인공지능 대학원 진학 준비 과정과 방법
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안녕하세요
인공지능 대학원 진학
준비 과정과 방법에 관해
전달 드리려 합니다
관련 사업의 발전이 있기도
했으며 여러 분야와 함께
접목이 되고 있죠
그런 만큼이나 취준생이나
학생의 입장에서 바라 봤을때
공부를 하고 연관 스펙들을
갖춘다면 메리트가 있는
전공이에요
인공지능에 대한 연구과
활발하게 이루어지고 있는 만큼
대학원 석사 과정을 거쳐서
관련 스펙들을 갖추려는
분들이 늘어나고 있습니다
그만큼 기업에서 인정해
주는 직군이기 때문이죠
언어를 바탕으로 해서
코딩을 기본적으로 알며
컴퓨터의 구조가 어떻게 돌아가는지
데이터를 다루고 라벨링을 거치며
분류를 하는 방식들이나
결과물을 도출해 정확도를
책정하는 방향들이 있어요
그러니 연구원으로 들어가기
위해 갖춰야 되는 것들은
무엇이 있으며
방법을 살펴 보려
사례를 챙겨왔죠
그럼 함께 보도록 하겠습니다
안녕하세요
인공지능 대학원에 들어가기
위해서 비전공 전문대에서부터
조건을 갖춘 박OO입니다
고졸을 할 당시에 남들이 다
진학을 하기에 지방에 있는
2년제에 들어갔죠
졸업 후에는 사무직으로
들어가 일을 시작했지만
메리트가 없다고 판단해
제2의 직장을 찾아봤어요
마침 인공지능 산업의 발전이
이루어지고 있다는 얘기가 들려와
길게 보고 교육부의 제도를
이용해 4년제 졸업장을 만들어
대학원 석사 과정을 밟기로 했습니다
이를 목표로 한다면
TOEFL과 같은 영어가
바탕이 되어야 되며
학교 측에서 내고 있는
논문들을 바탕으로 해서
연구 기획서를 만들어
같이 제출하면 되죠
그 외에는 코딩에 관한
지식들을 기반으로 한
포트폴리오를 함께 냈어요
인공지능 대학원 진학의 방향에서
기본 조건인 학력을 갖췄던
시스템을 설명 드리겠습니다
4년제 학사를 얻으려면
140점을 채워야 되며
수업이나 기타 다른
제도를 이용해 학점으로
인정 받으면 되죠
처음에는 단순하게
인강으로만 하려 했지만
학기마다 드는 게 가능한 수업
양이 정해져 있어요
그렇기에 대학원 진학의 시기를
어느 정도 당기고 싶었던 저로서는
다른 것들을 같이 이수하는
쪽으로 커리큘럼을 구상했습니다
인공지능은 이론들에 관해
체크를 필요로 하기도 하며
코딩에 대한 지식도
바탕이 되어야 되기에 개인적으로
C언어와 같은 것들을 배웠죠
마침 교육부 시스템에 있는
학습 선생님이 전직 개발자로
일을 하셨기에
이런 요소들에 있어서
상세히 알고 계셨어요
그렇게 만들어진 로드맵으로
과정들을 하나 둘 밟아 갔습니다
인공지능 대학원 입학의
시기를 당기려 활용한
방법도 설명을 드릴게요
우선 편입과
비슷한 전적대죠
기존에 전문대를 졸업한 이력이
있어서 그것들을 끌고 왔습니다
행정절차를 거쳐서
간단히 마칠 수 있었으며
처리하고 다시 전문 지식을
배워 가는데 집중을 했어요
인공지능 머신러닝과
데이터 엔지니어를 거치고
수확에 대한 지식들을 겸하면서
딥러닝 기초와 심화 과정을 보내며
이와 관련된 알고리즘과
프레임워크들을 숙지해 갔죠
이런 방향으로 대학원 진학의
커리큘럼을 계획하고 수행하면서
이력서에 넣을만한
스펙들을 만들어 갔습니다
그리고 기간을 줄이는 용도로
나라에서 인정해 주는 라이선스도
하나 발급 받았어요
이 또한 컴퓨터와 연관이
있는 것으로 골랐죠
공부 기간은 2달
정도로 편성을 했으며
나머지는 온전히 영어와
관련 기술들을 익혀 가는데
집중을 했습니다
인공지능 대학원 석사 입학을
하기 위한 첫 번째 단추인 학력
조건을 채우려 들었던 수업은
한 학기가 15주로
구성돼 있어요
주차로 올라오는 수업 들을
들으며 과정을 마치면
점수를 받게 되죠
각 강의는 14일 출석
인정에 대한 기간들이
지정되어 있습니다
그렇기에 해당 요소만
잘 조절해서 과정들을
이행해 가면 돼요
원하는 때에 볼 수 있어서
인공지능 공부를 하는 것들과
조율하면서 했죠
물론 들었던 수업들도
전공과 연관이 있는 것들로만
구성해서 수강 했습니다
덕분에 아카데미와 같은
곳에서 들을 수 없는
내용들도 하나씩 배웠어요
그리고 학사와 마찬가지로
과목에 대한 주제가 나오고
그에 맞게 정보와 느낀 점 등을
섞어서 제출하면 됩니다
5주 가량의 정해진 날 안에만
올리면 되며 실제로 만드는데
걸렸던 시간은 하루였어요
이렇게 인공지능 관련 기술들을
배우며 만든 기준과 스펙들로
원하는 대학원의 석사로
진학을 할 수 있었습니다
여기까지 온라인으로 학력
개선 시스템을 이용하며
계획을 구상해 필요 요소들을
갖춰 진학을 한 사례를 전해 드렸죠
포트폴리오를 비롯해서
문서들을 작성하기도 하며
딥러닝이 어떻게 진행되는지
NLP나 arXiv 등의 자료들을
찾아 볼 수 있습니다
이런 것들을 혼자서 보기 보다는
세미나나 컨퍼런스 또는 네트워킹들을
활용하는 방향으로
어떤 쪽으로 연구들이
진행되고 있으며 향후의 목표
기업들은 어떤 움직임을
취하고 있는지 동향과 같은
정보들을 얻는 게 중요시되죠
물론 그 이전에 컴퓨터의 구조나
DB SQL이 있으며 C나 파이썬과
같은 언어는
기본적으로 갖춰야 될
부분입니다
그러니 이런 것들을 놓치지 않고
하나씩 꼼꼼하게 체크하길 바라며
인공지능 대학원 진학
준비 과정과 방법 글을
마치도록 할게요
긴 글 읽어 주셔서 감사합니다
편하게 문의 주세요 ~~ (｡•̀ᴗ-)✧
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