나는 물리학박사학위 받고 이 분야에서 10년정도 일하다가,
2년전쯤에 딥러닝 공부해보기로 마음먹고 작년부터 본격적으로 공부를 했음.
공부한 방법은
1. 코세라에서 기초과목
2. 유튜브에서 강의자료
3. 책보기
등등 다양하게 시도해보고있는데, 작년 한 1년간은 내가 CS기초도 없고해서, 책봐도 깊이 이해는 못하겠더라고. (지금도 마찬가지이지만).
그 중에서 도움이 되는것은
1. 서울대 이준석 교수의 유튜브에 강의자료
www.youtube.com/playlist?list=PL0E_1UqNACXA5u65LBjzFCAVSZ4xuBWqj
2. Bishop의 Deep learnig: Foundations and Concepts,
이 둘이 많이 도움이 되었어. 물론 한번에 다 이해는 못하고 몇몇것은 2-3번 본것도 있는데, 처음에 20% 이해하고, 40%, 60% 이런식으로 계속 공부하면서 개념이 조금씩 잡히니까 이해도가 높아지는것 같아.
예를들어 Transformer를 작년부터 몇번 강의자료를 봤는데, 몇일 전에서야 좀더 제대로 이해한 느낌이 들었어.
Diffusion model도 마찬가지.
이 게시판에 두달전에 한번 들어와봤을때 '밑바닥부터 시작하는 딥러닝' 시리즈가 좋다고 해서 서점가서 1권 2권 5권 구입은 해두었는데, 지금보니 너무 초보적이긴 한데, 필요한 파트는 가끔 참고하기도 해.
공부하는 친구들 화이팅, 꾸준히 하는게 중요한것 같네.
내가 관심있는것은 단백질+물리학+AI를 결합하는 연구인데, 생성모델에 대해 연구를 해보려고해...
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