학벌과 연륜을 극복하는 단 하나의 검증된 방법. feat. 딥러닝

 https://m.youtube.com/watch?v=waDySN9W8ME&pp=ugUEEgJrb9IHCQn8CQGHKiGM7w%3D%3D

 

@enfn2001

4개월 전

저는 프로그래머인데요. 유튜브로 배웠다고 하는게 너무 공감이 되네요! 국내에 다룬 사람이 없던 기술을 저도 유튜브로 보고 도입해서 실무에 적용했던 적이 있었습니다. 그때 알았죠! 사람은 텍스트로는 모든 상황을 다 옮기기 힘든데 직접 보고하까 텍스트로 옮기기 힘든 걸 쉽게 파악한다는 걸 알았습니다. 거기에 잘 하는 사람의 코칭과 리뷰가 더 해지면 진짜 자기게 되는 것 같아요! 

 

 

@hjs1901

4개월 전

동영상 주요 내용 요약 1. 학벌과 연륜을 극복하는 유일한 방법: 딥러닝 [00:10] * 대한민국 사회의 학벌과 연륜 중심 문화를 극복할 수 있는 방법으로 딥러닝을 제시합니다. * 딥러닝은 AI가 바둑을 정복한 방식처럼, 무수히 많은 경우의 수를 학습하는 것이라고 설명합니다. [01:07] * 인간은 경험하지 못한 경우의 수에 취약하지만, 딥러닝을 통해 많은 경우의 수를 습득한 사람은 예상치 못한 상황에서도 임기응변 능력을 발휘할 수 있다고 말합니다. [01:35] 2. 딥러닝이 가져온 변화: 유튜브의 등장 [02:44] * 과거에는 정보 접근성이 낮아 도제식 교육이 일반적이었고, 명의는 특정 환경에서만 탄생하는 경향이 있었습니다. [02:19] * 유튜브 플랫폼의 등장으로 누구나 무료로 방대한 양의 정보에 접근할 수 있게 되면서 상황이 완전히 바뀌었습니다. [02:44] * 이제는 수술의 성공 사례뿐만 아니라 실패 사례까지 다양한 경우의 수를 학습할 수 있는 환경이 마련되어 학벌과 연륜의 의미가 퇴색될 수 있다고 주장합니다. [02:55] * 이는 AI가 딥러닝을 통해 인간 최고수를 이기는 것과 유사한 상황이라고 설명합니다. [03:13] 3. 인공지능 시대의 생존 전략: 딥러닝 [03:21] * 인공지능에 의해 많은 부분이 대체될 것이지만, 마지막까지 살아남는 것은 능력을 검증받은 사람일 것이라고 예측합니다. [03:31] * 인공지능을 따라 딥러닝하는 것이 생존 전략이라고 강조하며, 유튜버 경험을 예시로 들어 설명합니다. [03:52] * 과거 주가 예측 등에서 높은 적중률을 보였던 경험을 언급하며, 자신의 본업인 수술 실력 또한 딥러닝의 결과라고 이야기합니다. [04:03] 4. 딥러닝의 실제: 유튜브를 통한 학습 경험 [05:58] * 수술을 누구에게도 배우지 않고 유튜브를 통해 스스로 학습했다고 밝힙니다. [05:58] * AI의 딥러닝 방식과 유사하게, 수많은 수술 영상을 반복해서 시청하며 딥러닝을 했다고 설명합니다. [06:17] * 잘하는 수술 영상뿐만 아니라 실패 사례 영상까지 참고하여 다양한 경우의 수를 학습하는 것이 중요하다고 강조합니다. [06:35] * 유튜브는 주니어들에게 AI 학습과 같은 딥러닝의 장을 제공한다고 말합니다. [06:50] 5. 시험 대비 전략: 기출문제 딥러닝 [06:58] * 시험 또한 기출문제를 통한 딥러닝이 중요한 전략이라고 제시합니다. [06:58] * 정해진 시간과 문제 안에서 얼마나 많은 경우의 수를 체득했느냐가 시험의 결과를 좌우한다고 설명합니다. [07:14] * 이를 이해하지 못하면 아무리 오랜 시간 공부해도 좋은 결과를 얻기 어렵다고 지적하며, AI가 정답지를 보여주는 것과 같다고 비유합니다. [07:32] 6. 딥러닝의 중요성: 학벌과 연륜을 넘어 [07:54] * 더 이상 학벌이나 연륜이 중요한 것이 아니라, 딥러닝을 통해 실질적인 능력을 키우는 것이 중요하다고 강조합니다. [07:54] * 과거의 경험과 연륜에 안주하는 기득권층 또한 딥러닝을 통해 빠르게 성장하는 새로운 인력에게 밀릴 수밖에 없다고 경고합니다. [08:02] * 싫으면 계속 유튜브를 보면서 딥러닝을 강화해야 한다고 덧붙입니다. [08:20] 7. 학습과 감상의 차이: 과정의 중요성 [08:39] * 많은 사람들이 유튜브를 학습이 아닌 단순 감상으로 소비하는 것이 문제라고 지적합니다. [08:39] * 감상은 결과물을 보는 것이지만, 학습은 과정의 모든 경우의 수를 파악하는 것이라고 설명합니다. [08:47] * 바둑과 같이 결과만 보이는 것과 달리, 수술이나 미술과 같이 과정 속에 인간의 스킬이 필요한 분야에서는 과정 학습이 중요하다고 강조합니다. [09:19] * 피카소 그림을 예로 들어, 결과만 감상하는 것이 아니라 처음부터 끝까지 붓이 움직이는 과정을 봐야 진정한 학습이라고 설명합니다. [10:08] * 수술 또한 처음부터 마무리까지 모든 경우의 수를 학습해야 임기응변 능력을 향상시킬 수 있다고 말합니다. [10:32] 8. 딥러닝의 다양한 적용: 정치, 마케팅, 바리스타 [11:01] * 학벌과 연륜에 의존했던 사회에서 딥러닝을 통해 성공하는 사례가 늘어날 것이라고 예측하며, 정치, 마케팅 등 다양한 분야를 예시로 들어 설명합니다. [11:01] * 대선 토론에서 딥러닝을 통해 많은 경우의 수를 학습한 사람과 그렇지 않은 사람의 수준 차이가 클 것이라고 예상합니다. [11:12] * 좋은 데이터로 딥러닝해야 좋은 결과를 얻을 수 있다고 강조하며, 바리스타를 예로 들어 설명합니다. [11:48] * 단순히 커피를 마시는 것이 아니라, 커피 추출 과정을 딥러닝하고 잘하는 바리스타의 과정을 배우는 것이 중요하다고 말합니다. [12:10] 9. 딥러닝 실천의 어려움과 중요성 [12:56] * 딥러닝의 중요성을 알려줘도 실제로 실천하는 사람은 많지 않다고 지적하며, 스스로 딥러닝을 통해 성과를 얻고 새로운 분야까지 개척하고 있는 경험을 공유합니다. [12:56] * 딥러닝을 받아들이고 실천하는 사람만이 성공할 수 있다고 강조합니다. [13:05] * 이미 학생 때부터 기출문제 딥러닝을 통해 좋은 성적을 거둔 사람들이 사회를 이끌어왔지만, 유튜브라는 시장으로 인해 학벌과 연륜 없이도 성공할 수 있는 기회가 열렸다고 말합니다. [13:17] * 결국 AI가 모든 것을 대체하기 전까지 딥러닝을 통해 최대한 많은 것을 얻으라고 조언하며 영상을 마무리합니다. [13:36] 궁금한 점이 있으시면 언제든지 물어보세요.