AI 개발자?
AI 개발자는 인공지능 시스템 및 응용 프로그램을 개발하는 전문가다. 이들은 기계 학습, 딥 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전 등과 같은 인공지능 기술을 사용하여 소프트웨어 시스템을 설계하고 구현한다. 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어, 머신 러닝 엔지니어 등과 같은 다양한 직무 타이틀을 가질 수 있다.
AI 개발의 종류
1. 규칙 기반 AI (Rule-based AI)
사람이 수동으로 작성한 규칙 집합을 기반으로 시스템이 동작하고 결정을 내리는 것을 의미
규칙 기반 AI는 "만약-그렇다면" (if-then) 규칙을 사용하여 입력에 대한 처리 방법을 지정한다. 이러한 규칙은 명확하고 특정한 조건을 만족할 때에 실행되며, 이에 따라 특정한 결과나 동작을 수행하도록 시스템을 제어한다. 간단하고 명확한 문제에 대해서는 효과적일 수 있지만, 복잡한 문제나 다양한 조건에 따른 처리가 필요한 경우에는 한계가 있을 수 있다.
2. 머신러닝 기반 AI (Machine learning-based AI)
기계학습(Machine Learning) 기술을 활용하여 인공지능 시스템을 개발하는 방법론이다. 이 방법론은 데이터에서 패턴과 통계적 구조를 학습하여 예측 모델을 구축하고, 이를 통해 새로운 데이터에 대한 예측이나 결정을 내릴 수 있게 한다.
머신러닝 기반 AI는 대량의 데이터를 활용하여 모델을 학습시키고, 실시간 데이터에 대한 예측이나 의사 결정을 수행할 수 있다. 이를 통해 이미지 분류, 음성 인식, 자연어 처리, 추천 시스템 등 다양한 영역에서 인공지능 기술을 활용할 수 있다.
AI 개발자가 되기 위해서는?
1. 프로그래밍 지식 : AI 개발자는 프로그래밍 언어에 대한 이해와 경험이 필요하다. 주로 Python이나 R과 같은 언어가 AI 개발에 많이 사용되며, 이를 활용하여 알고리즘을 구현하고 모델을 개발한다.
2. 수학과 통계학 지식 : AI 개발은 수학과 통계학의 기본 원리에 기반하고 있다. 선형대수학, 확률론, 통계학 등의 개념을 이해하고 데이터를 다루는 데 필요한 기초 지식을 보유해야 한다.
3. 머신러닝 및 딥러닝 이해 : AI 개발자는 데이터를 이해하고 분석하는 능력을 갖춰야 한다. 주요 머신러닝 알고리즘과 딥러닝 아키텍처, 모델 학습 및 평가 방법 등에 대한 이해가 필요하다.
4. 지속적인 학습과 탐구 : AI 기술은 지속적으로 발전하고 변화하기 때문에 AI 개발자는 새로운 기술 동향과 연구를 계속해서 학습하고 탐구해야 한다. 이를 통해 최신 기술에 대한 이해와 적용 능력을 유지 할 수 있다.
관심이 있으신 분들에게 유용한 정보였길 바라며
다음 글에서는 데브옵스에 대해 알아보도록 하겠습니다.
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