2022 AI 학습 로드맵

2022년 공부 계획

2022년 학습 계획은, 크게 3가지로 나누어 진행할 예정이다.

• 알고리즘
• 인공지능
• 논문

알고리즘

알고리즘 공부는, 매일 30분씩 아침에 일어나서 문제를 풀 예정입니다. </br> 알고리즘은 문제푸는 습관이 중요한 것으로 생각되기 때문입니다.

인공지능

1Q : 연세대 인공지능 대학원에서 입시 참고서적으로 제시한 MIT Press Book을 공부할

1~2월

1. Linear Algebra
2. Probability & Information Theory
3. Numerical Computation
4. Machine learning basics

3~4월

1. Deep Feedforward Networks
2. Regularization for Deep Learning
3. Optimization for Training Deep Models
4. Convolutional Networks
5. Sequence Modeling: Recurrent and Recursive Nets
6. Practical Methodology

5~6월

1. Linear Factor Models
2. Autoencoders
3. Representation Learning
4. Structured Probabilistic Models for Deep Learning
5. Monte Carlo Methods
6. Confronting the Partition Function
7. Approximate Inference
8. Deep Generative Models

2Q : MIT ChallENGE를 수행할 예정입니다.

과목

1. Mathmatics for computer Science
2. Introduction to Algorithm
3. Introduction to Data Sceince
4. Artificial Intelligence

논문

현재 가장 흥미롭게 진행할 수 있는 논문공부 및 모델링 작업을 수행할 예정입니다.

1월

금융 예측 모델의 트렌드를 조사 및 분석하여 학습 로드맵을 구축해나갈 예정입니다.

2 ~ 3월

퀀텀 투자에 대한 이해를 돕기위해 관련 도서를 구매하고, 방법론에 대한 조사를 진행할 예정입니다.(데이터 크롤링 및 분석툴 생성)

4 ~ 6월

해당 내용을 바탕으로 논문 검색 및 데이터 모델을 만들 예정입니다.

7월 9월

모델을 튜닝해나갈 예정입니다.(논문등 최신 방법론을 참조할 예정입니다.)

10월 ~ 12월

모델을 튜닝해가며, 최종 테스트(현금 자산 천만원 가량 투입 예정)를 통한 보고서를 작성할 예정입니다.