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24/12/23 16:15
(수정됨) 일단 시작은 DQN 으로 벽돌깨기 AI 부터 직접 만들어보세요. 파이토치든 텐서플로든,일단 쓰는 법을 아는게 우선입니다.
조금만 찾아보시면 관련 자료나 소스 등은 넘쳐날거고요. 게임용 고사양 그래픽카드가 있다면 학습시키는 데 그리 오랜 시간이 걸리지도 않을겁니다. 그걸 해내고 나면, 그걸 다른 학습상황들에 응용해 나가는 게 순서입니다. 알파고도, LLM도 거기서부터 쭉 발전시켜 나간겁니다. 근데 주식투자, 코인투자쪽은 죽어도 학습이 안되더라고요. 인간의 욕망은 아직 딥러닝으로 풀 수 있는 문제가 아닌가 봅니다. 크크크..
24/12/23 16:18
워낙 개발 프레임워크가 잘 되어 있어서 취미 수준으로 배우는 건 생각보다 어렵지 않습니다.
다만 이쪽 공부가 대부분 그렇듯 특별히 목표가 없으면 진입하는 심리적 장벽이 높아서 중간에 놓게 되는 게 문제죠.
24/12/23 17:57
일단은 큰 부담없이 예제들을 돌려본다는 정도로 익숙해져보세요.
그 다음에는 chatGPT님께 여쭤보시면 잘 가이드해주실겁니다 크크크
24/12/23 18:34
관련 분야로 공부 중인 대학원생입니다.
이 분야가 다른 분야에 비해 워낙 나와 있는 개발 툴이 많아서, 원리나 기법의 이해가 아예 없이도 돌려서 결과 확인하는 수준까지는 손쉽게 할 수 있습니다. 또, 원리를 잘 알고 있는 건,프레임워크 없이 신경망을 직접 짜거나, 파인 튜닝을 엄청 심도 있게 하는 것 아니면 인공지능을 사용하는 측면에서는 큰 의미가 없을 듯합니다. (엄청나게 복잡하고 어려운 수학적 원리가 실제 구현에서는 코드 한 줄이면 실행됩니다.) 컴퓨터 비전쪽으로 파보고 싶으시다면, 인터넷에 나와있는 오픈 소스 데이터들로 분류 모델 만드는 코드를 돌려보시는 걸 추천 드립니다. 자율 주행차량은 쪽은 아무래도 개인이 취미로 건드는 건 어렵고, 재미도 없지 않을까 합니다. 개인적으로는 조그마한 로봇 (터틀봇)을 구매하셔서, 카메라 달고 집 안에서 돌아다니게 시켜보는 것 정도는 해볼 만 할 것 같습니다. + LLM 쪽도 요즘은 소형 오픈소스 모델이 많이 나와서 돌려보고 파인튜닝 하는 정도라면 개인 컴퓨터로도 충분히 가능합니다.
24/12/24 09:54
(수정됨) 제가 생각하는 수준은 딥러닝 쪽 원리나 기법(인공신경망, RNN, CNN, 경사하강법 등등) 이해하고
-> 이건 이론적인 부분이라서 책이나 강의보고 이론을 습득해야 합니다. 저는 방통대 통데과 2년 다니면서 공부 했습니다 관련 툴들 써서(필요하다면 간단한 코딩도) 얼추 돌릴 수 있는 수준 정도입니다. -> 파이썬 기초를 따로 공부 하셔야 합니다. 파이썬 코드 좀 짜보고 대충 알아볼 수 있는 정도면 GPT로 문제를 정의해서 코드 짜달라고 올린 후 GPT가 짠 코드에서 뭐가 맞고 틀렸는지 알 정도면 됩니다 굳이 관심 분야를 꼽자면 컴퓨터 비전이나 자율주행 쪽인데 제가 잘 알고 말씀드리는 건 아닙니다. LLM쪽은 데이터든 하드웨어 스펙이든 요구조건이 너무 높아서 무리일 것 같고요. -> 여기서부터는 아예 난이도가 확 올라갑니다. 위에 것을 먼저 습득한 후에 이걸 해야합니다 제가 22년도부터 통데과 다니면서 데분쪽 공부하면서 비슷한 길을 먼저 걸어서 설명 드릴수 있고, 요즘은 툴 관련해선 전보다 훨씬 더 쉬워지고 GPT에 묻고 답변받고를 반복하며 이해하기 좀 더 쉬워서 공부는 할만할 껍니다 근데 주말에 공부시간 뺴서 최소 몇달간은 꾸준히 해야합니다 확실한건 목표가 명확해야 힘든 구간을 버틸 수 있습니다 전문가 분들이야 그걸 다 겪으셔서 하면 된다고 하는데 제로 베이스에서 비슷한 생각으로 시작해본 제 입장에서 (기계과 출신) AI 공부가 생각만큼 만만하지 않습니다 수학적 지식도 많이 요구하고요 물론 이건 본문 내용에 입각해서 얘기한거고, GPT 등을 이용해서 업무에 활용하는 정도라면 이론 건너뛰고 GPT나 다른거 활용하는 방식으로 접근하면 더 빠르고 쉽게 결과물을 뽑을 수 있습니다 (자율주행 쪽까지는 힘들지만요) 저도 이론공부 보다는 간단한 목표를 정하고, 그걸 수행할 수 있는 툴을 찾고 공부하는게 맞다고 봅니다 윗분 말씀처럼 이론은 복잡한데 코드로는 딸깍인 경우도 제법 있거든요
24/12/27 06:21
이론 공부보단 코드 다운받고 직접 학습해보는 게 더 중요합니다.
활용분야?는 대체로 데이터에 의존성이 있다고 보는게 맞구요(즉 데이터가 없으면 AI는 무용지물, 확보한 충분한 데이터에 따라 무엇을 할지 결정 해야 함) 그래서 아래 공공 데이터 포털참고 해서 어떤 데이터가 있는지 살펴보세요 대부분 무료로 다운로드 가능합니다. - 국가 데이터 포털 : https://www.data.go.kr/ - 제조데이터 라이브러리 : https://mdata.kamp-ai.kr/ - AI Hub : https://aihub.or.kr/ 여기에서 본인 취향에 맞는 데이터를 찾아 학습을 해보고 활용분야를 떠올리는 것도 괜찮으실 것 같습니다. +pytorch든 tensorflow든 huggingface든 하나를 손에 익숙하게 만들면 하시고자 하는 것에 한걸음 다가설수 있지 않을까 해요. +컴퓨터 비전은 CNN이나 ViT 과 같은 딥러닝 분야 뿐 아니라 image processing으로 대표되는 클래식한 이론도 중요합니다. 오래된 이론이지만 책들이 꾸준하게 나오고 있으므로 두꺼운 거 한권 확보하셔서 사전처럼 보심 좋을 듯 합니다.
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