필자가 딥러닝부터 시작해서 영상처리를 공부하기까지의 공부방법을 소개하려고한다(광고x, 초급자 기준)
파이썬 및 C, C++
우선 기본적으로 본인이 가고자 하는 기업에서 사용하는 언어를 마스터까진 아니더라도 코드 해석 및 기초적인 코드, 중견기업 이상을 원한다면 코딩테스트 준비까지 하는 것을 추천한다. 현재 기업에서 대부분 쓰이는 AI 관련 코딩언어는 대표적으로 파이썬 및 C종류이며 현재 BrainJS가 새로 생겨남에 따라 자바스크립트도 점점 성장세를 이루고 있다.
한줄요약: 한 언어를 기준으로 점점 스펙트럼을 넓히는 것을 추천(넓힐수록 반기는 기업들은 많을 것 같음)
넘파이
파이썬을 공부하게 되었다면 두번째로는 넘파이가 필수이다. 기초적인 shape 및 계산을 도와주는 numpy이다. 넘파이는 딥러닝 과정에서 쓰이는 정도로 학습하면 될 것 같다.
수학(중요)
필자가 공부하면서 가장 힘들었던 수학부분이다. 기초적인 sequential 모델을 구성하는데 필요한 relu, sigmoid, softmax 등이 수학에서 파생되어 코딩을 시작한다. 본질적인 부분으로 이것이 무엇인지, 어떠할 때 이 수식이 들어간 함수를 쓰는지 알아두면 코더가 아닌 진정한 초급 개발자가 될 수 있다.
텐서플로우,파이토치
드디어 시작이다. 텐서플로우 및 파이토치는 홈페이지 및 다양한 레퍼런스들이 많다. 위의 공부를 끝마쳤다면 다른 사람들이 만들어놓은 레퍼런스들을 보고 분석한다. 어떠한 라이브러리가 사용되는지, 전처리, 모델생성, validation, epoch, acc확인 등등 어떻게 구조가 돌아가는지 확인하고 본인의 것으로 만든 뒤 응용해서 개발하도록 한다. 이때부터는 주변에 선임 개발자가 없으면 꽤나 힘든 개척이 될 것이다. 하지만 지금까지 잘해왔으니 할 수 있다. 필자도 프로젝트를 진행하다가도 다시 봤던 강의, 레퍼런스들을 다시 둘러보고 복습한다.
OpenCV, 및 각종 라이브러리
여기서부터 본인의 진로가 결정된다. 영상처리쪽을 가려면 openCV, YOLO등 다양한 이미지프로세싱 및 영상처리등을 공부하고, 기업에서 원하는 프레임워크 및 라이브러리를 보충한다.
마지막으로(추천하는 강의)
필자는 현재 정보통신공학부 4학년 재학중이고, 인공지능 관련해서는 대학 수업에서 C언어, 공학수학정도를 배웠다.
나와 같이 대학교에서 AI관련 수업을 안하는 사람들을 위해 강의를 추천해줄 것이다.
1. 이수한 컴퓨터연구소(유튜브): 정말 딥러닝, 머신러닝에 대한 강의를 엄청 잘해놓은 곳이다. 위에 설명한 모든 강의가 유튜브에 몇시간씩 있다. 시간이 부족할 경우 한번에 끝내기로 5시간,4시간짜리 강의를 수강하면 된다. 코랩을 기준으로 강의를 하니 참고하시길 바란다.
2.부스트코스: 네이버 커텍트(?)에서 하는 딥러닝 강의이다. 필자는 인공지능 기초를 수강했고 다양한 강의들이 많다. 시간이 많은 사람들에게 아주 추천하는 교육이다. 무료로 이만큼의 강의를 배울 수는 없다고 생각한다.
마지막으로 필자와 같이 AI로 취업을 준비하는 사람들은 끊임없이 배워서 좋은 곳에 좋은 사람들과 함께 프로젝트를 진행하고 대한민국의 미래를 밝히는 개발자가 되었으면 좋겠다.