애기참새들처럼 입만 벌리고 기술 떨어지길 기대하는 것보다는 기술 속으로 직접 들어가서 거기서 직업 찾는것도 좋아
생각보다 공부하는 것도 연구하는 것도 재밌다구
댓글 31
돈이 있어야 공부를 하지...
코랩만 해서 뭐가 돼?
익명(118.44)2022-03-20 22:53
답글
요즘 ai쪽 백그라운드 있으면 채용 많이 하더라구. 회사나 대학원 가면 적어도 페이퍼 쓸만큼은 리소스 있으니까 그걸 노리는거지
Jahy(pytorch)2022-03-20 22:56
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뭐, 물론 절박하면 부닥쳐 보는 게 맞지만서도...
솔직히 자신 없음. 리소스에 접근하기까지만 해도 개 빡세보임.
익명(118.44)2022-03-20 23:09
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그래서 마소 싱귤러리티 나오기를 기대중임.
그 전까지는 하던대로 소프트웨어 최적화에 하드웨어 설계 곁들여서 알아보고 있으려고
익명(118.44)2022-03-20 23:10
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리소스 문제 무시못할 만하긴 한데, 사실 빅데이터+스케일링 쪽 ai만 피하면 대기업 수준 안가도 충분히 되긴 함. 나도 3090 한장으로 페이퍼 써봤구.. 문제는 특갤러들은 빅데이터+스케일링 쪽 연구를 선망하는거 같다는 점이지만 ㅋㅋㅋ
Jahy(pytorch)2022-03-20 23:13
답글
엇ㅋㅋㅋㅋㅋ 들켰누
솔직히 글카 한 장으로 어떤 연구를 할 수 있는지 잘 모름. 특갤에 올라오는건 딥넷같이 1000층 쌓고 이런 것들이라서 ㅋㅋㅋ
익명(118.44)2022-03-20 23:15
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엄청나게 큰 모델+엄청나게 큰 데이터에 대한 연구가 있다면, 당연히 굉장히 제한된 데이터 + 제한된 리소스 환경에서 무언갈 해내야 하는 연구도 있는게 당연하지 않겠어? 오히려 엄청나게 큰 모델도 available하고 데이터도 미친듯이 많다는 건 솔직히 말해서 내가 후자에 언급한 문제보다는 쉬운 문제니까.
Jahy(pytorch)2022-03-20 23:26
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그리고 이외에도 토픽들이 여러가지 있겠지만 조금만 흥미로운 친구들 예를 들어보면, 성능에 집착하는 대신 뉴럴넷이 어떤 결과를 도출했을 때, 왜 그 결과를 도출했는지에 대하여 해석가능한 intermediate representation을 얻어내는 explainable AI라던지, (여기서부턴 좀 minor 하지만 내가 굉장히 재밌게 보고 있는 주제인) 인과추론(causal inference + deep learning)관련 토픽과 neurosymbolic AI 정도가 있을듯. 특히 causal inference랑 neurosymbolic쪽은 특갤이 좋아하는 agi랑도 맞닿아 있는 토픽들이라 재밌음
Jahy(pytorch)2022-03-20 23:28
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맞지. 리소스 없는데서 뭔가를 하는 게 ㄹㅇ 대단한거지
익명(118.44)2022-03-20 23:28
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뉴로 심볼릭 특갤에서 핫하지 ㅋㅋ
인과추론은 처음 듣네 알아봐야겠다
익명(118.44)2022-03-20 23:29
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아, 말 그대로 데이터간 인과 추론이구나 ㅋㅋㅋ
익명(118.44)2022-03-20 23:31
답글
뉴로심볼릭으로 뽑아낸 심볼들이 causal graph를 이루어서 reasoning을 한다고 볼 수도 있으니까, 갠적으로는 둘이 굉장히 잘 맞는다고 생각함. 그리고 리서처 입장이긴 하지만 뉴로심볼릭, 인과추론쪽 연구들이 서로 맞닿는 부분은 아직 초기단계라 블루오션이구
Jahy(pytorch)2022-03-20 23:33
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이거 구미가 땡기네
뭔데 영업 잘하냐 ㅋㅋㅋ
익명(118.44)2022-03-20 23:35
컴공과로서 솔직히 하나도 재미가 없으며 매우 어렵고 지옥을 맛볼 수 있으니 이 댓글을 보고 있는 분들은 이 말에 현혹되지 마시기 바랍니다 당장 취업 사이트 들어가시면 AI 관련 전공에 석사들도 취업이 험난한 시장이며 경쟁률이 넘쳐나다는 것을 깨닫게 될 것입니다 라고 할 뻔 '_'
흐앙(203.223)2022-03-20 23:00
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ㄹㅇ 레드오션 다 됐다
라고 취업 시도도 안해본 나는 생각함.
그래도 주변에 조금 보기는 함
익명(118.44)2022-03-20 23:07
답글
재미야 뭐 개인차지만 특이점 관심있으면 ai 공부 재밌을거라고 생각하는데.. 글고 업계 상황은 나도 컴학부 나오고 지금 컴 대학원에 있는데 내가 아는것과는 다르네
Jahy(pytorch)2022-03-20 23:08
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재미 있는 건 인정임. 근데 석박 안하고 뭔가 할 수 있는 자리? 젊을 때 네이버 클로바 인턴으로 들어간 친구, 1000만원짜리 서버 만들어놓고 돌리던 친구 딱 둘 봄
익명(118.44)2022-03-20 23:12
답글
생각해보니 3090으로 컴 맞춰도 500 하겠네 ㄷㄷ
익명(118.44)2022-03-20 23:20
공부할 시간도 능력도 없어서 돈으로 땜빵하는중..
개써여(ksy0716)2022-03-20 23:03
답글
나는 그게 더 대단하다 생각해...
익명(118.44)2022-03-20 23:16
내가 컴공출신인데 인공지능이야말로 마지막단계 고학년에 배우는데 진짜 어렵고 대가리터짐 이산수학 공업수학 임베디드 알고리즘 이런건 당연히 알고있다는 전제하에 공부해도 어려움
돈이 있어야 공부를 하지... 코랩만 해서 뭐가 돼?
요즘 ai쪽 백그라운드 있으면 채용 많이 하더라구. 회사나 대학원 가면 적어도 페이퍼 쓸만큼은 리소스 있으니까 그걸 노리는거지
뭐, 물론 절박하면 부닥쳐 보는 게 맞지만서도... 솔직히 자신 없음. 리소스에 접근하기까지만 해도 개 빡세보임.
그래서 마소 싱귤러리티 나오기를 기대중임. 그 전까지는 하던대로 소프트웨어 최적화에 하드웨어 설계 곁들여서 알아보고 있으려고
리소스 문제 무시못할 만하긴 한데, 사실 빅데이터+스케일링 쪽 ai만 피하면 대기업 수준 안가도 충분히 되긴 함. 나도 3090 한장으로 페이퍼 써봤구.. 문제는 특갤러들은 빅데이터+스케일링 쪽 연구를 선망하는거 같다는 점이지만 ㅋㅋㅋ
엇ㅋㅋㅋㅋㅋ 들켰누 솔직히 글카 한 장으로 어떤 연구를 할 수 있는지 잘 모름. 특갤에 올라오는건 딥넷같이 1000층 쌓고 이런 것들이라서 ㅋㅋㅋ
엄청나게 큰 모델+엄청나게 큰 데이터에 대한 연구가 있다면, 당연히 굉장히 제한된 데이터 + 제한된 리소스 환경에서 무언갈 해내야 하는 연구도 있는게 당연하지 않겠어? 오히려 엄청나게 큰 모델도 available하고 데이터도 미친듯이 많다는 건 솔직히 말해서 내가 후자에 언급한 문제보다는 쉬운 문제니까.
그리고 이외에도 토픽들이 여러가지 있겠지만 조금만 흥미로운 친구들 예를 들어보면, 성능에 집착하는 대신 뉴럴넷이 어떤 결과를 도출했을 때, 왜 그 결과를 도출했는지에 대하여 해석가능한 intermediate representation을 얻어내는 explainable AI라던지, (여기서부턴 좀 minor 하지만 내가 굉장히 재밌게 보고 있는 주제인) 인과추론(causal inference + deep learning)관련 토픽과 neurosymbolic AI 정도가 있을듯. 특히 causal inference랑 neurosymbolic쪽은 특갤이 좋아하는 agi랑도 맞닿아 있는 토픽들이라 재밌음
맞지. 리소스 없는데서 뭔가를 하는 게 ㄹㅇ 대단한거지
뉴로 심볼릭 특갤에서 핫하지 ㅋㅋ 인과추론은 처음 듣네 알아봐야겠다
아, 말 그대로 데이터간 인과 추론이구나 ㅋㅋㅋ
뉴로심볼릭으로 뽑아낸 심볼들이 causal graph를 이루어서 reasoning을 한다고 볼 수도 있으니까, 갠적으로는 둘이 굉장히 잘 맞는다고 생각함. 그리고 리서처 입장이긴 하지만 뉴로심볼릭, 인과추론쪽 연구들이 서로 맞닿는 부분은 아직 초기단계라 블루오션이구
이거 구미가 땡기네 뭔데 영업 잘하냐 ㅋㅋㅋ
컴공과로서 솔직히 하나도 재미가 없으며 매우 어렵고 지옥을 맛볼 수 있으니 이 댓글을 보고 있는 분들은 이 말에 현혹되지 마시기 바랍니다 당장 취업 사이트 들어가시면 AI 관련 전공에 석사들도 취업이 험난한 시장이며 경쟁률이 넘쳐나다는 것을 깨닫게 될 것입니다 라고 할 뻔 '_'
ㄹㅇ 레드오션 다 됐다 라고 취업 시도도 안해본 나는 생각함. 그래도 주변에 조금 보기는 함
재미야 뭐 개인차지만 특이점 관심있으면 ai 공부 재밌을거라고 생각하는데.. 글고 업계 상황은 나도 컴학부 나오고 지금 컴 대학원에 있는데 내가 아는것과는 다르네
재미 있는 건 인정임. 근데 석박 안하고 뭔가 할 수 있는 자리? 젊을 때 네이버 클로바 인턴으로 들어간 친구, 1000만원짜리 서버 만들어놓고 돌리던 친구 딱 둘 봄
생각해보니 3090으로 컴 맞춰도 500 하겠네 ㄷㄷ
공부할 시간도 능력도 없어서 돈으로 땜빵하는중..
나는 그게 더 대단하다 생각해...
내가 컴공출신인데 인공지능이야말로 마지막단계 고학년에 배우는데 진짜 어렵고 대가리터짐 이산수학 공업수학 임베디드 알고리즘 이런건 당연히 알고있다는 전제하에 공부해도 어려움
나랑은 경험이 다르네. 물론 나는 알파고 이전부터 덕질을 하기는 했지만
이게 재밌었으면 취향 적성맞는거 진짜 컴퓨터의대다 c++ 자바 유분투 욕부터튀어나온다
컴공 많네, 나도 지만.
ㅋㅋㅋㅋㅋㅋ 왜 여기서 정모를 하고있냐 ㅋㅋ
일단 수학이...
인공지능 아무나 건드는 거 아니야.....
특붕이들이 "아무나"일리가 없자나~
내 일 해야하는 입장이라