전자과 4학년 올라가고
지금까지 주로 공부한 도메인은 아키텍처, VLSI, 신호처리입니다. (시스템프로그래밍, 컴파일러 정도는 공부해봤습니다.)
로우레벨보다는 어떻게든 OS나 머신러닝, 보안, 빅데이터 등 위 쪽으로 올라가려는데
어떻게 공부해야할지 감이 안 오네요
누가 코칭해주는 사람이 없으니..
대학원에 갈 것 같은데 (가능하다면 유학을 가면 좋겠습니다.
지금 CS 분야 기초가 많이 부족해서 방학 때 최대한 좀 따라가보려고 합니다.
그런데 지금 갈피를 못 잡겠어서요..
대학원 진학을 염두에 두고 있다면 다음 중 어디에 중점을 둬야할까요?
1. 미국 유명 대학 학부 ~ 대학원 강의자료 통해 이론 공부
2. C++/go/ 등 개발 연습
3. 논문 읽기 (머신러닝, 시스템, 보안)
지금까지 주로 공부한 도메인은 아키텍처, VLSI, 신호처리입니다. (시스템프로그래밍, 컴파일러 정도는 공부해봤습니다.)
로우레벨보다는 어떻게든 OS나 머신러닝, 보안, 빅데이터 등 위 쪽으로 올라가려는데
어떻게 공부해야할지 감이 안 오네요
누가 코칭해주는 사람이 없으니..
대학원에 갈 것 같은데 (가능하다면 유학을 가면 좋겠습니다.
지금 CS 분야 기초가 많이 부족해서 방학 때 최대한 좀 따라가보려고 합니다.
그런데 지금 갈피를 못 잡겠어서요..
대학원 진학을 염두에 두고 있다면 다음 중 어디에 중점을 둬야할까요?
1. 미국 유명 대학 학부 ~ 대학원 강의자료 통해 이론 공부
2. C++/go/ 등 개발 연습
3. 논문 읽기 (머신러닝, 시스템, 보안)
지금 시점에서는 셋 다 골고루 해야되는거 아닌가?
머신러닝은 원래 대학원가서 하는 게 맞고, 학부 때 선형대수와 행렬이론 일부, 행렬 미적분(Matrix Cookbook 에 나오는 내용), 기초통계, 수리통계, 회귀분석 정도에 덤으로 해석개론 들어놓으면 딱 - dc App
더 하고 싶으면 CS231N 이랑 김성훈 교수 강좌 듣던가 - dc App
대학원 가서 하는 거라기에는 동기들은 다 대학원생이고 (군대 안 간 애들) 하니 뒤쳐지는 기분이.. 일단 혼자 cs229 내용은 다 보긴 했습니다
참고로 대학원가면 측도론, 확률론, 함수해석, 수학적최적화, 머신러닝개론, Probabilistic Graphical Models, Statistical Learning 들으면 좋음 - dc App
수학적인 거에 그닥 관심은 없어서 머신러닝은 어플리케이션 위주로. 시스템이랑 보안 쪽에 무게를 싣고 싶은데, 이 쪽은 머신러닝 딥러닝에 비해 좋은 소스 찾기가 쉽지 않네요
메저나 확률론 그런 쪽 까지 공부하면서 살 거 같진 않아서..
그럼 ML 개론만 들으면 되겠넹 - dc App
파이토치나 텐서플로 쓰는 거 공부좀 해보려고 하는데, 보통 리서치하는 사람들도 다 걍 autograd, 텐서플로 내장 최적화함수 갖다 쓰는지요