AI 학습에 필요한 수학적 깊이와 실무 경험에 대한 조언 부탁드립니다

Question

안녕하세요.현재 미국에서 컴퓨터공학 석사를 공부하고 있는 학생이자, 업계 경험을 가진 전직 개발자입니다.머신러닝 수업에서 Derivative, Dot product, Vector length, Gradient 등과 같은 수학적 개념을 이제 막 다루기 시작했습니다. 업계에서도 이러한 개념을 알아두면 이해가 훨씬 편해진다고 하는데, 어느 정도 수준까지 깊게 파고들어야 하는지 감이 잘 오지 않습니다. 단순히 “이게 무엇이고, 어떤 방식으로 적용되는지” 정도만 알면 되는지, 아니면 공식을 직접 유도하고 실제 문제에 적용할 수 있을 정도까지 공부해야 하는지 궁금합니다.물론, 머신러닝이 깊게 들어가면 광범위하지만, 각자 하고계신 프로젝트 라던지, 본인 업계에서 경험을 바탕으로 생각을 적어주시면, 데이터 전처리 후처리하면서 자가학습 해보겠습니다.감사합니다 🙏😊

DreamingDeveloper · Answer

이왕이면 근본에서 부터 알고 싶다면 다 알아두시는게 좋습니다아무리 추후에 딥러닝으로 나아가든 LLM을 통해 langchain과 vectordb를 사용하더라도 내부 기술의 근간은 변하지 않습니다 기초를 쌓는다고 생각하고 그 부분을 배울때 확실히 내것으로 만들어 놓는게 좋은것 같습니다(저처럼 아무런 베이스 없이 AI 서비스를 만들다보면 되긴 하는데 왜 돌아가는지 모르겠다라는 의문을 가지고 계속 프로그램 개발에 들어가기 때문에 더더욱 근본,기반 지식들이 더욱 중요한것 같습니다)

AI 학습에 필요한 수학적 깊이와 실무 경험에 대한 조언 부탁드립니다

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