안녕하세요, 외부에서 가끔 도움 받다가 질문 남깁니다.
공학계열 비전공 대학원생인데, 저희 랩실에서 가진 시뮬레이션 데이터를 사용해서 예측 모델을 만들어볼까 하거든요.
이럴 경우에는 굳이 딥하게 공부할 게 아니라, 간단한 서적 한 두개로 딥러닝 알고리즘들에 대한 전반적인 정보를 익힌 뒤에,
GPT나 Gemini 같은 AI의 도움을 받아서 파이프라인을 구성해나가는 게 좋은 방식일까요?
사실 요즘 어느 공학계열에서든 인공지능을 많이 사용하는 추세라, 비전공자 입장에서는 이걸 효율적으로 본전공에 접목하기 위해서는 어떤 방식으로 접근해야 좋을지 궁금하네요.
선생님들 생각은 어떠신지 알려주세요! 부탁드립니다!!
가끔 시계열 데이터 같은거 예측하는 논문 보면 고차원적인거 안쓰고 unet같은거 쓰던데 그정도면 그냥 구글에 딥러닝 기본 pdf같은거 보면 될듯 - dc App
아하! 전공자 분들이 보시기에는 굳이 고차원적인 알고리즘까진 가지 않아도, 적당한 선에서 가능하다고 보시는 거군요! 감사합니다 ㅎㅎ
공학 계열이면 data driven dynamical system 이나 sciML 공부하면 댐
감사합니다 ㅎㅎ 한 번 찾아보고 공부해보겠습니다 :)