AI 관련 직업을 갖고 싶다면 아래와 같은 준비와 공부를 해볼 수 있습니다.
- 수학과 통계 공부: AI 분야에서는 수학과 통계 지식이 매우 중요합니다. 선형 대수, 미적분학, 확률과 통계 등을 공부하면 도움이 됩니다.
- 프로그래밍 공부: AI 분야에서는 프로그래밍이 필수입니다. 파이썬, 자바, C++, R 등의 언어를 익혀보세요.
- 머신 러닝과 딥 러닝 공부: AI 분야에서는 머신 러닝과 딥 러닝을 다룹니다. 머신 러닝과 딥 러닝의 이론과 모델링 방법을 익히고, TensorFlow, PyTorch, Keras 등의 라이브러리를 활용해 실습해보세요.
- 영어 공부: AI 분야에서는 영어로 된 논문과 기술 문서를 읽고 이해해야 합니다. 영어 실력 향상을 위해 영어 공부를 하시는 것이 좋습니다.
- 경험 쌓기: AI 분야에서는 프로젝트 경험이 매우 중요합니다. 대학교 내의 프로젝트, 대회 참가, 인턴십 등을 통해 경험을 쌓아보세요.
- 계속해서 학습하기: AI 분야는 빠르게 발전하는 분야입니다. 새로운 기술과 알고리즘을 학습하고, 끊임없이 업데이트된 지식을 습득하는 노력을 해야 합니다.
위와 같은 공부와 경험을 통해 AI 분야에서 취업하고 싶다면, 기본적인 지식과 기술을 익히는 것이 중요합니다. 또한, 관련 산업 동향과 최신 기술 동향을 파악하고, 꾸준한 업데이트와 자기 계발이 필요합니다.
AI 분야에서 공부를 하기 위해서는 여러 가지 무료 자료들을 참고할 수 있습니다. 아래는 추천해드릴 만한 사이트와 책입니다.
사이트
- Coursera (https://www.coursera.org/): AI 분야에서 유명한 강좌를 수강할 수 있는 사이트입니다. Andrew Ng 교수의 머신러닝 강의와 Deep Learning Specialization 등을 들을 수 있습니다.
- edX (https://www.edx.org/): AI, 머신 러닝, 딥 러닝 등의 강좌를 제공하는 사이트입니다. MIT, Harvard 등의 대학에서 진행되는 강좌도 들을 수 있습니다.
- Kaggle (https://www.kaggle.com/): 데이터 분석, 머신 러닝, 딥 러닝 등의 경진대회를 제공하는 사이트입니다. 경진대회 참여를 통해 실전 프로젝트 경험을 쌓을 수 있습니다.
- TensorFlow (https://www.tensorflow.org/learn): 구글에서 개발한 딥 러닝 프레임워크인 TensorFlow의 공식 사이트입니다. TensorFlow에 대한 기초부터 고급 기능까지 다양한 자료를 제공합니다.
- PyTorch (https://pytorch.org/): 페이스북에서 개발한 딥 러닝 프레임워크인 PyTorch의 공식 사이트입니다. PyTorch에 대한 기초부터 고급 기능까지 다양한 자료를 제공합니다.
책
- 모두를 위한 머신 러닝/딥 러닝 (한빛미디어, Andrew Ng 지음): 머신 러닝과 딥 러닝에 대한 기본적인 이론과 개념, 알고리즘, 응용 등을 다루는 책입니다.
- 파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석 (한빛미디어, Wes McKinney 지음): 파이썬을 활용한 데이터 분석에 대한 내용을 다루는 책입니다.
- 딥 러닝 입문 (위키북스, 알렉스 코트스 지음): 딥 러닝의 기본 개념과 딥 러닝을 구현하는 방법 등을 다루는 책입니다.
- TensorFlow로 시작하는 딥러닝 입문 (위키북스, 조휘용 지음): TensorFlow를 활용한 딥 러닝에 대한 내용을 다루는 책입니다.
위와 같은 자료들은 모두 무료로 제공되는 것이 있고 유료인 것도 있습니다.
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