AI 엔지니어로서의 여정 시작: 개인적인 동기, 학습 경로, 그리고 미래 비전

핵심 기술: 이 글은 컴퓨터 과학 석사 과정을 마친 엔지니어가 AI/ML 분야에 대한 깊은 관심과 함께 개인 블로그를 시작하게 된 계기와 동기를 공유합니다. Gradient Descent에 대한 호기심에서 시작하여 Andrew Ng의 딥러닝 강의 수강, PyTorch 및 TensorFlow를 활용한 프로젝트 경험, 그리고 임베딩, 트랜스포머, NLP 등 AI의 세부 기술에 대한 탐구를 다룹니다.

기술적 세부사항:
* 컴퓨터 과학 석사 (University of Houston)
* 주요 학습 분야: Gradient Descent, Neural Networks, NN Architecture, Optimization Algorithms, Hyperparameter Tuning
* 활용 프레임워크: PyTorch, TensorFlow
* 탐구 기술: Embeddings, Transformers, NLP
* 궁극적인 목표: Conscious AI (AGI?) 연구 과학자
* 단기 목표: 실제 문제를 해결하는 AI 시스템 구축 및 AI/ML/Foundational/Generative Engineer 역할 수행
* 향후 블로그 콘텐츠 예정: AI/ML, System Design, 신기술 소개, 프로젝트 분석, 개발 경험 공유

개발 임팩트: 작성자는 자신의 학습 과정을 기록하고 공유함으로써 지식을 체계화하고, 다른 AI/ML 학습자들과 소통하며 함께 성장하는 것을 목표로 합니다. 개인적인 성장을 위한 기록이자, 동료 개발자들과 인사이트를 나누는 플랫폼으로서의 가치를 지닙니다.

커뮤니티 반응: (언급 없음)

톤앤매너: 개인적이고 진솔하면서도, 기술적인 깊이를 향한 열정과 구체적인 학습 경로를 명확히 제시하는 전문적인 톤을 유지합니다.