서울대학교 데이터사이언스 대학원 Career Workshop (ExploreCSR)에서 발표한 자료입니다.
제가 머신러닝 연구자로써 진로를 선택하기까지의 인생 여정을 다루고 있습니다. 구두로 설명된 정보들이 빠져있지만, 그래도 큰 흐름은 파악하실 수 있을 것이라 생각됩니다.
혹시 더 자세한 이야기를 듣고 싶거나 개인적인 상담이 필요하면 따로 연락주세요.
발표 영상: https://www.youtube.com/watch?v=Se62pRpk9A0
PDF로 받아서 보시면 더 깨끗하게 보실 수 있습니다.
지난 6개월 간 Diffusion model로 MVP를 만들면서 했던 최적화에 대한 고민과 MLops 경험을 공유합니다. 어제 DEVIEW에서 발표한 내용을 좀 더 이해하기 쉽게 수정했고, Diffusion model에 익숙치 않은 분들을 위해 전반부에 간략한 소개와 발전 과정을 정리했습니다.
최근에 Generative AI로 멋진 제품을 만들고자 하는 분들이 많아진 것 같습니다. 모두가 같은 기술에 접근할 수 있는 상황인 만큼 어떻게 다른 가치를 세상에 설득할 것인가 고민을 더 하게 되네요.
저희가 해왔던 시행 착오가 누군가에겐 도움이 되길 바랍니다!
https://symbiote-ai.com/
발표 영상: https://www.youtube.com/watch?v=Se62pRpk9A0
PDF로 받아서 보시면 더 깨끗하게 보실 수 있습니다.
지난 6개월 간 Diffusion model로 MVP를 만들면서 했던 최적화에 대한 고민과 MLops 경험을 공유합니다. 어제 DEVIEW에서 발표한 내용을 좀 더 이해하기 쉽게 수정했고, Diffusion model에 익숙치 않은 분들을 위해 전반부에 간략한 소개와 발전 과정을 정리했습니다.
최근에 Generative AI로 멋진 제품을 만들고자 하는 분들이 많아진 것 같습니다. 모두가 같은 기술에 접근할 수 있는 상황인 만큼 어떻게 다른 가치를 세상에 설득할 것인가 고민을 더 하게 되네요.
저희가 해왔던 시행 착오가 누군가에겐 도움이 되길 바랍니다!
https://symbiote-ai.com/
GDG Campus Korea에서 개최한 'Daily 만년 Junior들의 이야기 : 델리만주' 밋업에서 발표했던 내용으로 대학원 석사 입학 후부터 오늘날까지 어떤 활동들을 했는지 정리했습니다. 대학원생 분들과 게임 프로그래머 취업을 준비하시는 분들께 많은 도움이 되었으면 합니다.
파이썬 데이터과학 1일차 - 초보자를 위한 데이터분석, 데이터시각화 (이태영)Tae Young Lee
파이썬 데이터과학 - 기초 과정(1일차)
- 데이터분석, 데이터시각화
- jupyter notebook, numpy, pandas, matplotlib, seaborn
2차 과정은 따로 올리겠습니다.
문의 및 제안 : se2n@naver.com
데이터 소스 : https://github.com/sh2orc/datascience
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Find Your Style 팀] : 사용자 이미지 라벨링을 통한 의류 추천 시스템BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 Find Your Style 팀에서는 사용자가 좋아하는 룩의 사진을 올리면 이에 맞는 스타일을 찾아 어울리는 여성 패션 상품을 추천해주는 프로젝트를 진행했습니다.
16기 강하영 동덕여자대학교 정보통계학과
16기 김지수 성신여자대학교 통계학과
16기 남유지 숙명여자대학교 컴퓨터과학전공
15기 김희현 성균관대학교 데이터사이언스융합전공
16기 박은지 숙명여자대학교 소비자경제학과
GDG Campus Korea에서 개최한 'Daily 만년 Junior들의 이야기 : 델리만주' 밋업에서 발표했던 내용으로 대학원 석사 입학 후부터 오늘날까지 어떤 활동들을 했는지 정리했습니다. 대학원생 분들과 게임 프로그래머 취업을 준비하시는 분들께 많은 도움이 되었으면 합니다.
파이썬 데이터과학 1일차 - 초보자를 위한 데이터분석, 데이터시각화 (이태영)Tae Young Lee
파이썬 데이터과학 - 기초 과정(1일차)
- 데이터분석, 데이터시각화
- jupyter notebook, numpy, pandas, matplotlib, seaborn
2차 과정은 따로 올리겠습니다.
문의 및 제안 : se2n@naver.com
데이터 소스 : https://github.com/sh2orc/datascience
제 15회 보아즈(BOAZ) 빅데이터 컨퍼런스 - [Find Your Style 팀] : 사용자 이미지 라벨링을 통한 의류 추천 시스템BOAZ Bigdata
데이터 분석 프로젝트를 진행한 Find Your Style 팀에서는 사용자가 좋아하는 룩의 사진을 올리면 이에 맞는 스타일을 찾아 어울리는 여성 패션 상품을 추천해주는 프로젝트를 진행했습니다.
16기 강하영 동덕여자대학교 정보통계학과
16기 김지수 성신여자대학교 통계학과
16기 남유지 숙명여자대학교 컴퓨터과학전공
15기 김희현 성균관대학교 데이터사이언스융합전공
16기 박은지 숙명여자대학교 소비자경제학과
배휘동 - 연구실에서 살기 시작한다는 것 in 130323 KAIST CS 아주 소소한 진로 설명회Yunseok Jang
3/03/23 KAIST CS 학부를 졸업한 이후 어떠한 선택들을 하게 될 지에 대해, 한번쯤 진지하게 생각해봤으면 해서 마련해 보았던 자리인 '아주 소소한 진로 설명회'의 슬라이드 중, 배휘동 연사님의 슬라이드입니다.
<전체_슬라이드_주소>
http://www.slideshare.net/yunseok/130323-kaist-cs
<연락처>
배휘동 : spilist@gmail.com
14년 2월 강동구청에서 개최한 대기업 취업설명회에서 제가 발표한 자료입니다. 취업 준비를 위해 일반적으로 고려해야할 사항들을 정리하였으며, 발표했던 내용 중 회사 관련 내용은 삭제하였습니다. 슬라이드는 전적으로 제 개인의 의견일 뿐, 회사의 공식적인 정책/입장과는 무관합니다.
내가 대학원에 들어왔을 때 알았더라면 좋았을 연구 노하우 (개정증보판) (UST 대학원 신입생 OT 강연)Yoon Sup Choi
UST (과학기술연합대학원대학교)의 2013년 대학원 신입생 오리엔테이션에서 대학원 생활 및 연구 방법론에 관한 강연을 하였던 슬라이드입니다. 대학원에 이제 입학하는 신입생들을 위해서 예전에 올린 '대학원 연구 노하우 (http://www.slideshare.net/pelexus/ss-11919783)'를 수정 및 업데이트 한 버전입니다.
김준기 - 박사과정 이야기 in 130323 KAIST CS 아주 소소한 진로 설명회Yunseok Jang
13/03/23 KAIST CS 학부를 졸업한 이후 어떠한 선택들을 하게 될 지에 대해, 한번쯤 진지하게 생각해봤으면 해서 마련해 보았던 자리인 '아주 소소한 진로 설명회'의 슬라이드 중, 김준기 연사님의 슬라이드입니다.
<전체_슬라이드_주소>
http://www.slideshare.net/yunseok/130323-kaist-cs
<연락처>
김준기 : me@daybreaker.info
2018년 7월 18일 수요일 서울대학교 301동 102호에서 진행된 ML 분야 유학 및 취업 준비 설명회의 슬라이드입니다.
[발표자]
김주용( http://juyongkim.com/ ),
김태훈( https://carpedm20.github.io/ ),
장윤석( http://yunseokjang.github.io/ )
Hello World 천안아산 발표자료 - 학생 개발자로 학생을 뛰어넘기JuHong Jeong
This presentation is made because why we study and how to improve our programming skill. I will really be glad if this presentation is really helpful to someone else.
How I ended up with three degrees in three departments
1. Lessons from
Three Degrees in
Three Departments
Sangwoong Yoon 윤 상 웅
Korea Institute for Advanced Study
2023.09.01
ExploreCSR
How I ended up
2. • 서울대학교 화학생물공학부 학사
• 서울대학교 뇌과학전공 석사
• 서울대학교 기계공학부 박사
관악산에 들어온지 15년,,,
3. CurriculumVitae “Course of Life”
Academia
• 경기과학고등학교
• 서울대학교 화학생물공학부 학사
• 서울대학교 뇌과학전공 석사
• 서울대학교 기계공학부 박사
• 고등과학원 AI Research Fellow (현)
Industry
• (주)해줌 머신러닝팀 팀장
• (주)세이지리서치 연구원
• (주)카카오브레인 리서치 인턴
• Amazon 리서치 인턴
4. 진로 상담의 두 가지 질문
• 질문 1: 무엇을 하고 싶은지 모르겠어요
• 질문 2: 내가 하고 싶은 것을 어떻게 달성할지 모르겠어요
5. CurriculumVitae “Course of Life”
Academia
• 경기과학고등학교
• 서울대학교 화학생물공학부 학사
• 서울대학교 뇌과학전공 석사
• 서울대학교 기계공학부 박사
• 고등과학원 AI Research Fellow (현)
Industry
• (주)해줌 머신러닝팀 팀장
• (주)세이지리서치 연구원
• (주)카카오브레인 리서치 인턴
• Amazon 리서치 인턴
질문 1: 무엇을 할 것인가
질문 2: 어떻게 할 것인가
6. 질문1: 무엇을 하고 싶은지 모르겠어요
• 결국 왜 사느냐 하는 문제
• 나는 누구인가
• 옳은 답이 아니라 나의 답이 중요
• 전체 인생이 이 질문에 대한 답
“참으로 진지한 철학적 문제는 오직 하나뿐이다. 그것은 자살이다.”
“삶의 의미가 무엇이냐 하는 것이야말로 모든 물음 중에서도 가장 절박한
물음이라고 할 수 있겠다”
- 알베르 카뮈, <시지프 신화>
7. 어린 시절을 돌이켜보자
ZIMA BLUE
• Love Death Robots (넷플릭스)
• 지마라는 로봇 예술가 이야기
• 이 예술가의 시그니처 색상인 지마 블루
→ 어린(?) 시절 자신의 임무였던 수영장 청소
→ 지마 블루는 이 수영장의 타일 색깔
8. 어린 시절
• 맞벌이 부모님 + 외할머니
• 컴퓨터와 컴퓨터 게임을 좋아함
• 컴퓨터를 무조건 금지시키기 보다는 컴퓨
터 게임 자체를 깊게 탐구해보라고 독려
• 물론 할머니는 싫어하심
• 게임 개발자가 장래 희망
9. 어린 시절
• 게임에 대한 책을 읽어봐라
→ 게임잡지, 판타지 소설
• 게임을 만들려면 프로그래밍을 해야 한단다
→ 프로그래밍을 하려면 수학을 잘 해야한다
→ 그러니까 수학공부를 해라
• 외국 게임을 하려면 영어를 잘 해야 한단다
→ 그러니까 영어공부를 해라
• 초 6 때 첫 프로그래밍 (C 언어 독학)
10. 중학교~: 컴퓨터와의 이별
• 수학경시대회 도전 → 실패
• 수학을 좋아는 하는데 잘은 못 함
• 엄마: 그래도 애를 과학고를 보내고 싶은데.. 다른 경시대회는 없나?
• 당시에는 수상경력이 필수
• 화학경시대회 도전 (중3)
• 물리: 천재들만 하는 거래
• 생물: 외우는 게 많대
• 의외로 적성에 잘 맞았음.
• 3개월 바짝 공부해서 한국화학올림피아드 중등부 입상
11. 고등학교
“나는 박사를 할 꺼야”라는 결심을 함(;)
변명)
• 과학이 너무 재미있었음
• 이 세상은 경이로운 것들로 가득함
• 이것을 하나씩 이해해나간다는 것이 황홀함
• 그런데 고등학교 공부에서는 시험 범위 이상
을 공부하는 것이 사실상 손해임
12. ~학부
• 그렇게 얼래벌래 대학교까지 화학(의 인접분야)을 전공하게 됨
• 학부 공부도 적성에 그럭저럭 잘 맞음
• 당연히 같은 과 대학원을 진학할 거라고 4학년 때까지 철썩같이 믿음
• 너무 믿었던 나머지 진로에 대한 탐색을 미루고
“학부생 때만 할 수 있는 것들”에 집중함
• 교환학생 (홍콩과기대)
• 휴학하고 유럽여행
• 동아리 (아마추어 오케스트라)
• 책 많이 읽고 다양한 교양 공부
• 흥청망청
13. 화학생물공학부 대학원 인턴 (2012)
• 막상 대학원을 진학하려고 컨택해보니, 각 연구실에서 하는 연구가
모두 재미 없어 보였음
• 그나마 최선을 다해서 찾은 랩에서 인턴 시작했으나 잘 맞지 않음
• 굉장히 노동집약적 환경 + 공부 및 생각을 할 여유를 주지 않는 분위기
• 뭔가 내가 중요한 문제를 다루고 있다는 느낌이 들지 않았음
• 못 하겠습니다 말하고 다른 진로를 알아보기로 함
14. 처음부터 생각해보자
• 솔직히 내가 화학을 진짜 엄청 하고 싶어서 화학생물공학부에 온 것이 아니었다
• 내가 여기에서 연구하는 내용을 책으로 쓸 수 있을까?
• 교양과학책을 즐겨 읽었고 언젠가 그런 책을 쓰고 싶다는 꿈이 있었음.
• 과연 화공분야에서 책으로 쓸만한 흥미로운 일을 할 수 있을까 하는 생각이 당시에 있었음.
지금 생각하면 못 할 이유가
없다고 생각이 들지만..
15. 생명과학부 석사 진학 (2012~2013)
• 생각해보면 나는 컴퓨터를 하고 싶었던 것 같다.
• 컴퓨터를 하면서도 내가 배경지식이 도움이 되는 분야?
• 새롭게 시작하는 분야를 하고 싶다.
• 생물정보학(bioinformatics)의 존재를 알게 됨.
• 유전체(genome) 데이터를 컴퓨터를 이용해서 분석
• 머신러닝의 존재도 이때 처음 알게 됨
• 잘 하는 교수님이 계시다고 해서 인턴 후 생명과학부 진학
• 생물학을 다 까먹었다+제대로 배운 적 없다는 사실을 알게 되었지만, 전
부 새로 공부하여 입학 시험도 우수하게 통과
16. 및 자퇴 (2013)
• 굉장히 많은 것을 배웠음
• 프로그래밍, 통계, 논문 읽는 법, 발표하는 법 등
• 교수님과 학생들 사이가 너무 좋지 않았음
• 실질적으로 연구실이 폭파
• 같이 다니던 박사 형들은 모두 석사로 전환
• 나는 아직 온지 얼마 되지 않았으니 자퇴
• “나는 아직 시간이 많으니까, 군대 갔다 왔다고 생각하면 된다”
17. 이제 어떻게 할 것인가?
• 이제는 그래도 나름 괜찮은 전공 분야를 만났다고 생각했는데..
• 생물학 + 컴퓨터 조합은 좋았다고 생각함
• 이 전 연구실의 생물학:컴퓨터 비율은 70:30
• 옮기게 되면 이 비율을 바꿀 수 밖에 없다.
18. 초코우유 이론
“초코우유는 우유이지 초콜렛이 아니다”
• 50:50 융합은 없다.
• 두 가지가 융합하면 반드시 주와 부가 있다.
• 생물과 컴퓨터를 융합하고 싶더라도 결국 생물학자가 될지 컴퓨터과학
자가 될지 선택해야 한다.
• 생물학자가 되는 길에서 나왔으니 컴퓨터과학자가 되는 길을 가보자.
19. 계산뇌과학 Computational Neuroscience
• 컴퓨터를 이용해서 뇌를 이해하고자 하는 분야
• Q. 세상에 남아있는 가장 큰 미스터리가 무엇인가?
• A. 어떻게 생각이 작동하는가?
• 뇌과학은 교양과학책 중 인기 있는 분류 중 하나
20. 뇌과학 as a deferred life plan
• 생명과학부에 있으면서 뇌를 하고 싶다는 생각이
있었지만, 당장은 유전체를 연구하는 랩이었던 것.
• 언젠가 나중에 뇌도 연구할 수 있지 않을까? 라는
막연한 생각만 함.
• 아마 유전체 연구실에 계속 있었으면 평생 유전체
연구만 했을 것이다. 기왕 때려 친 김에 하고 싶은
일을 하러 가자.
21. 뇌과학전공 입학 (2014)
• 컴퓨터공학부 교수님이시면서 뇌과학 협동과정에 겸임으로 계시는
장병탁 교수님을 알게 되어서 컨택
• 6개월 인턴 후 입학
22. 뭐야 어떻게 이렇게 다른 전공에 쉽게 입학함?
• 각 랩이 정원 여유가 있었고, 경쟁이 심한 상황이 아니었음
• 교수님께 들이밀 최소한의 track record가 있는 상황
• 과학고 조졸
• 자대생 (+당시 인기 많던 화생공 출신)
• 나쁘지 않은 학점
• 나쁘지 않은 영어점수
• 만약 유학을 갔더라도 비슷하게 할 수 있었을까?
• 훨씬 힘들었을 것
• 두 가지를 한번에 바꾸는 것은 어렵다. (나라/학교 + 전공)
• 학교는 그대로 둔 채로 전공만 바꾸는 것은 상대적으로 할 만 했다.
23. 머신러닝을 연구하기로 결정 (2014)
• 계산뇌과학을 공부하다가 머신러닝과 굉장히 깊은 관계가 있다는 것을
알게 됨
• 머신러닝의 선구자들은 계산뇌과학자이기도 함
• 계산뇌과학 모델은 입증하기가 어려움 (실제 뇌에서 이렇게 동작한다)
• 머신러닝은 결과물을 바로 확인할 수 있고, 더 실용적인 임팩트가 큼
24. 그 뒤의 일: 머신러닝 연구자로서의 삶
• “어떻게 하면 머신러닝 연구자로서 더 좋은 연구를 할 수 있는가?”를
찾아 나가는 과정
• 산업체에서 전문연구요원 후 유학가려 하였으나,
한국에서 박사하기로 함
• 전문연 동안 산업체 경험을 통해 현실 세계의 문제를 해결하는 경험은
의미 있었다고 생각함
25. 그 뒤의 일:
• Qualcomm Innovation Fellowship Korea 2021
• Youlchon AI Starts Scholarship 2021
• Best Poster Award @ Machine Learning Summer School 2021 Taipei
• Outstanding doctoral thesis award
박사학위 논문
Energy-Based Probabilistic Models for
Epistemic Uncertainty Quantification
27. “나는 비전공자인데…”
• 컴퓨터공학부 전공자가 컴퓨터 공부한 시간 = 3년
• 석사 입학 후 지금까지 내가 컴퓨터 공부한 시간 = 10년
• 이제는 학부 졸업생보다 내가 잘 하는 게 정상임 (;;)
의도적 노력 Deliberate Practice
• Pycon KR 등 참석하면서 개발자들과 친해지기 위해 노력
• Pandas 등 오픈소스 프로젝트에 PR하면서 잘 하는 개발자들이 일하는
방식을 배우기 위해 노력
• 개발, 컴퓨터 관련 서적을 통한 지속적 학습
28. 운명에 아니오라고 대답하기
• 결국 강물을 거스르려고 했기 때문
• +약간의 불운
• 많은 비용, 고통, 고뇌를 수반
• Q. 그만한 가치가 있었습니까?
• A. 그것 밖에 길이 없었습니다.
“Es muss sein!
(반드시 그래야만 한다!)”
29. 운명에 아니오라고 대답하기
• 결국 강물을 거스르려고 했기 때문
• +약간의 불운
• 많은 비용, 고통, 고뇌를 수반
• Q. 그만한 가치가 있었습니까?
• A. 그것 밖에 길이 없었습니다.
• Q. 다른 사람에게 권하겠습니까?
• A. 할 수만 있다면 편안하고 행복하게 사세요.