성균관대 인공지능(AI) 융합교육 전공 대학원_입학 전 도움이 된 공부 feat. 문과

 

 

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 입학 전에 대학원 염두해두고 관련 공부를 조금씩 해봤습니다. 아래에 있는 내용을 보며 대략적으로 이런 것을 공부한다는 느낌 가져가시라고 참고용으로 적어봅니다. 필수는 아니지만 분명한 건, 다 도움이 될거라는거예요....저는 한 학기만에 바닥났습니다 엉엉. 물론 정보 전공, 과학 수학 전공하신 선생님들은 훨씬 더 공부하기 수월하시겠지만 저는 문과 출신이라...ㅎㅎㅎ^^

 

 

파이썬

1. 나도 코딩

https://youtu.be/kWiCuklohdY

 

장점

재밌음. 만들기 실습이 많아서 좋다. 게임도 만들고. 그냥 보는 것은 의미 없고 동영상 켜놓고 같이 손으로 적으면서 해야 한다. 책으로 배우는 것보다 실전에서 어떻게 응용되는지를 파악할 수 있어서 좋다. 실전 퀴즈가 있음.

 

단점

너무 길다. 그리고 어렵다.

 

 

 

2. 부스트코스 강의 - 처음 배우는 프로그래밍(w.파이썬) by 김문주 교수님

http://www.boostcourse.org/cs114

처음 배우는 프로그래밍 (w.파이썬)

 

장점

퀴즈가 도움이 많이 되었습니다. 실제로 대학원 수업 들을때도 중간고사 문제가 여기 나온 퀴즈와 비슷한 형태였어요. 교수님이 어느 부분을 중요하게 여기는지, 내가 뭘 외워놔야 하는지 이런 것들을 미리 경험해본다는 생각으로 들으면 좋을 것 같습니다. 그리고 강의를 다 들으면 수료증이 나오는데, 이게 은근 동기유발이 돼요.

 

단점

다른 책이나 강의에 비해 다루는 내용이 많지 않은 점.

 

 

 

3. 아이스크림 연수원 ‘생각을 키우는 힘, 파이썬 코딩 스쿨’

연수 시간이 지원서 성적에 들어가기 때문에 연수원에 있는 수업을 수강했어요.

 

장점

지원서에서 인정되는 연수 시간. 학생들과 같이 수업하면서 프로그램을 만드는것을 연수로 보여주시기 때문에 실전과 관련이 깊고, 뒤로 갈수록 numpy, pandas 등의 내용도 다룸.

단점

짧은 시간 안에 만은 내용을 다루다보니 설명이 충분치 않은 느낌.

 

 

 

인공지능

1. k-mooc ‘인공지능의 기초’ by 김건희 교수님

http://www.kmooc.kr/courses/course-v1:SNUk+SNU048_011k+2022_T1/about 

인공지능의 기초

인공지능 개론. 탐색, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등을 다룬다.

 

장점

교수님이 너무 인상이 좋으십니다ㅎㅎㅎ 설명도 조곤조곤하시고 듣다보면 빠져들어요. 팬 됐음ㅎ

역시 매 수업 끝나고 퀴즈가 있습니다. 저는 청강으로 들었지만 정식으로 수강신청하면 이수확인을 받을 수 있어요.

단점

없음. 이 수업은 꼭 들어보셨으면 좋겠다.

 

 

 

2. 혼자 공부하는 머신러닝 - 책 

책을 사서 읽으며 실제로 코딩해보았습니다. 유투브 강의도 같이 들으면서 공부하면 좋아요. 역시 그냥 책을 읽는 것보다 손으로 코딩하면서 공부해야 의미가 있습니다.

 

장점

머신러닝, 딥러닝을 어떻게 파이썬 코드로 구현하는지를 알 수 있음. 설명이 친절함. 어려운 내용도 동영상 강의를 통해서 커버 가능. 

단점

코드 위주의 내용이라서 각각의 모델들이 어떤 “수학적” 원리로 작동되는지는 자세히 나와있지 않습니다. 처음에 이 책으로 공부해서 수학적 원리는 크게 중요하지 않다고 생각했는데 대학원 수업에서는 “수학적” 에 훨씬 더 초점이 맞춰져있어요. 이러한 단점에도 불구하고 이 책도 한 번 읽어보시기를 추천드립니다. 이 책이 아니더라도 비슷한 내용의 책이 요즘 많이 나왔더라구요.

 

 

수학

수학은 따로 예습하진 않았지만, 대학원 다니면서 미리 예습해놓으면 좋을 것 같은 것을 적어보자면

 

1. 행렬

수포자가 될지언정 1단원 행렬만은 열심히 공부한 사람들 많으시죠 ㅎㅎㅎㅎ 재밌게 배웠지만 실생활과 관련 없어서 도대체 왜 배우나 했던 단원이었는데 행렬 엄청나게 많이 나옵니다.

 

2. 미분

문과라서 미분에 관한 지식은 0입니다. 수학적 원리 나올때마다 동영상 강의 찾으면서 겨우겨우 구멍 틀어막긴 했는데, 문제집 하나 사서 풀어보는 것도 좋을 것 같아요

 

3. 확률

조건부 확률, 독립 변수와 종속 변수 등등 개념 알아두면 좋습니다.

 

4. 명제

p이면 q 이고, ~q이면 ~p이고 등등등...고등학교때 배웠던 것이 정말 어렴풋이 남아있는데 이것도 꽤나 비중있게 다뤄져서 놀랐습니다.

 

 

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 제가 공부했던 것들인데 솔직히 말하면 인공지능에 관심을 가지고 공부할때는 “이 정도 공부하면 대학원 과정 공부하는데 문제 없겠지” 라고 생각하며 즐거워했어요 ㅎㅎㅎ근데 그건 큰 착각이었단걸...미리 공부한 것들이 한 학기만에 바닥나고, 방학때 부랴부랴 스터디 참가해서 다음학기 돌려막기 하고 있는 중입니다. 조금 어렵지만 위 내용도 어느정도 알고 있다, 좀 더 깊이있는 예습을 하고싶다, 하시면 ‘밑바닥부터 배우는 딥러닝’ 책 읽어보시면 좋을 것 같아요. 유투브에 수원대학교 한동훈 교수님이 이 책으로 강의해주신 게 있는데 설명을 참 쉽게 잘 해주셔서 동영상 보며 스터디했습니다. 그리고 파이썬도 넘파이, 판다스 기초 잡으면 도움이 많이 될 것 같습니다.​

 

 

 그럼 다음 시간에는 공부할 때 도움이 되었던 공부 tool과 팁들에 대해 포스팅하겠습니다 :)