인공지능 공부는 랩에서 어떻게 하나요?

책, 영상, 논문 등 다양한 자료를 활용하고 랩 세미나와 실습, 프로젝트 등을 통해서 공부합니다.

머신러닝 관련 추천 강의가 있나요?

추천하는 특정 강의가 있지 않지만, 참고할만한 강의는 아래 적어둡니다.

선형대수 강의: 

https://www.youtube.com/watch?v=6Kw3EH_BxRo&list=PLVuwEl3g6OcIF-EEcerd5m5-Vw5jDpKN1

스탠포드 머신러닝 강의 (CS229 2019) lecture 1-5: 

CS229: Machine Learning - The Summer Edition (stanford.edu) 

버클리 딥러닝 강의 (CS282 2021): 

CS 182: Deep Learning (cs182sp21.github.io) 

버클리 ML & CV 강의 (CS198 2022F):

CS 198-126: Modern Computer Vision

https://www.youtube.com/watch?v=Q3fqoJ41g6U&list=PLzWRmD0Vi2KVsrCqA4VnztE4t71KnTnP5

MIT 딥러닝 강의자료 by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville:

https://www.deeplearningbook.org/lecture_slides.html

ASU Time-series Analysis 강의 by Pavan Turaga:

https://youtu.be/f6kgK8TrvBs

또한, 다양한 논문을 읽고 실습을 병행하며 공부하는 것을 추천합니다.

인공지능 공부에서 영어를 공부하는 것이 필요한가요?

영어 공부는 인공지능 외에도 여러 공학적 이론 및 기술을 익히고 연구를 진행하는 것에 꼭 필요합니다. (영어로 되어있는 자료가 많고 논문을 읽고 쓰는 데에 기본적으로 영어는 필요합니다.)

학부연구원으로 참여하고 싶은데 준비해야 될 것이 있을까요?

상황에 따라 바뀔 수 있으나, 현재는 인공지능과 컴퓨터 비전, 신호처리 등의 기초부터 응용까지 공부를 해볼 수 있는 것에 초점을 맞추고 있으며, 충분히 공부할 수 있는 시간을 갖도록 하고 있습니다. 첫째로는 왜 인공지능 또는 연구를 해보고 싶은지 구체적으로 설명을 할 수 있어야 하며, 둘째로는 스스로 다양한 공부를 통해 지식을 쌓고 토론을 통해 생각을 공유할 수 있는 준비가 필요합니다.

언제부터 공부를 시작하면 좋을까요?

'언제가 좋다'라는 때는 없습니다. 공부를 생각하고 있는 지금 시작해보시기 바랍니다.

연구실의 더 자세한 사항을 알고 싶습니다.

이메일로 상담 요청을 하시기 바랍니다.