인공 지능(AI)은 미래이며 비즈니스, 경제 및 사회를 변화시킬 큰 잠재력을 가지고 있습니다.
AI가 자동차, 제조, 의료에서 사이버 보안, 소프트웨어, IoT에 이르기까지 거의 모든 분야에 영향을 미친 기술 영역에서 가장 많이 찾는 기술 중 하나인 것은 당연합니다.
조직은 AI를 빠르게 활용하여 삶의 질을 개선하고 비즈니스 운영을 보다 효율적으로 만들고 복잡성을 줄일 수 있는 유용한 첨단 애플리케이션 및 서비스를 구축하고 있습니다.
궁극적으로 AI에 대한 수요는 계속 증가하고 있습니다. SEMrush에 따르면 전 세계 AI 시장은 2025년까지 1,906억 1,000만 달러에 이를 것입니다.
따라서 AI 분야에서 경력을 쌓고 싶다면 시작하기에 가장 좋은 시기입니다. 그것은 당신에게 더 넓은 직업 전망을 제공할 것이며 흥미진진한 프로젝트에서 전 세계의 조직과 협력할 수 있습니다. 그러나 이를 위해서는 기술 및 비기술 모두에 적합한 기술 세트가 있어야 합니다.
이 기사에서는 인공 지능 분야에서 뛰어난 경력을 쌓기 위해 스스로 배우고 업스킬할 수 있는 AI의 수요가 많은 기술을 소개하겠습니다.
시작하자.
목차
기술 능력
AI 분야에서 경력을 쌓으려면 전문가가 강력한 기반을 제공하기 위해 몇 가지 기술적 기술을 습득해야 합니다. 그럼, 그 기술적인 능력에 대해 이야기해 봅시다.
도메인 지식
인공 지능 분야에서 경력을 쌓으려면 인공 지능에 대한 지식과 전문성이 필요합니다. 신경망, 머신 러닝, 딥 러닝 등에 대한 전문 지식이 있어야 합니다.
도메인 지식이 있으면 해결해야 하는 위험과 과제가 있는 업계를 더 잘 이해하는 데 도움이 됩니다. 또한 이러한 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 기술을 개발하는 데 도움이 될 것입니다. 지식을 적용하여 어떻게든 삶을 개선하고 비즈니스를 지원할 수 있는 AI 지원 기술 및 서비스를 만들 수 있습니다.
프로그래밍 언어들
Java, R, Python, C++, JavaScript 등과 같은 프로그래밍 언어에 대한 건전한 지식과 능숙도는 모든 AI 전문가에게 매우 중요합니다. 필요와 사용 사례에 따라 코드를 작성할 수 있어야 합니다.
- Python: Python은 단순성, 코드 안정성 및 빠른 실행으로 인해 AI 및 기계 학습에 널리 사용됩니다. 복잡한 알고리즘을 작성하는 데 도움이 되며 최소한의 코드가 필요합니다. 고급 컴퓨팅 및 과학적 계산을 위해 미리 만들어진 많은 라이브러리와 함께 제공됩니다.
- Java: Java는 또한 매퍼 및 리듀서, 인텔리전스 프로그래밍, 유전자 프로그래밍, 검색 알고리즘, 신경망, ML 솔루션 등을 구현하기 위해 AI에서 광범위하게 사용됩니다.
- R: 통계 계산, 수치 분석, 기계 학습, 신경망 등에 R이 필요합니다. R을 사용하면 데이터 세트를 수집 및 구성하고, ML 및 통계 기능을 적용하고, 데이터 처리를 위해 행렬 변환 및 선형 대수학을 사용할 수 있습니다.
- C++: 오래된 C++는 AI에서 절차적 프로그래밍 및 하드웨어 리소스 조작을 가능하게 하는 데 사용됩니다. 이를 사용하여 운영 체제, 브라우저 및 비디오 게임을 개발할 수 있습니다. 유연성과 객체 지향 기능은 AI에서 매우 유용합니다.
또한 컴퓨터 아키텍처, 데이터 구조, 최적화 알고리즘, 그래프, 트리 등에 대한 깊은 이해가 있다면 도움이 될 것입니다. 그리고 하나 이상의 언어를 배울 수 있다면 조직에서 여러 기술을 가진 전문가를 강조하기 때문에 더 많은 기여를 할 수 있다는 추가 이점이 될 수 있습니다.
프레임워크 및 라이브러리: 프로그래밍 언어 외에도 다양한 프레임워크 및 라이브러리도 이해해야 합니다. 더 빠른 속도로 양질의 코드를 작성하는 데 도움이 됩니다. AI에서 매우 유용한 일부는 TensorFlow, SciPy, NumPy, Scikit-learn, Apache Spark, PyTorch 등입니다.
- TensorFlow는 연구원들이 정교한 ML 기반 애플리케이션을 쉽게 개발할 수 있도록 지원하는 포괄적이고 유연한 도구, 커뮤니티 리소스 및 라이브러리 세트를 갖춘 오픈 소스 머신 러닝 플랫폼입니다.
- SciPy는 과학 및 수학 문제를 해결하는 데 사용되는 오픈 소스 Python 라이브러리입니다. 사용자가 다양한 명령을 사용하여 데이터를 조작하고 시각화하는 데 도움이 됩니다.
- NumPy는 방대한 데이터 세트를 처리하면서 과학 컴퓨팅 및 고급 수학 연산에 사용되는 Python 기반 패키지입니다.
- Scikit-learn은 기계 학습을 위한 강력한 Python 라이브러리이며 많은 ML 및 통계 모델링 도구가 있습니다.
수학적 지식
AI 전문가는 알고리즘과 응용 수학에 대해 광범위하게 연구합니다. 그렇기 때문에 수학적 지식과 함께 강력한 분석 및 문제 해결 능력이 있어야 AI 문제를 효율적으로 해결할 수 있습니다.
선형 대수, 통계, 확률, 그래프, 최적화 기술 등과 같은 수학적 기술이 바람직합니다. 이러한 기술을 활용하여 문제를 해결하고 요구 사항을 기반으로 알고리즘을 만들 수 있습니다.
- 선형 대수학: 선형 및 추상 대수학은 기계 학습 및 컴퓨터 비전과 같은 AI의 많은 부분의 기초를 형성합니다. 여기에는 행렬, 벡터, 텐서 등이 포함됩니다.
- 통계: 통계는 AI 및 ML 분야에서 밝은 경력을 쌓고 싶다면 마스터해야 하는 또 다른 중요한 주제입니다. 여기에는 데이터 수집, 해석 및 분석이 포함됩니다. 데이터 과학과 일치하지만 패턴을 이해하려면 통계적 기술이 필요합니다.
- 확률: 확률은 인공 지능의 필수적인 부분입니다. 따라서 AI를 원활하게 시작하려면 확률과 확률 분포에 대한 건전한 지식이 있어야 합니다. 판별 및 생성 모델, 지원 벡터 머신 등에 사용할 수 있습니다.
- 그래프: AI에서 그래프를 보고 전달하는 내용을 이해하는 방법을 아는 것이 필요합니다. AI의 필수적인 부분이며 다양한 그래프를 보면서 데이터를 분석하기 위해 끊임없이 노출됩니다.
기계 학습
머신 러닝(ML)은 인공 지능의 하위 집합입니다. 데이터와 경험을 통해 스스로 학습하고 개선할 수 있는 컴퓨터 기반 알고리즘에 대한 연구입니다. ML 알고리즘은 교육 데이터라고 하는 특정 데이터 샘플을 기반으로 모델을 생성하여 의사 결정과 예측을 수행합니다.
AI가 컴퓨터나 시스템이 지능적으로 행동하도록 권한을 부여하기 때문에 ML에 대한 지식은 인공 지능에 필요합니다. ML은 기계가 지능화되도록 가르치고 실시간 작업 및 문제에서 잠재력을 구현하는 프로세스입니다.
ML은 컴퓨터 비전, 이메일 필터링, 의학, 음성 인식 등 다양한 애플리케이션에서 사용됩니다. 또한 컴퓨터의 도움을 받아 정확한 예측을 하기 위해 컴퓨터 통계와 연관되어 있습니다. ML의 일상적인 예 중 일부는 검색 엔진 제안입니다.
딥러닝
딥 러닝은 인간이 특정 지식을 얻는 방법을 모방하는 기계 학습 및 데이터 과학의 한 분야입니다. 여기에는 예측 분석 및 통계가 포함되며 다양한 계층을 활용하여 사운드 또는 이미지에서 더 깊은 기능을 얻습니다. 더 높은 레이어를 사용하면 디테일이 더 미묘해질 것입니다.
딥 러닝은 예측 분석을 자동화할 수 있으며 알고리즘은 추상화와 복잡성이 증가하는 계층 구조로 배열됩니다. 여기에서 각 알고리즘은 입력에 대한 비선형 변환을 구현합니다. 다음으로 얻은 지식을 사용하여 출력 또는 통계 모델을 만듭니다. 출력이 허용 수준의 정확도에 도달할 때까지 계속 반복됩니다. 따라서 데이터가 정교하고 정확하기 위해 통과해야 하는 많은 처리 계층이 있을 것입니다.
적용: 딥 러닝은 다양한 분야에서 폭넓게 적용되며 방대한 데이터를 쉽고 빠르게 수집, 해석 및 분석하는 데이터 과학자에게 매우 유용합니다. 응용 프로그램 중 일부는 얼굴 인식, 음성 인식, 무인 자동차의 비전 구현, 가상 비서 등입니다.
신경망 아키텍처
신경망은 딥 러닝의 일부이며 인간의 뇌 구조에서 영감을 받았습니다. 그것들은 하나의 출력을 생성하기 위해 여러 입력을 처리하도록 개발된 복잡하고 개발된 인공 뉴런의 네트워크입니다. 신경망은 복잡한 문제를 해결하기 위해 인간의 두뇌 행동을 모방합니다. 적응 제어, 예측 모델링, 회귀 분석, 패턴 인식, 데이터 처리 및 훈련 가능한 응용 프로그램에 사용됩니다.
이 아키텍처에서 입력 데이터는 출력을 생성하기 위해 쌓인 인공 뉴런의 다양한 레이어를 통과합니다.
애플리케이션: 신경망은 마케팅, 의료 등과 같은 다양한 분야에서도 애플리케이션을 찾습니다. 예를 들면 음성 인식, 차량 제어, 체스 또는 경주와 같은 게임, 시퀀스 및 패턴 인식, 의료 진단, 데이터 마이닝, 금융 애플리케이션, 이메일 스팸 필터링 등이 있습니다.
빅 데이터 및 분산 컴퓨팅
AI의 예측 및 데이터 분석에는 더 높은 계산 리소스가 필요한 많은 수의 데이터 세트가 포함됩니다. 단일 시스템을 사용하여 이러한 종류의 계산을 수행하는 것만으로는 충분하지 않을 수 있습니다. 따라서 빅 데이터 및 분산 컴퓨팅과 같은 개념이 도움이 됩니다.
- 빅데이터는 방대한 양의 데이터를 효율적으로 추출, 관리, 분석하는 기술이다. 이 데이터는 높은 계산 자원을 필요로 하고 우수한 통계력을 제공합니다. 사용자 행동 분석, 예측 분석 및 대규모 데이터 세트와 관련된 기타 분석 요구 사항에 사용됩니다.
- 분산 컴퓨팅은 구성 요소가 다양한 네트워크 컴퓨터에 위치하여 메시지 교환을 통해 작업을 조정하고 전달하는 분산 시스템과 관련된 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 애플리케이션은 멀티플레이어 온라인 비디오 게임, P2P(피어 투 피어) 애플리케이션 등입니다.
따라서 AI 분야에서 화려한 경력을 쌓고 싶다면 이러한 기술로 자신을 향상시키는 것이 도움이 될 것입니다. 빅 데이터와 분산 컴퓨팅은 AI 기반 첨단 제품과 서비스를 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. Hadoop, Apache Storm, Spark 및 Flink와 같은 프레임워크에 대한 지식도 얻을 수 있습니다.
신호 처리 기술
신호 처리는 조직이 전문가에게서 찾을 수 있는 또 다른 원하는 기술입니다. 기계 학습에는 픽셀 값을 의미 있는 정보로 변환하기 위한 기능 추출이 포함됩니다. 그리고 이를 달성하려면 신호 처리 기술을 사용하여 문제를 해결하는 방법을 알아야 합니다. 여기에는 시간-주파수 분석, 컨볼루션, 푸리에 분석 및 기타 AI 개념이 포함될 수 있습니다.
신호 처리는 이미지 신호, 음파 및 기타 과학적 측정과 같은 신호의 분석, 합성 및 수정을 강조하는 전기 공학의 하위 분야입니다. 이러한 기술은 저장 효율성, 전송, 품질을 향상시키고 신호의 일부 구성 요소를 감지합니다.
응용: 신호 처리의 응용 프로그램은 음성 인식 및 이미지 이해와 같은 특징 추출, 음악 또는 음성 표현에서와 같은 오디오 신호 처리, 컴퓨터 및 디지털 카메라의 이미지 처리, 동영상의 비디오 처리, 무선 통신 및 이미지와 같은 소스 코딩 기술입니다. 압축, 비디오 압축 및 오디오 압축.
쉘 스크립팅
셸 스크립팅은 Unix 셸이라는 명령줄 인터프리터에 의해 실행되는 컴퓨터 프로그램을 말합니다. 스크립팅 언어에는 다양한 쉘 스크립트 방언이 포함됩니다. 쉘 스크립트가 수행하는 몇 가지 일반적인 작업은 파일 조작, 텍스트 인쇄 및 프로그램 실행입니다.
쉘 스크립팅은 패턴 인식에 사용되는 인공 지능의 또 다른 중요한 구성 요소입니다. AI 분야에서 경력을 쌓으면 대부분의 AI 데이터 처리가 Linux 기반 시스템에서 발생하는 지점에 도달하게 됩니다. 따라서 SSH, grep, find, awk, sort, tr, cut 등과 같은 UNIX 도구 및 작업 및 명령에 익숙하지 않은 경우 AI 기능으로 작업하는 것이 어려울 것입니다.
따라서 셸 스크립팅에 대해 배우고 이러한 주제를 Linux 기반 도구 및 작업과 잘 작동하도록 하는 것이 좋습니다. 또한 KornShell, Powershell, Perl 계열 셸, Z 셸 등과 같은 다양한 셸에 대해 배울 수 있습니다.
클러스터 분석
클러스터 분석은 개체를 클러스터링하거나 그룹화하는 작업입니다. 그룹의 개체가 다른 그룹의 개체보다 서로 더 유사한 방식으로 수행됩니다.
클러스터링은 구성 요소와 얼마나 효율적으로 구성 요소를 찾을 수 있는지에 따라 다른 알고리즘으로 수행할 수 있습니다. 다양한 분야에서 광범위하게 사용되므로 클러스터링 기술을 배우고 인공 지능 분야에서 경력을 쌓을 수 있습니다. 더 넓은 범위를 제공하고 다양한 산업 및 비즈니스를 위한 혁신적인 기술을 개발할 수 있습니다.
응용: 패턴 인식, 정보 검색, 이미지 분석, 데이터 압축, 이미지 분석, 시퀀스 분석, 기계 학습 및 컴퓨터 그래픽과 같은 응용 프로그램의 탐색 및 통계 데이터 분석에 사용됩니다. 컴퓨터 과학에서 클러스터링은 소프트웨어 개발, 이상 감지, 자연어 처리 등에 사용됩니다. 다른 응용 프로그램은 의료, 마케팅, 비즈니스, 검색 결과 그룹화, 범죄 분석, 교육 등입니다.
따라서 위에서 논의한 모든 것은 인공 지능 분야에서 경력을 쌓고 싶다면 숙달해야 하는 기술적인 기술이었습니다.
그러나 이것은 아닙니다.
이러한 기술과 기술력에 대한 깊은 지식과 전문성을 가지고 있다 하더라도 제대로 구현하지 못하면 거의 사용되지 않습니다. 여기에 소프트 스킬이 사용됩니다.
소프트 스킬
전문적인 여정의 모든 부분에서 소프트 스킬이 필요합니다. 효율적으로 일하고, 모든 것을 쉽게 관리하고, 지식을 작업에 올바르게 구현하고, 다른 사람과 잘 협업하려면 필요한 대인 관계 기술이 있어야 합니다.
소프트 기술은 팀, 이해 관계자 및 의사 소통하는 다른 사람들에게 생각을 적절하게 전달하는 데 도움이 됩니다. 또한 프로젝트와 전체 팀에 도움이 되는 더 나은 결정을 빠르게 내릴 수 있습니다.
따라서 전문 지식과 지식 수준에 관계없이 더 나은 전문가가 되기 위해 개발해야 하는 필수 소프트 기술에 대해 이야기해 보겠습니다.
의사소통
의사 소통 기술은 모든 직업에서 항상 바람직합니다. 메시지를 전달할 때 적절하고 적절한 어조와 바디 랭귀지로 자신의 생각을 명확하고 정확하게 전달할 수 있는 능력을 의미합니다.
혁신적인 아이디어를 관리자, 동료 팀원 또는 고객과 손쉽게 전달할 수 있도록 커뮤니케이션을 잘해야 합니다. 그러나 의사 소통 기술이 부족하면 메시지를 전달하고 원하는 것을 설명하는 데 어려움을 느낄 수 있습니다.
결과적으로 동료들은 당신의 메시지를 이해하지 못하고 특정 지점에서 혼란스러워할 수 있습니다. 메시지를 올바르게 전달할 수 없다는 이유로 아이디어가 고려되지 않을 가능성도 있습니다.
따라서 의사 소통 능력을 향상시킬 수 있다면 도움이 될 것입니다. 친구, 가족 또는 동료와 함께 연습하거나 기술 향상을 위한 과정을 수강할 수 있습니다. 연습을 하면 할수록 의사소통 능력이 향상됩니다.
메시지를 전달할 때 올바른 단어와 올바른 어조를 사용하도록 비즈니스 커뮤니케이션의 기본 사항을 배우십시오. 또한 다른 사람과 효과적으로 의사 소통하기 위해 손의 움직임, 바디 랭귀지 및 적절한 제스처를 배울 수 있습니다. 또한 국제 고객을 상대하면 다국어를 배울 수 있습니다. 이것은 보너스가 될 것입니다.
의사결정
의사결정 능력은 매우 중요합니다. 팀과 프로젝트를 위험이나 번거로움으로부터 보호하고 프로젝트의 성공을 보장하려면 적시에 올바른 결정을 내릴 수 있어야 합니다.
AI 프로젝트에는 많은 분석 기술, 통계 및 예측이 포함되며 프로젝트와 팀에 관련된 모든 사람에게 적합한 작업을 수행할 수 있어야 합니다. 의사 결정에 도움이 될 훌륭한 관리 기술이 있어야 합니다. 날카롭고 억지스러운 마음, 집중력, 세부 사항에 대한 안목이 필요합니다.
또한 몇 가지 결정을 내릴 경우 위험과 과제를 계산할 수 있어야 합니다. 또한 특정 결정의 결과와 그것이 팀과 프로젝트에 어떤 영향을 미칠 수 있는지 알아야 합니다. 따라서 모든 결정은 프로젝트의 생산성과 성공을 최대화할 수 있는 방식으로 내려져야 하며 위험을 최소화하면서 고객과 고객이 행복할 수 있도록 해야 합니다.
분석적 사고
분석적 사고는 모든 AI 전문가에게 꼭 필요한 소프트 스킬입니다. 사용자가 직면할 수 있는 문제를 이해하고 느낄 수 있어야 하며 효과적인 솔루션을 제시할 수 있어야 합니다.
AI 전문가는 더 많은 것을 알고, 더 많이 배우고, 더 많이 구현하려는 뛰어난 문제 해결 능력, 분석적 사고, 호기심 많은 마인드를 갖추어야 합니다. 그것은 당신이 문제를 해결할 수 있는 혁신적인 아이디어와 계획을 개발하고 사람들에게 도움이 될 수 있는 최첨단 기술을 구축하는 데 도움이 될 것입니다. 또한 계획하고 개발하는 동안 도움이 되는 새로운 기술과 도구로 자신의 기술을 향상시키려는 열망이 있어야 합니다.
창의력
창의성은 AI 전문가가 갖추어야 할 까다로운 기술입니다. 필요한 경우 독창적인 아이디어를 고안하고 즉시 생각해야 합니다. 실제로 오늘날 모든 분야에서 매우 인기 있는 기술입니다. 그리고 AI 전문가라면 반드시 가지고 있어야 합니다.
AI 전문가는 쉽고 효과적이며 실현 가능한 방식으로 문제를 해결할 수 있는 창의적인 방법을 제시해야 합니다. 고유한 제품과 서비스를 개발하고 사용자에게 유용하게 만드는 데 도움이 됩니다.
결론: AI 전문가의 미래
LinkedIn에 따르면 대유행으로 인한 심각한 시나리오에도 불구하고 AI 전문가 고용은 2019년 이후 32% 증가했습니다. 그리고 이러한 성장은 AI 기반 애플리케이션 및 서비스에 대한 수요가 증가함에 따라 계속해서 급증하고 있습니다.
CNBC 보고서에 따르면 데이터 과학자의 중위 연봉은 10만~13만 달러, AI 엔지니어는 12만4000~15만 달러다. 따라서 AI 전문가의 미래는 밝습니다. 그리고 이 분야에 관심이 있다면 지금이 그 분야에서 경력을 쌓기 시작할 때입니다. 데이터 과학자, AI 엔지니어, ML 엔지니어, 비즈니스 인텔리전스 개발자가 될 수 있으며 AI에서 다른 관련 직업을 추구할 수 있습니다.
따라서 AI 분야에서 경력을 쌓기 시작하고 위에서 논의한 기술 및 비기술적 기술을 개발하십시오. 그들은 당신이 당신의 경력을 순조롭게 시작하는 데 도움이 될 것이고 당신이 최대 속도로 높은 추진력을 갖도록 할 것입니다.
모두 제일 좋다!
AI를 배우기 위한 온라인 과정 또는
데이터 엔지니어링의 기초를 배울 수 있는 온라인 과정.