대학원생이나 현업종사자는 아니고 인공지능에 관심이 생겨서 스스로 독학하고 있는 백수 10대 청소년임 ㅇㅇ

처음 시작할 때에는 "핸즈 온 머신러닝 2판" 이랑 "밑사딥 1,2,3,4" 사서 전체적인 그림이랑 기초 지식들을 습득했던것 같음.

그 뒤로는 베이스를 더 단단하게 만들고 싶어서 프로그래머를 위한 수학 시리즈(선형대수, 확통, 기초해석학) 랑 "단단한 머신러닝" 을 사서 읽었고, 이때부터는 어느정도 가닥이 잡힌 느낌이였음(우메함의 봉우리에 위치한 느낌)

그러다가 세부적인 분야들을 각각 파고들어보고 싶어서 "만들면서 배우는 생성 AI 2판" 이랑 "실전 시계열 분석" 책을 사서 읽었음. 두 책 다 각각 생성모델이랑 시계열분석의 정석같은 책이라는 평이 있어서 샀었음.

근데 지금 시점에서 이제 뭘 더 해야할지 길을 완전히 잃은 느낌임....

딱히 특정 프로젝트를 할 마음은 없고, 지식을 쌓을수록 다른 대학원생이나 전문가에 비해 아직 한참 부족한게 느껴져서 더 공부하고 싶음.

논문을 읽어야 한다면 어떻게든 번역해가면서 읽으려 노력은 하겠다만...뭐부터 읽어야할지도 모르겠고 어떤식으로 논문을 선택해서 읽어야 하는지 기준도 없음(한번도 안읽어봄)

책 같은 경우에도 언급한 책 외에 다른것도 몇 권 읽어봤는데 번역본만 읽다보니 한계가 슬슬 보이는 느낌? 그래서 원서같은것도 찾아서 읽어보고 싶은데 유명 저자라던가 유명한 책이라던가 알고 있는 기준이 전혀 없어서 막막함...

혹시 평소에 원서같은거 찾아서 보는 사람이 있다면 어떤 책부터 보면 좋을지, 유명 시리즈나 저자, 본인이 선택하는 기준같은거 알려줄 수 있으면 공유좀 해줘...!

+ 아니면 논문을 봐야하는지, 어떤 논문부터 보는지, 아님 논문이라는 매체를 어떻게 읽고 사용하는지 자신만의 기준이나 생각을 공유해줘도 좋음.

아무튼 이제 막 태동기를 지난 초보중의 초보라 글이랑 내용이 두서없고 부족할 수 있는점 미안하고, 길 잃은 초보자좀 구해주라...








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