AI 기술이 나날이 발전하면서 현재 IT 업계에서 가장 뜨거운 화두로 자리 잡았습니다. 이에 따라 AI 개발자에 대한 관심과 수요도 자연스레 증가하여, AI 개발자를 향한 관심도 높아지고 있습니다. 지난 아티클에서 AI 개발자의 연봉과 전망을 통해 자세히 알아봤는데요.
▶︎ AI 개발자 미래는 밝을까? : 연봉, 전망으로 알아보는 AI 엔지니어
그렇다면 AI 개발자가 되기 위한 체계적인 준비 방법을 표로 알아볼까요? AI 개발자 로드맵을 공유해 드리겠습니다.
📌 목차
- 개발자 로드맵이란?
- AI는 지금
- AI 개발자 로드맵
개발자 로드맵이란?
개발자 로드맵이란, 좋은 개발자로 성장하기 위해 꼭 필요한 공부 내용과 그 순서를 지도처럼 정리해 놓은 자료를 뜻합니다. 오늘은 AI 개발자 로드맵을 전해드릴텐데요. AI 개발자가 되기 위해 어떤 공부를 어떻게 해야 하는지 살펴봅시다.
AI는 지금
Chat GPT, 미드저니, 어도비 파이어플라이… 이제는 핫한 AI 툴을 줄줄이 말할 수 있을 정도죠. 몇 년 전까지만 해도 AI를 이렇게 많이 이용하지 않았었다니, 마치 아주 먼 과거인 것만 같은데요. 특히 챗봇의 형태, 또는 이미지나 영상을 만들어 주는 창작형 AI들이 매우 높은 사용성으로 사랑받고 있습니다.
이렇게 없던 것을 새롭게 만들어 주는 AI를 생성형 AI라고 부르는데요. 생성형 AI에 대해 좀 더 자세히 알아보고 싶으시다면 아래 아티클을 참고해 보세요.
▶︎ 생성형 AI : 원리부터 예시까지 0 to 1
이러한 생성형 AI는 LLM을 기반으로 구성됩니다. LLM(Large Language Model)이란 언어를 학습하는 거대 모델을 말하는 것으로, AI들은 이 LLM을 통해 자연어를 학습하고 새롭게 결과물을 산출하여 사용자에게 보여줍니다. LLM에 대한 더 자세한 이야기는 아래 아티클에서 들려드릴게요.
▶︎ LLM이 무엇일까? : LLM부터 머신러닝까지 한 번에 맛보기
이렇게 AI가 발전하는 사회에서, AI 개발자에 대한 관심 역시 지대하게 높아지고 있습니다. 만약 AI 개발자가 된다면 어떤 일을 하게 될까요? 현실적인 연봉과 더불어 AI 개발자에 대한 전망은 이쪽에서 알려드릴게요.
▶︎ AI 개발자의 현실 : 전망과 연봉, 하는 일로 알아보는 AI 엔지니어에 대한 이야기
AI 개발자 로드맵
개발자 로드맵 제작자의 대표격 개발자인 Kamran Ahmed의 AI 개발자 로드맵입니다. 머신 트레이닝부터 시작해 새로운 도구와 프로그램을 사용하는 과정까지를 지도로 그려 두었는데요.
현재 AI 시장에서 빼놓을 수 없는 뜨거운 감자인 오픈AI(OpenAI)를 이용해 보는 과정도 들어가 있습니다. API 이용과 더불어 머신러닝 과정도 엿보는 거죠.
이 중에서도 특히 중요한 부분이 있다면 어떤 것일까요? 현직 개발자가 직접 짚은 AI 로드맵의 중요 포인트를 공유합니다.
팀스파르타의 AI 개발자님과 AI 개발자 로드맵 짚어보기
무엇보다 제일 중요한 것은 언어로서 기능하는 파이썬(Phython)을 잘 익히는 것입니다. 파이썬은 AI 라이브러리들을 포함해 여러 프레임워크를 지원하는 사용성 좋은 언어입니다. AI 시장 외에도 자주 쓰이는 언어이기 때문에 한 번 익혀두면 쓸 일도 많죠. 언어를 자유자재로 다룰 줄 아는 것은 기본 중 기본이니 아무리 강조해도 모자람이 없습니다.
데이터 처리는 AI 운용의 가장 큰 핵심입니다. 데이터를 채우거나 제거 등 정리하는 결측치 처리나 데이터 시각화 프로그램 사용법 등 여러 방식으로 모델에게 학습시킬 데이터를 조정할 줄 알아야 합니다. 데이터 분야는 끊임없이 발전하고 새로운 기술들이 나오고 있기 때문에, 첫 학습 시에도 중요하지만 계속해서 신기술들을 공부해야 합니다.
더불어 통계학, 수학의 기초 개념을 잘 닦아 놓는 것도 중요하다고 말씀드려보고 싶은데요. 중등수학 또는 고등수학을 풀으라는 말이라기보다는 AI에 쓰이는 알고리즘의 이해에 필요한 수학적 의식과 지식을 겸비하는 것을 추천한다는 뜻입니다. 특히 통계는 알고리즘의 근간이 되기 때문에 중요도가 높습니다. 분산, 확률분포 등이 데이터의 패턴과 학습 개념에 필요하기 때문에 간단히 다져 두면 좋습니다.
이렇게 보면 너무나도 길고 어려운 길로 보이기도 하는데요. 하지만 찬찬히 하나씩 해나가면 못할 것도 없죠. 예전에는 AI에 관한 직업을 가지려면 석사 이상의 학력 등 어려운 조건이 많았지만 지금은 AI 산업이 급속도로 커지며 정량적인 것을 따지기보다 실력 있는 개발자들의 유입이 늘어나고 있습니다. 그렇기에 특히, 함께할 수 있는 동료가 있다면 더욱 쉬워질지도 모릅니다.
요기가 뭔가 우리가 AI 개발자 트랙이 있어서 교육중인 느낌을 줄 수 있어서, 핵심 역량 어쩌구 하는 식으로 오해만 없게 수정 부탁드립니다!
AI 개발자 핵심 역량 3가지
이 AI 개발자 로드맵을 효과적으로 이행하기 위해 내일배움캠프에서는 다음 세 가지를 핵심 역량으로 뽑았습니다.
- 클라우드 역량 AI 시스템은 대부분 클라우드 환경에서 운영됩니다. AWS, Google Cloud, Azure와 같은 클라우드 플랫폼은 대규모 AI 모델을 훈련하고 배포하는 데 필수적이죠. 클라우드 서비스를 통해 필요한 하드웨어와 소프트웨어 자원을 효율적으로 활용하고, 필요에 따라 확장할 수 있는 능력은 AI 개발자에게 매우 중요합니다.
- 데이터 처리 및 분석 능력 AI의 성능은 데이터에 크게 좌우됩니다. 방대한 데이터를 수집하고, 정제하며 유의미한 정보를 찾아내는 게 필요해요. SQL, Pandas와 같은 도구를 활용한 데이터 전처리 능력과 데이터에서 인사이트를 도출하는 분석 능력은 AI 개발자에게 기본적으로 필요한 역량입니다. 내일배움캠프 데이터 분석 트랙에서 AI 개발자에 필요한 역량을 채울 수 있습니다. 특히 데이터 분석에 꼭 필요한 스킬인 SQL, Python, A/B 테스트, 대시보드 구축 및 해석을 배웁니다. 또한, 유형별 프로젝트를 통해 실무 능력을 키울 수 있습니다.
- AI 프레임워크 공부 TensorFlow, PyTorch, Keras와 같은 AI 프레임워크는 복잡한 AI 모델을 효율적으로 구축하는 데 도움을 줍니다. 이러한 도구들의 기본 개념과 사용법을 익히고, 실제 프로젝트에 적용해 보는 경험이 중요합니다.
인공지능의 시대가 우리 앞에 펼쳐지고 있습니다. AI 개발자의 영향력은 앞으로 얼마나 더 확장될까요? 갈수록 더 확장될 일만 남았기에, AI 개발자분들이 새로운 시대를 열어가는 모습이 기대가 됩니다. 이 길을 걷고 계신 예비 AI 개발자분들을 내일배움캠프가 응원합니다.
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