?
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- Most searched keywords: Whether you are looking for 빅데이터/인공지능 대학원 진학하려면 뭐 준비해야 해? 대학원 진학에 가장 중요한 두 가지 | 빅데이터와 인공지능을 포함한 데이터 사이언스 분야의 직장인들은 다른 직장인들과는 다른 하나의 특징이 있다. 대학원 진학에 가장 중요한 두 가지 | 빅데이터와 인공지능을 포함한 데이터 사이언스 분야의 직장인들은 다른 직장인들과는 다른 하나의 특징이 있다. 바로 학사(학부) 학위를 가진 사람보다 석사, 박사(대학원) 학위를 가진 사람이 더욱 많다는 것이다. 그리고 이 분야에서 신입으로 입사를 하기 위해서는 석사학위가 필수라는 소문이 공공연하게 돌아다니기도 한다. 그래서 데이터 사이언스에 관심이 있는 많은
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대학원 준비 하나부터 열까지(1) – 연구분야, 연구실 선정
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- Summary of article content: Articles about 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 … …
- Most searched keywords: Whether you are looking for 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 … 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 3..
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대학원 준비하는 동아대생
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- Summary of article content: Articles about 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 … …
- Most searched keywords: Whether you are looking for 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 …
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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
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