컴게에 글을 올리다가 이 동네로 걸어왔습니다.
벌써 두 달째 식음을 '다소' 전폐하고, 인공지능 커리큘럼을 녹화하는 중입니다.
두어 달 전에 Stanford 대학의 AI 강좌 기초를 한글화(또는 한국어화)한 강의를 200개 꽁트 형식으로 유튜브에 올렸습니다(조회수가 무려 1회).
폭발적 성원에 힘입어, Berkeley 대학의 인공지능 Pacman 게임 강좌(CS188x)도 한국어로 재구성한 강좌를 꽁트 100개로 구성해서 올렸습니다(조회수가 2회로 폭증).
하는 김에 전설의 Stanford 대학의 이미지 인식 AI 강의(CS231n)도 한국어로 재강의한 형태로 올려죠(조회수 3회 달성). 이거 꽤 어려운 주제입니다.
인공지능의 마스코트는 자율주행 자동차 아니겠습니까? 그래서 MIT 대학의 Autonomous Driving(S6.094)을 한국어 강의로 녹화해서 올리는 중에...문득 다른 분야와 마찬가지로 AI 기술 역시 도구를 사용할 수 있는 능력이 최우선이라는 생각이 들더군요. 그래서, 구글의 TensorFlow 강의부터 올리는데...
재차 '문득' 인공지능의 꽃은 알파고, 알파고의 심장은 Reinforcememt Learning, 알파고의 핵심 개발자는 David Silver, 그래서 미스터(리) Silver씨가 강의한 Reinforcement Learning 강의를 한국어로 요약한 꽁트 100개를 녹화해서 유튜브에 올리려는 순간.
비록 조회수가 폭발적이기는 하나, 마의 3회를 넘어서지 못하고 있다는 사실을 깨닫고는, AI 기술에 대한 장벽이 높구나, 기초가 중요하다는 생각이 들더군요. AI 기술이 아무리 맛나도 이가 없으면 못 먹잖아요? 그래서 치아튼튼 잇몸튼튼 수학 강의를 녹화하다가, 영어가 안되면 수학도 될 수 없다는 '특이한' 사실을 깨닫고 말았습니다. 수학이면 다 같은 수학이지, 한국 수학, 미국 수학이 따로 있냐 쉽겠지만, 아쉽게도 따로 있습니다. AI 기술은 예외없이 미국의 수학 개념과 용어를 기반으로 전개되는데, 한국식 수학을 기반으로 AI 책들을 보자면, 개념은 차치하고 용어에서부터 딱 막히니까요. 근데, 영어로 된 수학책을 보려면, 영어를 알아야 하잖아요. 그래서, 영어 강의를 올리다가...보니까 문법이 너무 많더라고요. T0-부정사, 동명사, 현재분사, 가정법, 비교구문...등등 그래서 기존의 문법들을 몽땅 날리고 1/10로 재구성한 영어 강의를 유튜브에 올렸습니다. 교재는 소크라테스의 최후 변론으로다가.
다시 생각해보니, 영어와 수학을 따로 공부할 필요가 없겠다는 생각이 들더군요. 영어로 된 수학 책으로 공부하면, 영어 수학이 하나로, 그니깐 1+1으로다가 해결되지 않겠습니까? 그래서 영어+수학 과목을 구성해서, 아예 초등학교 6학년 수준부터 공부하게 하자...는 생각으로 중1, 중2, 중3, 고1, 고2...등을 올리고 있습니다.
영어랑 수학을 짬뽕으로, 이왕이면 삼선짬뽕(8,000원, 제주시 한경면 '중국집마씸' 강추)으로 맛깔나게, 중1, 중2, 중3, 고1, 고2, 고3으로 나눠 올리는 중에, 문득 AI를 공부하려면 먼저 Python, Numpy, Pandas같은 기본 프로그래밍 기술이 빠져선 안된다는 생각이 들더군요. 그래서 Python 등을 녹화해서 올렸습니다.
모든 프로그래밍의 기본은 리눅스와 웹에 대한 이해입니다. 물론, AI 기술을 현실에 응용하려면, 물리, 화학, 생물같은 기초과학도 중요하죠. 그리하야, 리눅스, 웹 프로그래밍, 모바일 프로그래밍, 물리, 화학 등도 올리는 중인데, 갑자기 모니터가 번뜩하더니, 마치 번개같은 Fact가 시선을 강타하더군요.
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