인공 지능 및 기계 학습 소개
인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 종종 같은 의미로 사용되는 두 가지 용어이지만 이 두 첨단 분야 간에는 중요한 차이점이 있습니다. 인공 지능은 일반적으로 인간의 지능이 필요한 작업(예: 자연어 이해 및 물체 인식)을 수행하는 기계를 가리키는 더 넓은 개념입니다. 반면 머신 러닝은 기계가 데이터로부터 학습하고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시키는 능력을 가르치는 데 중점을 둔 인공 지능의 하위 집합입니다.
인공 지능과 기계 학습은 이미 우리 삶에 상당한 영향을 미치고 있으며 점점 더 커질 것입니다. 다음은 오늘날 이러한 기술이 어떻게 사용되고 있는지에 대한 몇 가지 일상적인 예입니다.
- 자율 주행 차 : AI는 복잡한 환경을 탐색하고 순식간에 결정을 내리는 방법을 자동차에 가르치는 데 ML을 사용하여 자율 주행 자동차 개발에서 중추적인 역할을 합니다.
- 사기 탐지 : 신용 카드 사기를 나타낼 수 있는 비정상적인 행동 패턴과 같은 사기 행위를 탐지하기 위해 금융 기관에서 AI를 활용하고 있습니다.
- 개인 비서: Siri 및 Alexa와 같은 가상 비서는 AI로 구동되며 자연어 쿼리를 이해하고 응답하는 능력이 점점 더 향상되고 있습니다.
- 얼굴 인식 : AI는 법 집행 기관, 보안 회사, 정부 기관 등에서 많은 군중의 얼굴을 스캔하고 개인을 식별하는 데 활용되고 있습니다.
이러한 기술이 계속 발전함에 따라 AI와 ML은 앞으로 훨씬 더 혁신적인 변화를 가져올 것입니다. 이러한 최첨단 기술에 대한 지식 기반을 강화하려면 모든 일류 기술을 고려하십시오. 인공지능 코스 기계 학습 알고리즘과 함께 AI 기술에 중점을 둡니다.
인공 지능 및 기계 학습 경력
인공 지능 및 기계 학습 분야의 경력은 오늘날 선택할 수 있는 가장 수요가 많고 보람 있는 경로 중 하나입니다. 인상적인 급여와 강력한 직업 성장 전망으로 인해 이 매력적이고 빠르게 성장하는 분야에 진입하기에 지금보다 더 좋은 때는 없었습니다.
그러나 AI 및 ML 분야의 경력에는 실제로 무엇이 수반됩니까? 여기에서는 이러한 분야에서 사용할 수 있는 다양한 유형의 직업과 AI 및 머신 러닝 분야의 경력을 준비하기 위해 무엇을 할 수 있는지 살펴보겠습니다.
인공 지능 및 기계 학습 분야의 직업 유형
AI 및 ML 분야에서 지원자는 수많은 취업 기회를 이용할 수 있습니다. 가장 인기 있는 직무는 다음과 같습니다.
- AI 엔지니어: 기계 학습 알고리즘과 딥 러닝 신경망의 도움으로 복잡한 AI 모델을 개발, 프로그래밍 및 교육하는 일을 담당합니다.
- 기계 학습 엔지니어: 이들은 올바른 알고리즘 선택에서 모델을 지원할 인프라 설계에 이르기까지 모든 것을 포함하는 기계 학습 모델의 개발 및 배포를 담당합니다.
- 데이터 과학자: 데이터 수집, 정리 및 분석을 담당합니다. 그들은 이 데이터를 사용하여 데이터 기반 의사 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 예측 모델을 구축합니다.
- 연구 과학자: 실제 문제를 해결하기 위해 기계 학습을 적용하는 새로운 방법을 고안하는 일을 담당합니다. 책임에는 새로운 알고리즘 개발부터 자연어 처리 또는 컴퓨터 비전과 같은 기계 학습 응용 프로그램 작업에 이르기까지 모든 것이 포함될 수 있습니다.
인공 지능의 미래 범위
인공 지능은 우리 시대의 중요한 기술 혁신 중 하나입니다. AI의 미래 범위는 무한합니다. 그것은 모든 산업에 혁명을 일으키고 세상을 더 나은 곳으로 만들 수 있는 잠재력을 가지고 있습니다.
앞으로 AI는 계속 진화하고 더욱 정교해질 것이며 우리 주변 세계의 복잡성을 이해하고 대응하는 데 훨씬 더 능숙해질 것입니다. AI의 도움으로 우리는 기후 변화, 식량 및 물 부족, 질병과 같은 세계에서 가장 시급한 문제를 해결할 수 있을 것입니다.
AI와 기계 학습은 오늘날 직업 시장에서 가장 수요가 많은 기술의 최전선에 있습니다. 의 기사에 따르면 포브스, AI 직업 또는 기계 학습 기술은 향후 71년 동안 XNUMX% 성장할 것으로 예상됩니다.
인공 지능 및 기계 학습에서 경력 시작
인공 지능 및 머신 러닝 분야에서 경력을 쌓는 데 관심이 있다면 준비를 시작하기 위해 수행할 수 있는 몇 가지 필수 사항이 있습니다.
1. 프로그래밍의 기초를 배웁니다.
프로그래밍은 컴퓨터가 따라야 할 단계별 지침을 만드는 과정입니다. AI 또는 ML로 작업하는 모든 사람에게 필수 기술입니다. 이러한 기술을 지원하는 알고리즘을 생성하고 기계 학습 모델을 교육하며 AI 및 ML 솔루션을 배포하는 데 사용되기 때문입니다. 즉, 프로그래밍이 없으면 AI나 ML도 없습니다.
프로그래밍에 익숙하지 않은 경우 기계 학습 알고리즘 작업을 시작하기 전에 기본 사항을 배워야 합니다. 시작하는 가장 좋은 방법은 다음과 같은 인기 언어에 대한 온라인 과정이나 자습서를 수강하는 것입니다. Python.
스텔라 쿠퍼, CEO의 PaydayLoansUK, AI 및 ML 경력 경로에서 프로그래밍 언어 학습 경험을 공유합니다.
저는 수년간 ML 및 AI 전문가로 일해 왔지만 시작했을 때 따랐던 가장 중요한 전제 조건은 프로그래밍 기술에 대한 본격적인 숙련도였습니다. ML 및 AI 지원자로서 저는 C++, Java, Python 및 R 프로그래밍 언어를 배워야 했습니다. C++가 엔지니어가 코딩 프로세스의 속도를 높이는 데 도움을 주듯이 Python은 복잡한 알고리즘을 더 잘 이해하고 만드는 데 도움이 되었습니다. 그래서 현장에서 중요한 실무 경험을 제공하고 이력서를 강조하는 데 도움이 되는 다양한 프로젝트에 참여하기 시작했습니다. 나는 또한 다른 사람들과 협력했으며 업계 요구 사항을 충족하기 위해 스스로 기술을 향상시키는 데 도움이 되었습니다.
스티븐 맥코넬, 이사 뛰어난 이력서 작성자, 또한 프로그래밍 기술의 중요성을 공유합니다.
Python, R, Java 또는 C++와 같은 프로그래밍 언어를 배우는 것은 AI 분야에서 경력을 시작하는 데 필요합니다. 대학에서 컴퓨터 과학 또는 정보 기술 과정을 수강하는 것 외에도 이러한 프로그래밍 언어를 숙지한다면 도움이 될 것입니다. 따라서 인턴십이나 온라인 교육을 통해 실무 경험을 쌓는 것이 좋습니다. 유명한 속담처럼 경험보다 더 좋은 것은 없습니다. 프로그래밍 기술을 배우고 실천할 수 있는 기회를 찾으세요.
2. 수학과 통계학에 대한 포괄적인 이해를 한다.
수학은 숫자, 공식, 모양, 공간 및 수량에 대한 연구입니다. 따라서 세상이 어떻게 작동하는지 이해하고 인간 지능을 시뮬레이션하거나 능가할 수 있는 기계를 만들고 싶다면 수학에 대한 뛰어난 실무 지식이 절대적으로 필요합니다.
반면에 통계는 데이터를 이해하는 것입니다. 빅 데이터 및 데이터 과학 시대에 기계 학습 알고리즘은 훈련된 데이터만큼만 우수합니다. 훌륭한 통계 분석은 방대한 데이터 세트를 이해하고 패턴을 식별하며 더 나은 기계 학습 모델을 구축하는 데 도움이 될 수 있습니다.
매딜린 힐, CEO의 진정한 사람 찾기, AI 및 ML 경력 경로에서 수학 학습 경험을 공유합니다.
저는 준비를 시작하면서 인공 지능 및 기계 학습 분야에서 경력을 쌓기 시작했습니다. 이 분야에서 일하기 위해서는 다양한 전제 조건이 있고, 그래서 수학적 기술과 확률을 배웠습니다. AI 모델을 구축하는 데 기본이 되는 주제에 대한 심오한 이해와 함께 AI에서 다양한 결과를 결정하는 데 확률이 도움이 되었기 때문에 제 경력을 시작하는 데 도움이 되었습니다. 내 경력의 다음 단계는 이러한 기술에 대한 작업을 시작하는 것이었지만 뒤쳐졌습니다. 하지만 가장 잘한 것은 통계와 확률에 관한 책을 사서 코딩 실력을 복습한 것입니다.
최대 흔들림, CFO 앱트론닷컴, 또한 수학 및 통계의 중요성을 공유합니다.
통계 기술 – 복잡한 알고리즘을 이해하고 분석하기 위해 AI 지원자는 통계 및 확률에 대한 깊은 이해가 필요합니다. 데이터에서 얻은 인사이트를 이해하기 위해서는 방대한 양의 정보에서 패턴을 찾는 방법에 정통해야 합니다.
확률과 수학적 능력 – 인공지능을 만들기 위해서는 확률과 수학 모두에 정통해야 합니다. 확률은 AI에서 다양한 결과를 결정하는 데 사용됩니다. AI 모델의 생성은 주제에 대한 더 깊은 이해에 달려 있습니다.
3. 기계 학습 알고리즘에 익숙해지십시오.
기계 학습 작업을 시작하려면 다양한 유형의 알고리즘과 작동 방식을 이해해야 합니다. 이러한 ML 알고리즘은 데이터에서 학습하고 인공 지능 및 기계 학습 시스템의 성능을 향상시킬 수 있습니다. ML 알고리즘은 데이터의 패턴을 자동으로 식별하여 예측 또는 권장 사항을 만드는 데 도움이 될 수 있습니다. 온라인에서 이에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다. 기계 학습 코스, 기계 학습 알고리즘에 익숙해질 것입니다.
4. 딥 러닝, 자연어 처리, 컴퓨터 비전과 같은 AI 개념에 익숙해지십시오.
자연어 처리(NLP)와 컴퓨터 비전(CV)은 인공 지능의 가장 중요한 기둥 중 두 가지입니다. 이유는 다음과 같습니다.
NLP는 컴퓨터가 인간의 언어를 이해할 수 있는 능력을 부여하는 역할을 합니다. NLP는 Siri나 Alexa와 같은 가상 비서든 고객 서비스에 사용되는 챗봇이든 인간과 상호 작용해야 하는 모든 AI 시스템에 중요한 기능입니다.
반면에 CV는 컴퓨터가 주변 세계를 "보고" 해석할 수 있게 해줍니다. CV는 자율주행, 사물인식, 이미지 검색 등의 작업에 필수적이다.
NLP와 CV는 모두 해결해야 할 복잡한 문제이며 최근 몇 년 동안 두 분야에서 상당한 발전이 있었습니다. 이러한 발전은 주로 데이터의 복잡한 패턴을 학습하여 이러한 문제에 적합한 강력한 AI 기술인 딥 러닝을 채택했기 때문입니다.
딥 러닝을 통해 NLP 및 CV 시스템은 많은 작업에서 인간 수준의 성능을 달성할 수 있었으며 이러한 시스템이 앞으로 더 좋아질 것이라고 믿을 만한 이유가 있습니다. 계속 개선됨에 따라 NLP와 CV는 AI 및 기계 학습에 점점 더 중요해질 것입니다.
5. 데이터 작업 경험을 쌓으십시오.
데이터 작업이 AI 및 ML에 중요한 이유는 무엇입니까? 글쎄, 그것은 모두 "훈련 데이터"라고 불리는 것으로 귀결됩니다. 이것은 기계 학습 모델을 교육하는 데 사용되는 데이터 세트입니다. 일반적으로 정답으로 레이블이 지정된 많은 수의 예(항목)가 포함되어 있습니다. 그런 다음 모델은 이 데이터에서 학습하고 새로운 데이터로 일반화하여 예측 또는 결정을 내릴 수 있습니다.
이런 식으로 생각해보세요. 아이에게 읽는 방법을 가르치려고 한다면 읽을 책을 잔뜩 주는 것부터 시작할 것입니다. 점점 더 많이 읽으면서 패턴을 인지하고 새로운 단어를 읽을 수 있게 됩니다. 기계 학습 모델도 마찬가지입니다. 작업해야 하는 데이터가 많을수록 더 잘 배우고 일반화할 수 있습니다.
데이터 과학자는 일반적으로 데이터 작업을 담당하며 일반적으로 대규모 데이터 세트를 사용하여 패턴과 인사이트를 식별합니다.
데이터 과학자는 분석을 위해 데이터를 수집하고 정리할 수 있는 알고리즘을 개발하는 데 중요합니다. 또한 건전한 데이터 프로세스를 설정하고 예측 모델이 최신 데이터에 액세스할 수 있도록 보장하는 일도 담당합니다.
프로 팁 : 경험을 쌓기 위해 지역 조직의 데이터 작업에 자원 봉사하거나 연구의 일부로 데이터 중심 프로젝트를 수행할 수 있습니다. 또한, 당신은 어떤 최고 클래스를 차지할 수 있습니다 데이터 사이언스 코스 데이터 작업 기술을 연마합니다.
6. 최신 발전 사항을 최신 상태로 유지하십시오.
인공 지능과 머신 러닝은 끊임없이 발전하고 있으므로 최신 기술을 최신 상태로 유지하는 것이 중요합니다. 관련 블로그 게시물과 기사를 읽고, 회의에 참석하고, 해당 분야의 새로운 개발 과정을 수강하면 됩니다.
스티븐 맥코넬, Exceptional Resume Writers의 이사는 우리와 동의하며 다음과 같이 말합니다.
인공 지능은 지난 XNUMX년 동안 가장 수요가 많은 기술 중 하나가 아닙니다. 또한 끊임없이 진화하고 있으므로 광범위한 분야에서 경력을 쌓고자 하는 사람은 업계의 최신 개발 정보를 계속 업데이트해야 합니다. 온라인 과정 및 인증이 이를 완료하는 데 도움이 될 수 있습니다.
7. 관련 분야에서 학위 또는 자격증을 취득하십시오.
AI 및 ML의 급속한 발전으로 이러한 기술을 갖춘 전문가에 대한 수요가 급증하고 있습니다. 거의 모든 산업에서 비즈니스 운영을 개선하기 위해 AI 및 ML을 활용하는 방법을 모색하고 있으며 이를 실현하기 위해서는 숙련된 작업자가 필요합니다.
AI 및 ML의 학위 또는 인증은 기업이 작업을 자동화하고 더 나은 결정을 내리고 수익을 개선하는 데 도움이 되는 솔루션을 개발 및 배포하는 데 필요한 기술을 제공할 수 있습니다. 적절한 교육을 받으면 경쟁에서 앞서 나가고자 하는 모든 회사에 귀중한 자산이 될 수 있습니다.
AI 및 ML 분야에서 경력을 쌓고 싶다면 이 분야에서 학위나 자격증을 취득하는 것이 좋습니다. 많은 대학과 온라인 플랫폼은 현재 다양한 인공 지능 및 기계 학습 과정. 연구 과학자, AI 엔지니어, 빅 데이터 엔지니어와 같은 대부분의 최상위 AI 직업에는 석사 학위가 필요하기 때문입니다. 대부분의 AI 직업은 후보자에게 MATLAB, C/C++ 및 Python에 대한 견고한 프로그래밍 지식과 기술을 요구합니다. 이러한 기술은 혼자서 또는 온라인 비디오 시청을 통해 배울 수 없습니다. 그렇기 때문에 이 분야에서 시작하고 전문가가 되려면 학위나 인증을 취득해야 합니다.
제 생각에는 인공 지능(AI)과 기계 학습(ML)이 조직이 더 스마트하고 빠른 의사 결정과 제품을 만드는 데 점점 더 중요해지고 있습니다. 인공 지능 및 기계 학습 석사 학위는 오늘날 시장에서 빠르게 성장하고 수요가 많은 분야인 흥미로운 기계 학습 또는 인공 지능 직업으로 전환하는 데 도움이 될 수 있습니다. 인공 지능 석사 학위는 회사나 부문에서 리더십이나 임원 역할을 맡아 인공 지능 경력을 발전시키려는 노련한 기술 근로자에게도 좋은 투자입니다.
인공 지능 및 기계 학습 분야에서 경력을 시작하려면 해당 주제와 관련된 학위가 필요합니다(대부분의 경우). 석사학위나 컴퓨터 공학 PG 디플로마 일반적으로 최선의 행동 과정이며 진행하는 데 필요한 모든 기본 기술과 지식을 제공합니다. AI 세계에서 시작하기 위해 독립적으로 공부하고 있다면 컴퓨터 과학뿐만 아니라 특정 프로그래밍 및 알고리즘 기술, 비즈니스 또는 문화에 대한 주제를 선택하는 것이 좋습니다. 일체 포함!
사례 연구
리차드 빌링슬리, 현재 재무 예측 서비스 회사에서 근무하는 숙련 된 AI 전문가 마이쉐어닷컴, 인공 지능 경력 경로에 대한 자신의 견해를 공유했습니다.
지난 10년 동안 인공 지능 및 기계 학습 분야에서 경력을 시작하는 것이 훨씬 쉬워졌습니다.
시작하고 주제에 관심이 있는지 알아보기 위해 다른 사람의 기계 학습 아이디어를 구현하고 TensorFlow 및 Torch와 같은 주요 프레임워크를 사용하는 방법을 가르치는 Kaggle 콘테스트 및 온라인 과정이 있습니다. 이것은 주요 아이디어에 익숙해지는 좋은 방법이며 시스템 구현의 기술 작업을 좋아한다면 좋은 방법입니다.
다음 단계는 실제로 어딘가에서 코스를 공부하는 것입니다. 현재 많은 대학에서 인공 지능 및 자연어 처리에 대한 정말 좋은 과정을 제공하고 있습니다. 대학에서 공부하면 모델을 구현하고 미세 조정하는 방법을 배울 뿐만 아니라 모델이 작동하는 방식과 이유도 배우게 됩니다. 이를 통해 자신의 학습 시스템을 개발하고 진행 상황을 실제로 이해하는 데 한 걸음 앞서 나갈 수 있습니다.
연구 측면이 정말 마음에 든다면 박사 학위를 취득할 수도 있습니다. AI 개발의 최첨단에서 논문을 출판합니다. 그것이 내가 박사 과정을 공부할 때 하고 싶었던 것입니다. 인공 지능에서. 졸업 후 건강보험 청구사기 적발업체에서 일하기 시작했습니다. 그 후 저는 두 개의 대학에서 사회적 로봇공학과 자연어 처리에 대한 박사 후 연구를 수행했는데 정말 재미있었습니다. 우리는 Robocup 우승 팀을 위해 음료를 제공하고 가방을 운반하는 로봇을 개발했습니다.
지금은 MyShare.com이라는 금융 예측 서비스 회사에서 일하고 있습니다. 우리는 뉴스를 읽는 자연어 처리부터 단기, 중기, 장기적으로 주가를 예측하는 재무 모델에 이르기까지 AI의 여러 측면을 사용합니다. 내 연구가 생산적이고 혁신적이며 다른 사람들에게 도움이 되는 방식으로 사용되는 것을 보면 만족스럽습니다.
인공 지능의 좋은 점은 거의 모든 사람이 할 수 있다는 것입니다. NVIDIA 그래픽 카드, CUDA, Torch 및 Numpy와 같은 일부 Python 라이브러리, 일부 데이터가 있는 게임용 컴퓨터만 있으면 자신의 모델을 훈련할 수 있습니다. PythonAnywhere 또는 좋은 호스팅 회사를 사용하면 웹 사이트를 쉽게 만들 수 있으며 거기에서 자신의 인공 지능 사이트를 운영할 수 있습니다. MRI에서 암을 발견하든, 언어를 번역하든, 새로운 패션을 디자인하든, 소셜 챗봇이든, 새롭고 재미있고 활력이 넘칩니다. 그러나 우리는 이미 그렇게 하고 있기 때문에 주식 시장을 예측하지 마십시오!
합산
인공 지능과 기계 학습은 현재 기술 분야에서 가장 뜨거운 두 가지 주제입니다. 올바른 기술을 가진 사람들에게는 충분한 기회가 있습니다. Google, Facebook, Microsoft를 포함한 많은 기술 회사는 AI 및 ML 전문가를 적극적으로 고용하고 있습니다.
직업 시장은 앞으로 몇 년 동안 더욱 경쟁적이 될 것이므로 인공 지능 및 기계 학습 분야의 경력에 관심이 있다면 지금이 교육 및 기술 세트에 투자를 시작할 때입니다.
