AI 개발자 되기 위해서는..? 좀 더 구체적으로 알려드립니다.

사실 AI 개발자 관련해서 글을 쓴 적이 있습니다. (아래 링크를 참고해 주세요.)

그러나 이번에는 좀 더 세부적으로 어떤 걸 공부해야 하는지 알아 보려고 합니다.

AI 개발자가 하는 일? AI 개발자가 쓰는 언어? AI개발자가 되기 위해서는?

 

AI 개발자가 되기 위해 아래의 주요 주제들을 학습해야 합니다. 이는 AI 개발자로 성장하기 위한 일반적인 로드맵이며, 학습 경로는 개인의 관심과 목표에 따라 다를 수 있습니다.

출처 : https://www.samsungsds.com/kr/insights/data_centric_ai.html

프로그래밍 언어

Python: Python은 AI 개발에 널리 사용되는 언어입니다. 기본 문법과 데이터 구조, 함수, 클래스 등을 학습합니다.

추가로 C++ 또는 Java 등 다른 언어를 학습하는 것도 도움이 됩니다.

 

선형 대수학과 통계

선형 대수학: 행렬 연산, 벡터 공간, 선형 변환 등을 이해합니다.

통계: 확률, 통계적 추론, 가설 검정 등을 학습합니다.

 

머신러닝

머신러닝 기본 개념: 지도학습, 비지도학습, 강화학습 등의 기본 개념을 이해합니다.

대표적인 머신러닝 알고리즘: 선형 회귀, 로지스틱 회귀, 의사결정 트리, K-평균 클러스터링 등을 학습합니다.

머신러닝 프레임워크: TensorFlow, PyTorch 등의 머신러닝 프레임워크를 학습하여 모델을 개발하고 학습시킬 수 있습니다.

 

딥러닝

인공 신경망과 딥러닝 기본 개념: 다층 퍼셉트론, 컨볼루션 신경망, 순환 신경망 등 딥러닝 기본 개념을 학습합니다.

딥러닝 프레임워크: TensorFlow, Keras, PyTorch 등을 사용하여 딥러닝 모델을 구현하고 학습시킬 수 있습니다.

 

자연어 처리

텍스트 전처리: 토큰화, 정규화, 불용어 처리 등 텍스트 데이터를 전처리하는 방법을 학습합니다.

텍스트 분류, 감성 분석, 기계 번역 등 자연어 처리의 기초적인 작업을 학습합니다.

자연어 처리 라이브러리: NLTK, SpaCy, Transformers 등의 자연어 처리 라이브러리를 사용하여 실제 자연어 처리 작업을 수행합니다.

 

데이터베이스

데이터 저장과 관리: SQL, NoSQL 데이터베이스의 기본 개념과 사용법을 학습합니다.

데이터 추출과 전처리: 데이터베이스에서 데이터를 추출하고, 필요한 형태로 가공하는 방법을 학습합니다.

 

컴퓨터 비전

이미지 처리: 이미지 분류, 객체 검출, 이미지 생성 등의 작업을 학습합니다.

컴퓨터 비전 라이브러리: OpenCV, PIL 등의 컴퓨터 비전 라이브러리를 사용하여 이미지 처리 작업을 수행합니다.

 

프로젝트 경험

실제로 AI 모델을 개발하는 프로젝트에 참여하거나 개인적으로 진행하여 실전 경험을 쌓습니다.

Kaggle 등의 온라인 플랫폼에서 주어진 과제나 대회에 참여하여 경험을 쌓을 수도 있습니다.

 

이 로드맵은 AI 개발자가 되기 위한 주요 주제들을 다루고 있습니다. 학습을 시작할 때는 하나씩 차근차근 학습하면서 실습과 프로젝트를 통해 실력을 향상시키는 것이 좋습니다. 또한, AI 분야는 끊임없이 발전하기 때문에 새로운 연구 및 기술 동향을 계속해서 학습하며 업데이트하는 것이 중요합니다.

 

관심이 있으신 분들에게 유용한 정보였길 바라며

다음 주제로는 프로그래밍 언어 중 C언어에 대해 알아보도록 하겠습니다.

[프로그래밍 언어를 알아보자_01] C언어란 무엇인가?