리딩부터 시작하는 연구원 생활

[SSUHan]

개요

제가 학부생시절을 돌이켜보았을 때, AI 연구&개발을 시작하고 겪었던 첫 번째 난관은 논문 리딩 이었던 것 같아요.
AI쪽의 최신기술은 전부 논문의 형태로 발표가 되는데, 정보의 바다라는 말답게 일주일에도 수십개의 논문들이 쏟아져나오고..
어떤 논문을 봐야할지, 좋다고 하는 논문은 또 어디서 어떻게 찾아야하는지, 그런 논문들은 어떻게 해석해야하는건지, 개발은 또 무엇으로 해야할지 등등
모르는 것 투성이인데 아직 학부생때 학교에서는 이런걸 알려주지 않죠. (그렇다고 대학원을 간다면 거기서 순순히 잘 알려줄까?ㅎ)
다시말해, 학부생으로서 AI 연구&개발을 혼자서 해본다는건 제법 쉽지 않은 일입니다.
따라서, 이 프로젝트는 이러한 부분에서 도움이 필요하신 후배님들이 제가 경험한 대학원 및 회사 연구조직의 프로세스를 간단히 맛보기 레벨로 체험&경험할 수 있도록 설계해볼까 합니다.

필요 분야 및 인원

AI 0명

필요 스택

• [필수] 영문 논문을 읽고 해석할 수 있는 정도의 기본 영어실력
• [옵션] programming: python, pytorch
• [옵션] 기본적인 선형대수 지식
• [옵션] 기본적인 딥러닝 지식 (e.g., CNN 동작 원리)

프로젝트

저는 컴퓨터비전 연구의 이미지 생성 모델 (Generative Models) 계열을 전공했고 현재 업무도 이쪽으로 진행하고 있기 때문에, 이번 프로젝트의 주제도 컴퓨터비전 쪽으로 진행하려고 합니다. NLP 나 RL 계열의 연구에 관심이 있으신 분은 여기 다른 AI멘토분들에게 문의를 부탁드려요.

참여 맴버들의 기본실력과 기대수준의 편차가 상당히 클 것으로 예상하기 때문에, 본인의 기대수준에 맞추어 목표를 설정하면 좋을 것 같습니다.

Beginning

• 인공지능 관련 논문들을 이제 막 읽기 시작한 상태를 가정합니다.
• 관심 분야별 필수적으로 봐야할 논문들, 그런 논문들을 선택하는 몇가지 방법, 페이퍼를 읽고 리뷰하고 동료들과 토의하는 과정등을 배워봅시다.
• 프로젝트 기간동안 각자 선정한 논문들을 읽고 동료들과 리뷰하며 최종적으로 자신만의 해석자료를 만드는 것을 목표로 합니다.

Intermediate

• Beginning 단계를 일찍 끝마친 맴버들 중에서 python, pytorch 구현능력이 있는 상태를 가정합니다.
• python 은 할줄 아는데, pytorch 에 조금 익숙치 못한 경우라면, pytorch 스터디를 할 수 있습니다.
• 이미 pytorch 에 익숙한 맴버라면, 위 선정하여 리뷰한 페이퍼들의 구현체를 직접 돌려보고, 실제 성능을 측정하며 코드레벨 구현 역시로 함께 리뷰해보죠.
• 필요하다면 내가 원하는 도메인의 데이터셋을 구해서 새로 학습하여 그 결과를 확인해봅시다.
• 내가 선택한 분야의 2개이상의 방법들의 구현체를 하나의 프로젝트 안에 재현하는 것을 목표로 합니다.

Advanced

• Intermediate 단계를 빠르게 진행한 경우, 우리는 해당 분야의 2개 이상의 메서드가 하나의 프로젝트 안에 재구현한 상태일겁니다.
• 이렇게 재구현한 프로젝트 사이에서 개선점을 찾아 나만의 방법을 제안해봅니다.
• 이제 다른 페이퍼를 "읽는" 레벨에서 이렇게 찾아본 나만의 방법을 쓰기(writing) 을 해볼겁니다.
• 영어가 되는분은 영문으로 쓸거고, 힘들면 국문으로 써도 상관없습니다.
• 논리적인 글"쓰기" 영역은 정말 많은 시행착오가 필요하기에 노력이 제법 많이 필요합니다. 다만 이 과정을 겪은 사람과 그렇지 않은 사람의 논문 읽을 때의 이해수준이 상당히 많이 차이가 나기 때문에, 멘티분들 중에서 이 단계까지 경험하실 수 있으면 참 좋겠다는 생각을 합니다.

프로젝트 멘토

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