인원
- 신수웅
- 노기진
- 김능환
- 박준용
- 심지연
- 안제현
- 이민주
- 이선명
아리스토텔레스의 "시작이 반이다."라는 명언이 있습니다. 하지만, 이 영어 원문은 "Well begun, is half done." 입니다.
즉, 시작이 반이 아니라 "좋은" 시작이 반이다라는 말로 표현할 수 있습니다. 인공지능의 공부 순서 및 커리큘럼은 너무나 다양하게 나와있습니다.
우리는 1년 동안 은하수를 여행하는 히치하이커마냥 '인공지능 분야를 여행하는 히치하이커'가 될 것입니다.
페이스북 TenforFlow Korea 페이지를 보면, 구글 AI 엔지니어나 모두의 딥러닝의 강의를 만들으셨던 홍콩과기대의 김성훈 교수님과 같은 괴물들이 많습니다.
다양한 분들께서 아직까지도 논문에 대해서 discussion 하시고, 많은 이야기가 오갑니다. 특히, 인공지능에 처음 접하는 입문자들에 대해서 어떻게 할까요? 무엇부터 시작할까요? 많은 논쟁이 있습니다.
수학부터 해야된다. 파이썬부터 해야된다. 논문부터 봐서 implement를 해야된다. 등.. 아직까지 끊이지않은 논쟁입니다.
저 또한, 학부생 신분이고 아직까지 AI관련된 프로젝트 또한 2-3개 (2개정도도 논문 구현 수준..)밖에 안해봤습니다.
그 유명한 앤드류 응 교수님의 코세라 강의나 유명하다던 강의들을 많이 봤습니다.
앤드류 응 교수님의 코세라 강의는 가히 명강이라고 볼 수 있습니다. 하지만, 선형대수학이나 수학에 대한 개념이 약하다면 보기는 매우 힘들 수 있습니다.
그래서 저희의 커리큘럼은
- Supervised Learning (지도학습)
- Reinforcemnet Learning (강화학습)
의 개론 하지만, 가장 중요한 것은 "왜?" 입니다. 이게 무엇이고, 왜 배워야하는지 등을 잘 갖고 따라오셔야합니다. 자칫 잘못하면, 인공지능으로 모든 문제를 해결할 수 있구나! 라는 생각에 빠질 수가 있습니다.
그래서 Lcun님의 강연을 보면서 대략적인 인공지능에 대한 개념을 잡을 겁니다. (여러분들은 보실 필요 없긴하지만 보면 도움이 될겁니다.) 그 후에 황회장님 키노트을 볼겁니다.
이렇게 본 후에는 Stanford cs231n을 다 같이 정주행을 할 겁니다. 그 후에 다시 동영상 강의를 보면서 복기하는 식으로 스터디를 진행할 겁니다.
그 후에 텐서플로우 스터디를 진행할 것이며, 나아가 Keras를 공부할겁니다. 그 뒤에는 방향성을 세팅한 후에
- 비디오/이미지 처리 -> CNN/GAN
- 챗봇 -> RNN
해당 모델들을 본 뒤에 강화학습으로 넘어갈겁니다.