컴공 세특
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자유탐구 주제로 알파고 원리를 딥러닝을 중심으로 발표할건데 너무 뻔한가요...?
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올오카 독서 문학 했고 매월승리도 꾸준히 풀고있어요 수시 땜에 밀린 거 해나가는...
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시위할까 207 부활 1일차
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N제 슬슬 풀어봐야할 거 같은데
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뒷모습 정호승 뒷모습이 아름다운 사람이 아름답다고 이제는 내 뒷모습이...
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현타와서 11
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돌대가리인 저도 전교일등울햇음
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모고 1
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그걸 차라리 알파고보다 검색엔진이랑 엮어서 하면 더 좋을듯
그거 해오는 애들 존나 많을 거에요. 다만 ai분야 일체는 고등학생이 아무리 정올급으로 고였다 한들 정량적으로 풀어내기 어려운 분야이기 때문에 교수들도 그런 내용 적혀있으면 (특히 일반고일수록) 거의 반 무시하거나 하는걸로 알고있음. 컴공이 아무래도 구현학문이기 때문에 교수들이 정량접근을 할수있는 학생을 선호합니다. 대학 가서야 뭐 하든 본인 맘이니 고등학생 수준에서 정량적 접근이 가능한 소재를 찾아서 하는게 유리하다고 전 느낍니다.
정량적 접근이라면 제가 직접 파이썬이나 씨언어 같은 코딩으로 구현하는 것이 좋다는 건가요??
분야마다 다른데 기계학습에서는 대학원 레벨의 수학적 모델링을 의미하기때문에 고딩이 못해요.(진짜 했다 한들 안믿음) 애초에 발표주제로 "알파고의 원리"를 생각하셨다고 했는데, 고딩스럽게 적당히 mcts 정도 다루고 끝내면 당연히 좋은 점수를 못 받습니다. 그건 원래 아무 데서나 다 쓰는 거니까요. 그렇다해서 그 mcts를 다루기 위한 P함수와 V함수가 ML을 거치며 어떻게 수렴해 가는지 이런걸 고딩이 수학적으로 다룬다? 말도안되죠.
접근이 좋지 않다고 생각해요. 어떤 주제는 직접 코드를 짜보는게 유의미한 결과로 이해되는 경우가 있죠. 주로 현실의 문제를 해결하기 위한 분야들이 그렇습니다. (보안(애매하긴 한데), 그래픽스, 아키텍쳐 뭐 이런 것들) 하지만 "발표"라고 했으니, 그런것들을 한다 해도 그냥 기존의 지식을 답습하는 정도에서 끝난다는 거죠. 현실의 문제를 해결하는 학문에서 내 기량을 뽐내려는데, 내가 한 건 "이런 게 있습니다~"하고 소개한게 끝? 먼가앞뒤가안맞는다이거죠. "자유탐구"의 형식이나 내용이 정말 자유롭다면 그냥 아예 프로젝트를 해버리세요. 소재가 거창할 필요가 없고 그 소재로 벌린 일의 크기가 거창한 게 중요할 것 같아요. 가령 학교에서 ~~의 문제를 해결하기 위해 어떤 간단한 앱을 만드는데, 필요한 데이터는 어떤 특징이 있으니 기존 ds중 어떤 구조를 어떻게 바꿔서 사용하였다. 특정 보편적인 알고리즘(하다못해 정렬 알고리즘이라도)이 해당 데이터 셋에서 worst case일 확률이 높으니 어떻게 개량(이 개량의 근거를 수학적으로 설명할 수 있을수록, 시도된적 없는 것일수록 좋겠죠.) 하여 적용하였다. 이런 CS적 사고를 어필할 수 있는 소재를 잡고 가는게 매력적으로 보일 것 같아요. AI로 그렇게 하긴 너무 무겁습니다.