내말 잘 들으셈

일단 SKY(서성한은 잘 모르겠다) 이상급 갔으면 아마 AI 강의 제대로 된게 있을 거임. 그러면 선수과목 잘 맞춰서 들으면 되는 거고

그 아랫급 가서 AI 과목 있어도 평이 별로 안좋다면 듣지 말고 내말대로 하면 됨

컴퓨터공학에는 아마 네트워크, 자료구조, 알고리즘, PL론, OS 같은 전공필수 정도는 제외하고
나머지는 그냥 니 자율에 맞추어서 전공 들으면 들으면 될 거임

그때 남들따라 머 시스템 프로그래밍이니 컴파일러론이니 오토마타니 DB니 따라가지 말고

1 학년 마치고 군대가거나 병역 어떻게든 해결됐다는 가정 하에

2 학년때 선형대수, 카큘러스, 확률과 통계를 '수학과' 가서 들어놓으셈
특히 공대 선형대수는 대부분 null rank, LU 분해, Eigenvalue, Elgenvector 정도 까지만 하고 나머지는 니가 알아서 해라는 식이기 때문에 수학과 수준의 선형대수는 반드시 필요함.
Dimension 에 대한 이해가 반드시 필요하기 때문

그리고 3 학년때 Bayesian Statistics 다루는 강의 있으면 그것도 들어놓으셈. 그리고 나서 나머지 학기는 남들따라 점수 잘준다는 교수 강의 들으면서 GPA 관리들 하시고, ICPC 나가고 싶으면 이 때밖에 기회 없으니 알고리즘도 잘 해 두셈

그러면서 3학년 여름이나 겨울방학 되면 이제 본격적으로 AI 공부 시작하셈.
내가 재삼 말하지만 크리스토퍼 비숍 패턴인식 책은 진짜 좋은 책 중에 하나임. 이거 전공서 삼아 배우면서 동시에 CS231N 하고 김성훈 교수 강좌 들으면 기초는 쌓일 거.

그 이후로는 니맘임. 리서치 하고 싶다 하면 대하건 가든가 아니면 개발하고 싶다면 AI 하는 IT 회사 가든가.

저거 다 하면 면접 가서 머신러닝 깔짝이들 다 줘팰 수 있음

내말 믿으셈
퀸세정은 사랑입니다!!!