ㅎㅇ 수학과 3학년 대학생임.
막연하게 연역적인것(수학)만 하다보니까 한계도 빨리올것같고, 뭔가 연역(수학)과 귀납(통계)이 적절하게 어우러진 분야가 흥미가 감.
왜냐하면 개인적으로 인간은 절대 기계못이긴다는 확신도있고, 인간이 수학연구해서 연구하는속도보다
인공지능개발해서 인공지능이 학문 발전시키는 속도가 빠를것이라 생각하기떄문임.
그리고 그 인공지능은 수학이랑 통계를 기반으로 만드는것이고
(코딩도 파이썬, C는 할줄암. 그리고 R이랑 MATLAB은 어찌됬든 배울듯..)
Q.1
통계대학원에서는 뭘 사용해서 뭘 연구하며 궁극적인 목표는 뭔지 궁금함.
그걸 알아야 수학과인 나의 강점이나 흥미분야를 정확히 캐치할수있으니까.
Q2.
또 뇌를 연구해서 신경회로를 복사해서 컴퓨터로 시뮬레이션하는것도 또하나의 인공지능 구현의 방법론이잖아.
예컨대 뇌의 신경을 연구하고 수학/통계학적으로 컴퓨터에 입력해서 시뮬레이션(코딩)하는것..
이는 생물학, 신경과학이 많이 접목된 분야이고.. (내가 알기로 계산신경과학이라고 알고있음)
인공지능분야에서 이러한 방법론은 시도되고있음?
Q3.
공익요원으로 끌려가있고, 짬나는 시간에 공부하고있는데
내가 아직 어디분야 대학원에 가고싶은지 모르니까, 어디를 가던지 수학적백그라운드에선 꿀리지 않도록 공부를하고있음
대략적으로 수학과 대학원1학년 수학까지가 앞으로 남은 1년 6개월의 목표임
즉 학부 위상, 대수, 복소해석, 미분기하를 배우고 대학원1학년수준에서 위상,대수,실해석,미분다양체 까지 공부하는게 목표임.
이 정도면 통계쪽 어느분야를 가더라도 문제가 없을까? 또 이 백그라운드가있을때 강점인 분야는??
질문읽어줘서 감사합니다.
내 생각엔 너 관심분야는 통계보다는 cs쪽으로 알아보는게 맞는 거 같은데
전공이랑 마인드가 따로노는듯 - dc App
1,2는 의미가 없어보이는 질문이고 3이 저게 말이 되는 얘긴가 1년반동안 저걸 다듣는다고? - dc App
High-dimensional data, Manifold 쪽 알아보면 좋을듯. 기존 통계학이 R^P 스페이스 상에서 문제를 바라봤다면, 최근에는 Reproducing Kernel Hilbert Space랑 Manifold space로 이론을 확장하고 있기 때문.
q2 -> 인간의 뇌 회로를 보는거 자체가 매우매우 어려움. (예를들어 인간 1명의 뇌 회로 전체를 보는 걸 미국에서 수많은 기관이 참여해서 10-20년 정도 걸려 하는걸 목표로 작년 쯤에 프로젝트 시작했음) 물론 부분적으로 보는거나 뉴런 하나의 성질 등등은 어느정도 알아가는중. 요지는 뇌 자체가 아직 연구가 너무 덜 됐음. 뇌 말고 몸의 나머지에 대해 알고있는거랑 비교하면 아는게 거의 없다 수준. 뇌과학을 딥러닝에 접목시키는거 자체는 지금도 조금씩 연구하고 있음. 아직 성과가 특별히 잘 나온건 못 본 듯. 뉴로모픽 컴퓨팅이라는것도 있고