2023년에 AI를 배우는 방법(최고의 팁)

인공지능(AI)은 무한한 가능성을 지닌 성장 분야입니다. AI에 대해 배우고 싶다면 방법을 가르쳐 줄 수 있는 접근 가능한 리소스가 많이 있습니다.

이 게시물에서는 AI를 배우는 다양한 방법을 다루고 AI 세계로의 여정을 시작하는 데 유용한 몇 가지 팁을 제공할 것입니다. 뛰어들어보자!

인공 지능(AI)이란 무엇입니까?

인공지능(AI)은 인간처럼 일을 할 수 있는 지능적인 컴퓨터 시스템과 같습니다. 문제를 해결하기 위해 특별한 프로그래밍과 많은 데이터를 사용합니다. AI에는 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리가 포함됩니다. 이를 통해 컴퓨터는 이전에 수행한 작업을 학습하고 인간이 일반적으로 수행하는 작업을 수행할 수 있습니다. 때로는 더 잘 수행할 수도 있습니다!

AI는 빠르게 성장하고 있으며 우리 일상생활에 큰 영향을 미치고 있습니다. AI가 텍스트, 음악, 예술 등을 생성할 수 있다는 것을 알고 계셨습니까? 또한 의료, 운송 및 고객 서비스 분야에서도 응용 프로그램을 찾습니다. AI가 나날이 발전할수록 우리 삶에 미치는 영향은 더욱 커질 것입니다!

Midjourney로 만든 이미지 | 포토샵

인공 지능(AI)의 유형은 무엇입니까?

AI는 끊임없이 발전하고 있으며 흥미로운 기능을 제공하고 있습니다. 이러한 발전은 세 가지 필수 범주로 분류될 수 있으며, 이는 AI의 개발, 향후 접근 방식 및 우리가 기대할 수 있는 사항을 보여줍니다. 기술에 대한 잠재적인 영향을 이해하기 위해 이러한 범주를 살펴보겠습니다.

ANI(인공협소지능)

ANI(Artificial Narrow Intelligence)는 특정 작업을 잘 수행하는 인공 지능의 한 유형입니다. 언어 번역이든 체스 게임이든 해당 분야의 전문가와 같습니다. 그러나 다양한 작업을 수행하고 새로운 상황에 적응할 수 있는 인간과 달리 ANI는 프로그래밍된 작업만 수행할 수 있습니다. 따라서 ANI는 해당 분야에서 슈퍼스타일 수 있지만 인간 두뇌의 유연성과 다재다능함은 갖추고 있지 않습니다.

일반 인공지능(AGI)

인공일반지능(AGI)은 인간의 두뇌와 같은 인공지능이다. 그것은 사물을 이해하고, 새로운 것을 배우고, 우리처럼 작업을 수행할 수 있습니다. AGI는 많은 작업을 수행할 수 있으며 매번 프로그래밍할 필요 없이 새로운 상황을 독립적으로 처리하는 방법을 배울 수도 있습니다. 간단히 말해서 AGI는 인간만큼 똑똑한 AI 시스템을 만드는 것을 목표로 합니다. Jasper, Writesonic, Rytr 및 Mubert와 같은 이미 인기 있는 AI 도구는 AGI 도구의 몇 가지 예입니다.

인공 초지능(ASI)

인공초지능(ASI)은 인간보다 더 똑똑한 인공지능이다. 인간보다 더 잘 생각하고, 문제를 해결하고, 사물을 더 잘 아는 슈퍼 두뇌와 같습니다. ASI는 AI 시스템이 언젠가는 너무 밝아서 모든 면에서 인간의 두뇌를 능가할 수 있다는 생각입니다. 간단히 말해서, ASI는 우리가 상상할 수 있는 것 이상의 두뇌 능력을 갖춘 역대 가장 지능적인 기계가 될 수 있습니다.

AI 인공지능(AI)을 왜 배워야 할까요?

AI는 문제를 해결하고 작업을 자동화하며 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되는 강력한 기술입니다. AI를 배우면 이 기술을 사용하여 자신의 삶과 다른 사람의 삶을 개선하는 기술을 습득할 수 있습니다.

AI를 학습하면 지적 자극과 성취감을 얻을 수도 있습니다. AI는 복잡하고 까다로운 분야이지만 가장 흥미롭고 빠르게 발전하는 기술 분야 중 하나이기도 합니다. AI에 대한 지식을 습득함으로써 미래 세계를 만들어가는 팀에 기여할 수 있습니다.

더욱이 AI는 경제에서 빠르게 확장되고 있는 매력적인 분야로, AI 시장은 2023년에 38% 성장할 것으로 예상됩니다. Informa에 따르면 2025년까지 전 세계 AI 소프트웨어 매출만 1,000억 달러를 초과할 것으로 예상됩니다.

AI에 대한 지식을 습득하면 지적, 재정적 측면 모두에서 도전과 보상으로 가득한 흥미진진한 경력을 쌓을 수 있게 됩니다! AI 엔지니어의 평균 기본 급여는 16만 달러를 초과합니다.

인공 지능(AI)을 배우는 방법

AI를 배우고 싶으신가요? 스릴 넘치는 여정이지만 상당한 어려움도 따릅니다. 그러나 적절한 로드맵, 리소스 및 접근 방식을 사용하면 이 매력적인 환경을 효과적으로 탐색할 수 있습니다. 2023년에 AI 학습 모험을 시작할 수 있는 방법을 자세히 살펴보겠습니다.

1. 수학적 개념의 기초 구축

AI를 잘하려면 선형대수학, 미적분학, 확률 등 몇 가지 기본 개념을 알아야 합니다. 통계적 유의성, 분포 분석, 회귀 모델, 가능성 추정과 같은 통계를 이해하는 것도 중요합니다. 하지만 가장 중요한 것은 학습에 대한 호기심과 흥미를 유지하는 것입니다! AI는 끊임없이 변화하고 성장하며, 알아야 할 새로운 것들이 계속해서 등장합니다.

2. AI에 대한 추가 기술 배우기

코딩 방법을 아는 것은 필수적이며 Python은 훌륭한 언어입니다. 견고하지만 초보자도 쉽게 사용할 수 있습니다. 데이터 과학에 관심이 있다면 R도 좋은 선택입니다. 하지만 많은 양의 데이터를 처리할 수 있는 모델을 구축하려면 Java나 C++를 선호할 수 있습니다. 어떤 언어를 선택하든 데이터 작업 및 변경 방법을 이해하면 복잡한 알고리즘을 만드는 데 도움이 됩니다. 이는 AI 모델이 정보를 더 잘 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다.

이러한 기술을 어디서부터 습득해야 할지 막막하고 불확실하다면 Udemy, Coursera, Pluralsight와 같은 최고의 온라인 학습 플랫폼을 시작하는 것이 좋습니다. 여러분과 같은 초보자에게 이상적으로 적합한 따뜻하고 지원적인 환경을 제공합니다!

3. AI 강좌 수강

온라인 강좌와 튜토리얼을 통해 AI를 배우는 것은 포괄적이고 재미있습니다! Udemy, Coursera, Pluralsight 및 Datacamp와 같은 웹사이트에서 배울 수 있습니다. 이러한 웹 사이트는 기계 학습 알고리즘, 수학적 개념, 딥 러닝 및 데이터 처리에 대한 기초부터 고급 주제까지 모든 것을 다루고 있습니다. 이러한 리소스는 코딩 기술을 개발하는 동시에 실제 응용 프로그램의 AI 원리에 대한 확고한 직관을 얻는 데 도움이 됩니다.

4. AI 도구를 사용해 경험을 쌓으세요

AI에 대한 이론적 지식을 갖는 것도 중요하지만, 그 지식을 실제 경험을 통해 적용하는 것이 중요합니다. 다행히 Python은 데이터 조작 및 분석 요구 사항에 맞게 Pandas, NumPy, Scikit-Learn과 같은 다양한 AI 도구 및 패키지를 제공합니다. 배열 작업에는 NumPy가 적합하고 Scikit-Learn은 기계 학습 알고리즘에 가장 적합합니다.

PyTorch와 Keras는 머신러닝(ML) 및 딥러닝(DL) 모델을 구축하기 위한 강력한 라이브러리입니다. 일관된 연습과 함께 이러한 도구를 정기적으로 사용하면 AI 전문가가 되는 데 도움이 될 것입니다. 고급 도구 세트를 사용하여 보다 복잡한 프로젝트로 점차 발전하기 전에 기본 개념부터 시작하십시오.

5. 인턴십 신청

인턴십을 신청하는 것은 수업을 마치고 포트폴리오를 구축한 후 실제 경험을 쌓고 구직 능력을 향상시킬 수 있는 좋은 방법이 될 수 있습니다. 적합한 기회를 찾을 가능성을 높이려면 인디드(Indeed), 글래스도어(Glassdoor), 스내그 어 잡(Snag a Job)과 같은 웹사이트를 사용하여 직업 및 개인 네트워크와 인턴십 검색을 공유하는 것을 고려해 보십시오. 지역 모임 및 AI 해커톤에 참석하고, 전문 네트워킹 프로필을 업데이트하고, 사용 가능한 교과 과정 리소스를 사용하고, 기술 인터뷰를 준비합니다.

AI를 배우는 데 얼마나 걸리나요?

AI 기술을 습득하고 이 분야에 취업하는 데는 약 6개월이 소요되지만, 이미 알고 있는 내용과 배우고 싶은 내용에 따라 달라질 수 있습니다.

신입사원 취업을 원한다면 인공지능의 기본을 익히기 위해 약 6개월간 집중적인 노력이 필요할 것이다. 고급 학위나 특별 교육을 받으려면 전문가가 되기까지 몇 년이 걸릴 수 있습니다.

AI 업계에서는 대부분의 사람들이 2년 정도 후배로 시작해 기술을 쌓고 경험을 쌓는다. 그런 다음 중간급 직위로 올라갈 수 있으며, 성장과 성취 정도에 따라 보통 2~5년이 걸립니다. 광범위한 AI 지식을 구축하는 데 최소 5년을 투자한 후에는 고위직을 목표로 할 수 있습니다.

이러한 타임라인은 AI 프로젝트에 대한 교육 및 실제 경험에 따라 변경될 수 있다는 점을 기억하세요.

AI의 미래

AI의 잠재력은 마치 미지의 바다처럼 광대하다. 이미 우리 삶에 큰 파장을 일으키고 있는 AI는 일, 놀이, 그리고 우리 주변 세계와의 상호 작용을 변화시키고 있습니다. 그리고 이것은 시작에 불과합니다. 우리가 더 발전할수록 AI는 우리 삶에 더욱 통합될 것입니다.

전 세계적으로 뛰어난 인재들이 AI를 활용하여 기후 변화 및 빈곤 퇴치와 같은 중대한 과제에 대한 혁신적인 솔루션을 찾으려고 노력하고 있습니다. 이러한 노력은 더 나은 세상을 향한 길을 밝혀줍니다.

그러나 강력한 도구에는 어려움이 따릅니다. AI가 향상되면서 개인 정보 보호/보안 문제, 일자리 대체, 윤리적 딜레마에 대한 우려가 있습니다. 따라서 우리는 AI의 긍정적인 영향을 축하하는 동시에 AI가 가져올 수 있는 부정적인 측면을 염두에 두어 AI의 미래에 접근해야 합니다.

AI 학습에 대한 최종 생각

빠르게 성장하는 AI 분야에서 성공하려면 끈기와 인내가 필수적입니다. AI 개념을 익히는 것은 단거리 경주가 아닌 마라톤입니다. 시간과 노력, 시행착오가 필요합니다. 끊임없이 진화하는 AI 환경에서는 최신 연구 진행 상황에 대한 최신 정보를 유지하는 것이 중요합니다.

AI를 학습하려면 실험이 필수적입니다. 주저하지 말고 다양한 방법과 접근 방식을 시도해 보세요. 때로는 실습 경험을 얻는 것이 학습에 가장 효과적인 방법입니다.

마지막으로, 학습에 계속 참여하는 것은 동기를 유지하고 이 분야에서 탁월한 성과를 거두는 데 매우 중요합니다! 흥미로운 프로젝트에 참여하거나 관심사를 공유하는 열정적인 사람들과 협력하면 AI를 마스터하는 여정에 재미를 더할 수 있습니다. 글쓰기에 도움이 되는 AI 도구를 찾고 있다면 Jasper와 Writesonic을 살펴볼 가치가 있습니다!

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