지금 변화의 방향이 전공불문 딥러닝을 공부하라..이런 얘기를 하던데요.
전공 플러스 딥러닝 제대로 깊이 공부하기.
세상이 큰 변화의 문턱에 들어섰다는게 빈말, 과장처럼 들리지 않아보이거든요.

애구... 딥러닝 이나 AI는 오픈소스로 진입장벽이 아주 낮아요.
이 얘기는 레드 오션이라는 거죠.
지금 뛰어들면, 너무 늦었죠.

구글, 애플, 페이스북, 아마존 등이 AI 를 API 일종으로 공개할겁니다.
즉, AI 로 돈버는 길을 없애버리는 거에요. 사다리 걷어차기 이죠.

기계 학습을 위해서는 데이타가 있어야 하는데,
이미 데이타를 가지고 있는 기업들이 헤게모니를 지키려는 한 수 입니다.

후발주자들에게 기회를 주지 않는 거죠.

코딩을 배우라는 건, 수학이나 법을 공부하라는 거나 비슷한 취지입니다.
논리적인 사고를 배우는 거죠.

객체지향적인 언어인 java, C++, C# 등은 전체적인 개념을 익히는 것으로도 좋은 공부가 되고요. 등장하는 용어들이 철학적이에요.

여기에다, functional language 로 clojure, scalar, F# 등을 익히는 것은 객체지향언어의 단점이 무엇인지 알게되어서, out of box 로 생각하는 경험을 제공합니다.

그냥 업무 능률을 위해서는 bash, tcl, 같은 스크립트 언어를 배우는 것으로 충분하고요.

기술자로 일하면 스스로 자기만의 혹은 조직의 특정 계산을 위해서 프로그램을 만들어야 할 때가 종종 있습니다. 1개는 잘 쓸줄 알아야합니다. 엑셀 워드와 같은 개념이에요. 실제 물리 지식 및 실험 경험과 프로그래밍 능력+수학에 대한 깊은 이해가 있으면 아주 좋은 기술자죠.

요즘 세상에선 한가지만 잘해선 안됩니다. 전자 전기 기계공학 신소재 화학공학 등등

여러가지 분야가 나뉘어져있지만, 멀티플레이어가 되어야합니다.

본인이 흥미있고 재미를 느끼시는데 굳이 그만둘 필요는 없지요

현재 쓸모없다고 생각되는것도 나중에 큰 강점으로 돌아오는 경우가 많습니다.

이것저것 해보세요

좀 오래된 글이긴 합니다만.. 제가 기계전공하고 프로그래밍이나 임베디드쪽으로 먹고사는 셈이죠. 기계공학한 사람들 중에서는 메카를 할 줄 아는게 그래도 아직까지는 틈새시장이에요. 또한 기계공학 분야 중 자동제어쪽을 전공하셔도 되구여. 할만합니다. 그쪽이 적성이 있다면요.

당연한 얘기지만, 전체 그림을 그리기 위해서는 한 분야만 깊게 파는 것보다는 다양한 분야에 대해서 조금씩이라도 아는 것이 좋습니다.