머신러닝(인공지능) 석사 가도 될까요?

글쓴이
독고다이외길인생
등록일
2017-03-11 21:31
조회
10,727회
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댓글
7건
안녕하세요 선배님들.

저는 28살의 백수 청년입니다.

최근까지 소위 3대기업이라 하는 곳의 R&D에서 1년 미만으로 일을 하다가... 결국은 이건 도저히 나의 길이 아니다 싶어 퇴사하고 방황중입니다.

요새 인공지능에 관심이 생겨 이쪽 분야로 석사를 가보면 어떨까.... 하는 고민에 빠져있습니다.

하지만 걱정되는것이 한 두가지가 아니라 선배님들의 도움을 구하고자 글 씁니다.

저는 전자공학/물리학의 짬뽕(?) 학문을 전공하였고... 복수전공 아닙니다, 물리 50% 전자 50%로 보시면 될 것 같습니다..

인공지능 석사를 하는데 보통 컴퓨터 공학과 전공을 한 학생들이 많더군요...

이리저리 알아본 바로는 데이터 구조, 네트워크 등 컴퓨터 공학적인 지식을 많이 요한다고 하는데...

저는 사실 코딩이라던지 위에 언급한 학문에 관해서는 전혀 알지 못합니다. 기껏해야 matlab을 조금 만져본 정도..? 그리고 코딩은 사실 자바 3주과정을 듣기는 했지만 뭐.. 말하기도 부끄러운 경력이죠.

인공지능 알고리즘을 공부하는데 필요한 통계/선형대수/대학미적분은 다행히도 학부시절 나름 기초를 다져놓아 걱정 없다고 생각합니다...

이런 제 상황에 인공지능쪽 랩으로 석사를 가는것이 합당한지 선배님들의 조언을 구하고 싶습니다.

정리하자면

1) 제 background로 인공지능을 전공하다가 컴퓨터 등에 관한 배경지식이 모자라 고생만하다가 포기하게 될지는 않을지 하는 두려움...

2) 과연 석사 2년만 하고 인공지능 분야에서 제가 기업을 간다던가.. 기생(?) 이라도 할 수 있을까 하는... 그러니까 입에 풀칠 할 수 있을까 하는 걱정...

위의 두 가지가 가장 걱정됩니다.

다양한 시각에서의 선/후배 님들의 의견을 들어보고 싶습니다.

부디 시간 내어주시어 소중한 도움 주신다면 정말 감사드립니다.

  • zhfxmfpdls ()

    졸업하고 나서, 얼마나 경쟁력을 가질수 있을 것인지가 중요하겠지요.
    인공지능 지금 인기가 많아서.. 하다못해 대학교 수업도 인공지능 과목 개설되면 인기폭발이더군요.
    상황이 그럴수록, 어중간해서는 먹고살기 힘들어질수 있다는건 생각해보시는게 좋구요,
    뭐든 가서 열심히만 한다면 안될것은 없겠지요.
    그런데, 단순 '관심'수준으로 한번 해볼까? 로는 좀 약하지 않을까요.. 큰 결심과 각오로 열심히 해야할듯요.
    회사를 다녀봤으니, 그 분야에 경쟁력을 갖는게 얼마나 중요한지는 잘 아실거구요.
    그나저나, 전공 명칭(전자50%물리50%인..)이 뭐죠? 개인적으로 궁금해서 그렇습니다.. ㅎㅎㅎ

  • 댓글의 댓글 독고다이외길인생 ()

    답변 감사합니다! 전공명칭에 관해 질문해주신거에 대해 말씀드리자면... 학교 자체가 융합전공을 지향하는 학교라... 물리학과의 커리큘럼 40%를 이수했고 전자공학과의 커리큘럼 60%정도를 이수했다고 보시면 됩니다.

  • 무식인 ()

    최근 연구과제도 인공지능쪽으로 몰리는 편이라 본인만 정석에 맞고 잘하시면 먹고 사는데는 어려움이 업을 것 같습니다.

  • 피닉스 ()

    길게 쓸 시간이 없어서 요점만 말하면..
    1. 인기 있는 머신러닝 분야만 보면 물리+전자 전공으로 충분히 공부가능합니다.
    2. 인공지능 중에서 어떤 분야를 공부하실지 정하셔야합니다. 인공지능은 넓고 다양합니다. 프로그래밍 능력이 중요해지는 분야가 있긴 한데 그런 분야는 스스로 공부를 좀 하셔야 하지요.
    3. 프로그래밍이란 것이 경험치와 실력이 많이 비례합니다. 시간 많이 투자할 각오하셔요.

  • 쿠오바디스공도리 ()

    너무 그동안하신거 버리고 가는 느낌입니다.

  • 댓글의 댓글 독고다이외길인생 ()

    그동안 한 것을 버린다라.. 저도 예전에는 그런 생각에 얽매여 살았습니다. 사실 제가 회사를 가서 깨달은 것 중 하나가.. 공부를 하며 익혔던 공식을 대표로..그러한 것들 포함한 지식 그 자체 보다는 그러한 것들을 공부하며 쌓아온 공학적 내공이라던지.. 문제를 바라보는 공학적 시각과 마인드 자체가 남는 것이란 사실입니다. 그리하여 이렇게 결심하게 된 것도 있는데 님의 말쓰을 들으니 짧디 짧은 경험으로 섣불리 판단하진 않았는지 다시한번 진지하게 고민해볼 수 있게 되었습니다. 감사합니다!

  • 돌아온백수 ()

    머쉰러닝 관련 자료는 인터넷에 넘치고 있습니다. 한두개 읽어보시면, 스스로 판단이 가능하리라 짐작합니다.

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