인공지능, AI 배우는 가장 현실적인 방법 5가지

『원서요약 #8 기술 융합, 미래는 당신이 생각하는 것보다 더 빠르게 다가오고 있다. 』에서 나는 이런 문장으로 마무리했다.

“생각보다 가까운 미래에 대비하세요.
미래는 빠르게 움직이고 있으며 그 속도는 더욱 빨라질 것입니다.”

사물인터넷, 빅데이터, VR, AR 등등의 키워드로 이루어진 서비스가 금융과 변호사 업무, 심지어 디자인까지 다양한 직무를 돕고 더 나아가 대처되는 “생각보다 가까운 미래“, 여기에서 핵심 키워드는 바로 “인공지능(AI)”이다.

이처럼 미래 직업에 결코 빠지지 않는 것이 인공지능이지만, 4차 산업혁명의 핵심 기술로써 인공지능은 그동안 어떤 다른 기술보다 관련 전공자와 개발 전문가의 영역으로만 인식되어 왔다.

하지만 기술의 진보가 거듭되면서 전문가의 영역은 줄어들고 점차 인공지능 교육이 일반화되어가고 있는 중이다.

그렇다면 도대체 인공지능을 어디서, 어떻게 배워야 하는 것일까? 이 물음의 답은 여기,『 인공지능, AI 배우는 가장 현실적인 방법 5가지』에서 찾을 수 있다.

사실 인공지능(AI)과 관련 교육 정보는 여기, <라이프구루킹-무료 정보제공사이트>에 꽤 많이 소개해왔다. 따라서, 이글과 상당한 연관성이 깊은 <함께 읽으면 좋은 글>도 같이 읽어본다면 다가올 미래를 예측하고 대처할 수 있는 안목과 지혜를 더욱 자세히 배울 수 있을 것이다.

『 인공지능, AI 배우는 가장 현실적인 방법 5가지』는 자녀의 미래 교육에 걱정 많은 학부모님들, 새로운 직장을 찾는 20대 초년생들, 그리고 ‘가까운 미래’를 ‘현재의 일상’으로 만들고자 하는 분들에게 유익한 정보글이 될 것이다.

인공 지능(AI)이란?

인공지능 (AI)이란 인간의 학습능력과 추론능력, 지각능력, 자연언어의 이해능력 등을 컴퓨터 프로그램으로 실현한 기술을 일컫는다. 더 간단히 말해 인간처럼 일을 할 수 있는 지능형 컴퓨터 시스템을 인공지능이라고 보면 된다.

AI 기술은 인간의 지능과 유사한 방식으로 학습하고 사고하고 행동하기 위한 프로그래밍과 시스템으로 운영되며, 컴퓨터 공학, 데이터 분석, 통계, 신경 과학, 철학, 심리학 등 다양한 학문의 연구 결과를 바탕으로 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리가 포함된 프로그램이 개발되어 왔다.

현재 AI는 인간의 영역을 어느 정도 대처가 가능하며, AI가 나날이 발전할수록 우리 삶에 미치는 영향력은 더 커질 것이다.

인공 지능(AI)의 유형

컴퓨터 기반의 인공지능은 기계지능(머신지능, machine intelligence)으로 크게 분류되며, 인공지능의 적용 범위(활용도)에 따라 다음의 세 가지 유형으로 크게 분류된다.

인공지능을 배우게 된다면 약인공지능에서 강인공지능, 그리고 초인공지능 순으로 배운다고 볼 수 있다. 즉, 일반 과정에서 고급 과정을 거쳐 심화 마스터 과정으로 간다고 보면 이해가 더 빠를 것이다.

1. ANI(‘좁은인공지능’ 또는 ‘약인공지능’)

ANI(Artificial Narrow Intelligence)는 특정 작업을 잘 수행하는 인공 지능의 한 유형이다. 언어 번역이든 체스 게임이든 해당 분야의 전문가와 같다고 보면 된다. 인간의 경우 다양한 작업을 수행하고 새로운 상황에 적응할 수 있는 능력이 있는 반면, ANI는 프로그래밍된 작업만 수행할 수 있다. 따라서 ANI는 특정 분야의 제한된 영역 내에서는 슈퍼맨일 수 있지만, 인간 두뇌의 유연성과 다재다능함은 갖추고 있지 않다.

2. AGI(‘범용인공지능’ 또는 ‘강인공지능’)

AGI(Artificial General Intelligence)는 인간의 두뇌와 같은 인공지능을 일컫는다. 아직 실험단계에 있지만 인공지능이 사물을 이해하고, 새로운 것을 배우고, 우리처럼 상황을 인식할 수 있다. AGI는 많은 작업을 수행할 수 있으며 매번 프로그래밍할 필요 없이 새로운 상황을 독립적으로 처리하는 방법을 익힌다.  AGI는 인간만큼 똑똑한 AI 시스템을 만드는 것을 목표로 끊임없는 발전을 이루어내고 있다. ChatGPT, Jasper , Writesonic , Rytr 및 Mubert 등은  AGI 도구의 대표적인 예다.

3. ASI(‘초인공지능‘)

ASI(Artificial Super Intelligence)은 인간보다 더 똑똑한 인공지능으로, 스스로 목표를 설정하여 지식을 강화하는 인공지능을 말한다. 아직 구현되지 않았지만, 언젠가 AI시스템의 비약적인 발전으로 인간을 뛰어넘는 단계가 되었을 때를 가정하게 되면, ASI는 우리가 상상할 수 있는 것 이상의 두뇌 능력을 갖춘 역대급 지능을 갖춘 존재가 될 것이다.

AI 인공지능(AI)을 왜 배워야 할까요?

결론부터 이야기면, AI 인공지능(AI) 학습함으로써 개인은 새로운 기술을 사용하여 복잡한 문제를 해결할 수 있으며, 더 좋은 직업을 선택할 기회가 많아진다. 그리고 더 나아가 삶의 질적·양적 긍정적 변화를 가져올 수 있다.

AI는 복잡한 문제를 해결하고, 작업을 자동화하며, 더 나은 결정을 내리는 데 도움이 되는 강력한 기술 도구다. 그러므로, AI를 배우게 되면 자신뿐만 아니라 타인의 삶을 비약적으로 개선할 수 있는 기술을 습득할 수 있게 된다. 또한, AI 학습은 지적 자극과 성취감을 가져다준다.

AI는 분명 복잡하고 까다로운 분야다. 그렇지만 가장 흥미롭고 빠르게 발전하는 기술 분야 중 하나이기도 하다. 물론 새로운 미래의 직업은 AI와 밀접한 관련이 있음은 두말할 필요가 없다.

『흥미로운 AI 통계』에서 밝힌 바와 같이, AI 시장은 2030년까지 연평균 38.0% 로 가파르게 성장할 것으로 예상된다. 그리고 몇 년 안에 70% 이상의 기업이 AI를 채택할 것이라고 전망했으며, 세계 주요 회사 경영진의 72%는 AI가 ‘미래의 가장 중요한 비즈니스 터닝 포인트’가 될 것이라고 예상하고 있다.

AI를 배우는 데 얼마나 걸릴까?

신입사원 취업을 원한다면 인공지능의 기본을 익히기 위해 약 6개월간 집중적인 노력이 필요하다. 그러나, 고급 학위나 특별 교육을 받은는 몇 년이 걸릴 수 있다.

AI 업계에서 대부분의 사람들은 2년 정도 신입직원으로 시작해 기술과 경험을 쌓는다. 그런 다음 중간급 직위로 올라가는데 성장과 성취 정도에 따라 보통 2~5년이 걸린다. (이런 순차적인 과정을 벗어나 광범위한 AI 지식을 구축하는 데 최소 5년을 집중투자하고 단번에 고위직을 목표로 할 수도 있다.)

주의할 점이 있다. 일반적인 타임라인은 AI 프로젝트에 대한 교육 및 실제 경험과 자신의 능력 여하에 따라 그 기간이 변경될 수 있다는 점을 기억하고 계획을 잡는 것이 좋다.

인공지능(AI) 배우는 가장 현실적인 방법 5가지

AI를 제대로 배우고 싶은가? 생각보다 온라인에서 인공지능을 배울 수 있는 학습 사이트와 정보가 넘쳐난다. 그러나 접근하기 쉬운 반면에 완주하기까지 상당한 고난이 따른다.

인공지능은 기본적으로 컴퓨터 프로그래밍 중 한 분야이기 때문에 첫 번째로 컴퓨터 언어를 이해하고 어느 정도 프로그래밍할 수 있는 능력이 필요하다. 그리고 논리적이고 컴퓨터적 사고고와 함께, 미적분을 기본 베이스로 변수의 선형회귀, 선형대수, 정규화, 신경망 등의 고급 수학 과정과 기계어 학습이 이루어져야 한다.

물론 컴퓨터 공학이나 수학과, 이공계열에 재학중인 대학생이 아닐지라도 “인공지능”을 학습하는 것이 결코 불가능한 것은 아니다. 여기 『 인공지능(AI) 배우는 가장 현실적인 방법 5가지』방법을 하나씩 살펴보고 자신에게 적합한 것을 찾아 행동에 옮긴다면 분명 인공지능 분야의 뛰어난 인재가 될 것이다.

1. 수학적 개념의 기초 구축

AI를 잘하려면 선형대수학, 미적분학, 확률 등 몇 가지 기본 개념을 제대로 이해해야만 한다. 통계적 유의성, 분포 분석, 회귀 모델, 가능성 추정과 같은 통계를 이해하는 것도 중요하다.

그러나 무엇보다 가장 중요한 것은 학습에 대한 호기심과 흥미를 지속적으로 유지하는 것이다. AI는 끊임없이 변화하고 성장하며, 알아야 할 새로운 것들이 계속해서 등장한다는 사실을 잊지 말아야 한다.

2. AI에 대한 컴퓨터 프로그래밍 기술 배우기

AI에 대해 제대로 이해하기 위해서는 코딩 방법을 아는 것이 필수적이다.

그리고 Python은 AI를 다룰 수 있는 프로그램으로 적합하다. 파이썬은 무료이며, 간결하고 쉬운 문법 구조를 갖고 있어 초보자도 쉽게 배울 수 있다. 데이터 과학에 관심이 있다면 R도 좋은 선택이다. 하지만 많은 양의 데이터를 처리할 수 있는 모델을 구축하려면 Java나 C++를 배우는게 좋다.

어떤 언어를 선택하든 데이터 작업 및 변경 방법을 이해하면 복잡한 알고리즘을 만들고, AI 모델을 이해하는데 큰 도움이 된다. 이러한 프로그래밍 기초를 배우기 위해 Udemy , Coursera 및 Pluralsight와 같은 최고의 온라인 학습 플랫폼에서 시작하는 것이 좋다. 아래 교육 플랫폼은 여러분과 같은 초보자를 위한 훌륭한 교육 환경을 지원한다.

3.  AI 강좌 수강

온라인 강좌와 튜토리얼을 통해 AI를 배우는 것은 포괄적이고 의외로 상당한 재미가 있다. Udemy , Coursera 및 Pluralsight 및 Datacamp 와 같은 웹사이트에서 기계 학습 알고리즘, 수학적 개념, 딥 러닝 및 데이터 처리에 대한 기초부터 고급 주제까지 모든 것을 배울 수 있다. 대부분의 AI관련 교육과정안에는 기본적인 코딩 기술을 개발하는 과정과 함께 실제 응용 프로그램의 AI 원리에 대한 전반적인 과정을 담고 있다.

그외 포츈, 과학기술 정보 통신부, 네이버 등 국내외에서 추천하는 강의를 다음과 같이 소개한다.(1)(2)(3)

4. AI 도구를 사용해 경험을 쌓기

AI에 대한 이론적 지식을 갖는 것도 중요하지만, 그 지식을 실제 경험을 통해 적용하는 것도 매우 중요하다. 다행스럽게도 Python은 데이터 조작 및 분석 요구 사항을 위해 Pandas , NumPy 및 Scikit-Learn 과 같은 다양한 AI 도구 및 패키지를 제공한다 . 배열 작업에는 NumPy가 적합하고 Scikit-Learn은 기계 학습 알고리즘에 가장 적합하다.

PyTorch 와 Keras는 머신러닝(ML) 및 딥러닝(DL) 모델을 구축하기 위한 강력한 라이브러리 프로그램이다. 일관된 연습과 함께 라이브러리 프로그램 도구를 정기적으로 사용하면 AI 전문가가 되는 데 도움이 될 것이다. 고급 도구 세트를 사용하여 보다 기본 개념을 잡고 복잡한 프로젝트를 만들어가면 AI전문가가 되는 일은 불가능하지 않다.

5. 인턴십 신청

인턴십을 신청하는 것은 수업을 마치고 포트폴리오를 구축한 후 실제 경험을 쌓고 구직 능력을 향상 수 있는 좋은 방법이 될 수 있다. 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 공유하자. 

지역 모임 및 AI 해커톤에 참석하고, 전문 네트워킹 프로필을 업데이트하고, AI 교과 과정을 이수하라. 그리고 언제나 도전을 두려워하지 말고 기꺼이 뛰어들라.

마무리

빠르게 성장하는 AI 분야에서 성공하려면 끈기와 인내가 필수적이다.

AI 개념을 익히는 것은 단거리 경주가 아닌 마라톤과 같다. 시간과 노력, 시행착오가 필요하다. 끊임없이 진화하는 AI 환경에서는 최신 연구 진행 상황에 대한 최신 정보를 업데이트하는 것도 중요하다.

AI를 학습하려면 실험이 필수적이다. 주저하지 말고 다양한 방법과 접근 방식을 시도해 보라. 때로는 실습 경험이 이론 교육보다 더 효과적일 수 있다.

마지막으로, 학습에 계속 참여하기 위한 동기를 유지하고 이 분야에서 탁월한 성과를 거두겠다는 초심을 잃지 말아야 한다. 흥미로운 프로젝트에 참여하거나 관심사를 공유하는 열정적인 개인과 협력하면 AI를 마스터하는 여정이 더 수월할 것이다.

AI 전문가가 되어 있을 미래의 당신을 응원한다.