프로그래밍 비전공자인데 인공지능 만드는거 하려면 뭐 배워야함?

[ㅁㅁ(223.39)]

유툽으로 파이썬 어떻게 만지는지 배우고 있는데

다른 좋은 학습방법 있으면 갈켜줘

[Windforces(k920048)]

김성훈 교수 강좌 들으면서 파이선을 판다. CS 231 N 을 듣는다. 몇몇 가지 재밌는 데이터베이스와 논문을 보면서 단짠단짠 즐거운 딥러닝 입문을 한다. 점점 논문 난이도가 높아진다. 수학과 통계를 판다. 다 파고 나서 그런 수준 논문이 구현가능해질 쯤 크리스토퍼 비숍 패턴인식 책을 보면서 딥 러닝의 베이스라인을 이해한다. 여기까지가 1 년 반 코스입니다 고갱님

[Windforces(k920048)]

그리고 나서 회사 취업하거나 대하건 가야지

[aa(211.172)]

막연히 AI 그러면 넘 광범위함. 먼저 전산학 학부과정 중에 AI 관련 인강(MIT open courseware 같은거) 그리고 AI 교재를 하나 사서 읽는다. AI의 다양한 기법들에 대한 기법들을 어렴풋이 나마 이해 한다음. 본인이 하고자 하는 application에 맞는 AI 기법이 무언가를 생각한 다음 좀더 정밀하게 익힌다.

[Windforces(k920048)]

난 위의 방식에 회의적인게 뭔가 돈이 되는 현대적인 논문들은 죄다 통계 베이스 없으면 그냥 예제코드 보면서 따라치는 수준밖에 안된다. 스스로 새로운 논문 보고 주변 도움 없이 코드 짤 수 있으려면 어느 정도의 도메인 지식은 깔아야 해

[Windforces(k920048)]

예를 들어 Reinforcement Learning 같은 경우 MC 디시전 프로세스를 이해해야 하는데 이게 베이지언 통계없으면 그냥 이해 자체를 못한다

[aa(211.172)]

만약 Symbolic AI 를 원한면 거의 Knowledge Space에서 효율적 search를 위한 Heuristic 과 Knowledge Representation을 상세히 보면 된다. 그리고 알파고로 부터 유행한 Machine Learning 기법을 공부하고하 한다면 이 또한 MIT open courseware에 있음. 들어 본다. 결국은 본인이 만들고자 하는 Application에 따라 어떤 기법을 쓸건지 판단하고 이를 계속 따라나가면 된다.

[aa(211.172)]

이 외에도.. Multi-agent System, Evolutionary Computing, Swarm Intelligence 등등 많은 기법들이 있음... 먼저 학부 AI textbook 쉬운거를 골라서 찬찬히 읽어 보세요....

[익명(175.114)]

aa는 들어본게 MIT open courseware 밖에 없나보네