제 생각에는 5년 안에 hype은 좀 걷어지지 않을까 생각합니다. 아무래도 지금 들어가는 건 좀 리스크가 있죠. 아직까지는 워낙에 하던 사람이 없어서 기존에 박사하면서 삽질한 사람들 경험이 아주 유효한데요. 미래에는 엔지니어들도 좀 경력이 쌓여서 잘 하는 사람 있지 않을까 싶어요.
분명히 인더스트리에서는 아직 할만한 것이 많아요. 특히 이해할 수 있는 AI라는 화두가 중요해 질 것으로 보이고요. 몇가지 promising한 성과가 최소한 논문레벨에서는 나온 것으로 이해하고 있습니다. 근데 학계에서 뭘 더할 수 있을지는 모르겠네요. 오히려 다른 분야로 가서 딥러닝을 써서 무언가를 하는게 좀 더 나아 보이긴 합니다.
10년전만해도 딥러닝, AI, 비전쪽은 다 말리는 분위기였죠. Andrew Ng도 winter of AI라고 하던 시기였고.
미래일은 아무도 모름.
현재 NIPS던 ISCA던 심지어 DAC도 그렇고 관련 학회들을 가면, 반도체 설계부터 데이터 사이언스 응용영역까지 지금 다 머신러닝 광풍이 불고 있는 상태고, 이제 시작단계. 지금 matured된 분야보다 당연히 하고 있는일 쓰면 논문이 되는 분야인지라, 당분간 논문쓰고 list of publication 늘리기는 좋아요. 문제는 연구개발이 이쪽으로 너무 몰리고 있다는 것. ㅎㅎ
제 생각에 수요가 큰건 맞는데, 공급이 그보다 훨씬더 과열되고 있습니다.
우리 생활을 24시간 들여보시면, 생각보다 머신러닝이 들어올 자리가 그리 많지 않습니다. 우리는 real world에 사는데, 러닝이 획기적이고 성능 자체는 좋으나, real world에서는 적용될 분야가 한정적이라는 것이죠.
저라면, 현재 머신러닝에 가려진 옥석같은 분야를 한번 파보겠습니다. IMO, IOI 금메달리스트 전부 러닝에 뛰어들고 있어요. cs내에서 살짝 틀어서 클라우드 컴퓨팅, 병렬처리 등등도 전망 좋습니다
아니면 ee쪽도 좋습니다. ME는 요즘 약간 주춤하는데, EE쪽은 최소 백년은 더 갈겁니다. 최소 cs붐일때 ee는 옆에서 같이 달리고, cs붐이 꺼져도 ee는 더 각광받을 겁니다.
ㄴ EE 장점 하나더.
이래저래 다 낄 수 있어요. Software eng 에서도 equivalent major로 인정해주고 hardware 는 당연히.
게가다 software니 hardware니 하는 컴퓨터쪽은 분야의 하나일뿐. 전통 ee분야도 있지요. 반도체, 회로, 통신 등등 오로지 ee전공자만 가능한 분야들.
공부할땐 빡쎄지만 그 값을 톡톡히 하는 전공 같아요
