BARO AI ACADEMY 머신러닝을 위한 수학과정

2019년 ETRI 인턴을 진행하면서 AI/ML에 대한 관심이 높아졌고, 이후 머신러닝을 더 제대로 이해하고 싶어 신청한 과정입니다. 당시에는 AI/ML이 단순한 개발 구현보다 수학과 통계에 더 깊게 연결된 영역이라고 느꼈습니다.

신경망의 동작 흐름은 어느 정도 이해할 수 있었지만, 그 기반이 되는 수학 자체는 낯설었습니다. 그래서 머신러닝을 위한 수학 기초를 따로 보강할 필요가 있다고 판단했습니다.

머신러닝 이해에 필요한 선형대수, 확률/통계, 미적분의 기본 흐름을 학습했습니다. 이 과정은 모델을 구현하는 방법보다, 모델이 왜 그렇게 동작하는지 이해하기 위한 기초를 다지는 시간에 가까웠습니다.

수식 자체에 익숙하지 않아 낯설었습니다. 다만 온라인 과정이어도 질문하며 따라갈 수 있었기 때문에 학습 방식 자체가 큰 장벽은 아니었습니다.

AI/ML을 개발 도구나 라이브러리 사용만으로 보지 않고, 수학적 기반을 함께 봐야 한다는 감각을 얻었습니다. 이후 AI/ML 관련 학습을 이어갈 때 개념을 더 구조적으로 이해하려는 기준이 되었습니다.

수료증이 남아 있는 학습 경험이며, 대표 이미지는 해당 경험을 정리하기 위해 별도로 제작했습니다.