서툰 인공지능 입문 중에 쓰는 이야기

예전부터 인공지능을 공부하고 싶은 마음을 가지면서 최근 들어 파이썬을 배우고, 여러 시도를 해보고 있습니다.

파이썬은 백준의 브론즈, 실버 급 문제들을 풀 수 있는 수준으로 다루고 있습니다. (조금 문법적으로나 더 자연스러운 코딩을 위해서 더 공부해야 한다고 생각하고 있습니다.)

그리고, 구글에서 제공하는 Colab을 통해 이것저것 만져보고는 있습니다만 아직 서투릅니다. (당장의 IDE에서도 서투른 거 같네요)

하지만, 제일 문제라고 느끼는 부분은 '공부하고 있는 것에 대한 의미'입니다.

예를 들어 'numpy를 공부하고 있다고 치면 이게 어디에 쓰이는 거지?', '선형대수학의 Transposed Matrix는 인공지능에서 어떤 의미인지?'에 대해 헷갈려하는 시간들을 보내고 있습니다.

그리고, 항상 관련 서적이나 영상을 보면 '미적분, 확률과 통계 다 필요하다. 이런 것도 필요하다. 저것도 필요하다'라고 하지만 이런 부분은 늘 제 성격상 부딪히다가 필요하다고 느꼈을 때 공부를 하기 시작합니다. 위에서 말한 것들이 내가 하려는 것에서 어떤 의미를 갖는지 모르니까요.

 

[지금까지 필요하다고 들은 것]

• Python 문법

[수학]

• 미적분
• 확률과 통계
• 선형대수학

[Python Library]

• Numpy
• Pandas
• Scipy
• Scikit-Learn
• Matplotlib
• Tensorflow
• Pytorch
• Keras

[영어]

• 영어
• 학술 영어

다만, 가끔가다가 재밌는 부분도 있습니다. 특히 matplotlib를 이용한 Data Visualization이 직접적으로 체감하게 해주는 파트라 재밌기도 합니다.

 

지금 저에게 큰 목표는 있지만 작은 목표로 분배를 하려면 어떻게 해야 할지가 조금 막막합니다. 다른 엔지니어 분들의 작업 과정을 보면서 왜 이게 쓰였고, 이런 이유에서 쓰이는 것이라는 그런 과정들을 하나하나 구경해보고 싶기도 합니다.

 

이번 주말에 혼자 외출을 나가는데 카페에서 정리해보는 시간을 가져보도록 해야겠네요. 그럼 이만!