안녕하세요
저는 순수수학(해석학,elliptic, nonlocal PDE쪽 연구) 박사생입니다.
물리/지질행성학 학사와 수학 석사를 가지고 있구요 (해외 학부,석사 졸입니다)
수학 박사가 당연한 진로라고 생각해서 박사에 진학해서 연구를 하고 있으나 최근에 머신러닝/ai쪽 (용어를 맘대로 섞어서 사용하는거라면 죄송합니다)에 흥미가 많이 생기네요.
운이 좋게도 해석학과 이쪽분야 겹치는 부분이 많아 보여서 수학적 백그라운드는 이득을 좀 보는 것 같네요.
만약에 이쪽분야를 더 공부하고싶다면 현재 소속된 학교에서 석사 수업을 듣는 것 외에 무엇이 가능할까요?
수학 박사 졸업 후 이쪽 박사를 한번 더 하는것이 현실적일까요? 수학 박사 졸업 후 이쪽 분야를 따로 PhD 없이 연구하는건 힘들까요?
목표설정이 먼저되어야겠지만 일단 인공지능쪽은 커리어쪽으로 아는것이 별로 없다 보니 그것조차 힘드네요.
일단 돈이나 취직보다는 연구쪽에 더 흥미를 두고 생각하고 있습니다.
두서없는 글 죄송합니다.
나는 반대로 수학쪽 깊이가 약해서 잘못이해했을수도 있는데 우리회사에 통계학 출신 아저씨가 팀 하나 치프인거보면 수학적 베이스 가진것만으로도 충분한거같음 낭비없이 학문적 접근이라면 소속된 학교의 석사레벨 수업만 들어도 취미삼아 연구하는데엔 충분한 소양을 갖추게될거같음 phd를 또 따는건 솔직히 타이틀 수집이 취미인거 아니면 모르겠고
박사를 2번 하는건 시간 낭비고 PDE전공이면 PINN (physics informed neural network) 나 아니면 해석적 베이스 살려서 optimisation theory 관련 연구도 좋음
아 따로 관련 PhD가 없어도 연구를 할 수 있나요? 그럼 수학 박사 졸업 후 뉴럴네트워크쪽 포닥을 찾는게 가능하다는 말씀이신지요? 아니면 회사에 취업하여 계속 연구를 할 수 있다는 말씀이신지요?
가장 쉬운 방법은 지금 학교에 있으니까 회사 리서치 인턴 또는 ai residency를 지원하는건데, 일단 준비부터 해놔야할거임. 코테 (아무 쓸모도 없지만) 준비도 하고, 머신러닝 배경지식도 쌓고 뉴럴넷의 구조 및 해석적인 원리, 유명한 아키텍쳐 등등
residency 는 학교소속이면 힘들어보이고 리서치인턴쉽을 한번 알아봐야겠네요. 의견 감사합니다.
Optimisation theory 관련 리뷰페이퍼 추천좀 해주시면 고맙겠습니다.
전 수학과 도저히 안맞아서(해석까지는 하겠는데 복소 위상 대수 미분기하 극혐) 복전인 통계로 도망쳤는데 수학과 박사는 대단하신거 같아요 ㄷㄷ - dc App
optimal transport neural ode pinn