오늘날의 세계에서 인공 지능(AI)은 빠르게 발전하고 있으며 기술 분야에서 가장 흥미로운 분야 중 하나가 되었습니다. 소셜 미디어 알고리즘부터 음성 비서, 자율주행차에 이르기까지 AI는 산업과 일상생활을 변화시키고 영향을 미치고 있습니다. 광범위한 뿌리는 AI 기반 솔루션에 대한 기업의 의존도가 높아지는 것으로 해석됩니다. 이에 따라 숙련된 AI 개발자에 대한 수요가 날로 증가하고 있다. 따라서 AI 개발자가 될 생각을 하고 있다면 지금이 이 흥미진진한 경력을 시작하기에 완벽한 시기입니다.
AI 개발자란?
AI 개발자는 다양한 비즈니스 요구 사항을 충족하기 위해 인공 지능 솔루션을 설계, 개발 및 구현하는 일을 담당합니다. 이들의 임무에는 데이터 처리, 학습, 의사결정이 가능한 지능형 시스템 구축이 포함됩니다. 다음으로 좋아할 TV 프로그램을 제안하는 것부터 스마트 홈 장치를 활성화하거나 AI 챗봇을 사용하여 고객 서비스를 개선하는 것까지 AI 개발자는 이러한 정교한 애플리케이션을 구축하는 데 중추적인 역할을 합니다.
AI 기술의 기하급수적인 성장은 2024년까지 AI 기반 음성 비서의 증가 예상에 반영됩니다. ****Statista -in-use/)는 이 수치가 84억 명에 달할 것으로 예측합니다. 이는 전 세계 인구보다 높은 숫자로, AI 시스템을 구축, 유지 관리 및 개선할 수 있는 전문가에 대한 수요가 상당히 높다는 것을 나타냅니다.
AI 개발자는 어떤 일을 하나요?
AI 개발자는 AI 시스템을 개발 및 유지 관리하는 데 중요한 역할을 하며, 이를 통해 데이터를 분석하고 예측하며 복잡한 작업을 자동화할 수 있습니다. 이를 위해서는 비즈니스의 특정 요구 사항에 맞는 강력한 AI 솔루션을 만들기 위해 데이터 과학자, 기계 학습 엔지니어 및 소프트웨어 개발자와의 긴밀한 팀워크가 필요합니다. AI 개발자의 주요 임무는 다음과 같습니다.
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AI 알고리즘 및 모델 설계, 개발 및 구현
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추천 엔진, 챗봇 등 AI 기반 애플리케이션 구축
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최적의 성능을 보장하기 위해 AI 시스템 모니터링
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데이터 엔지니어, 머신러닝 전문가와 협업
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최신 AI 도구, 기술 및 프레임워크 유지
AI 개발자 기술
AI 개발에는 기술적 능력과 문제 해결 능력이 혼합되어 필요합니다. AI 개발자에게 필수적인 몇 가지 기술은 다음과 같습니다.
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프로그래밍 숙련도: Python 프로그래밍 언어에 대한 지식 -가이드-파이썬-가장 실용적인 애플리케이션), Java 및 R은 AI 모델 및 알고리즘을 구축하는 데 중요합니다.
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수학 및 알고리즘: AI는 수학, 특히 통계, 확률 및 최적화 기술에 크게 의존합니다.
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머신러닝 및 딥러닝: AI 개발자는 AI 애플리케이션을 구축하려면 TensorFlow, Keras, PyTorch와 같은 머신러닝 프레임워크에 익숙해야 합니다.
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데이터 분석: 대규모 데이터 세트를 분석하고 귀중한 통찰력을 추출하는 능력은 성공적인 AI 솔루션을 만드는 데 중요한 역할을 합니다.
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문제 해결 및 비판적 사고: AI 개발자는 비판적 사고를 활용하여 AI 시스템의 개발 및 실행 중에 발생하는 복잡한 문제를 해결해야 합니다.
AI 개발자 vs. 머신러닝 엔지니어
AI 개발자와 머신러닝 엔지니어는 밀접하게 관련되어 있지만 역할은 서로 다릅니다. AI에는 머신러닝, 딥러닝 등 다양한 기술이 포함됩니다. 기계 학습 엔지니어는 소프트웨어가 데이터를 학습하고 개선할 수 있는 알고리즘을 구축하는 데 중점을 두는 반면, AI 개발자는 기계 학습 모델을 대규모 시스템에 통합하는 광범위한 AI 애플리케이션에 중점을 둡니다. 두 가지 입장 모두 중요하지만 AI 개발자는 지능형 시스템 구축에 대해 보다 전체적인 접근 방식을 취합니다.
AI 개발자를 위한 최고의 도구
AI 개발자는 다양한 도구와 플랫폼을 사용하여 AI 애플리케이션을 구축, 테스트 및 배포합니다. 일반적으로 사용되는 도구는 다음과 같습니다.
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Python, Scala 및 Java: 프로그래밍 언어는 AI 및 기계 학습 프로젝트에서 널리 사용됩니다.
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TensorFlow 및 PyTorch: 머신러닝 및 딥러닝 모델 구축을 위한 선도적인 프레임워크
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Google Cloud AI 및 Azure AI: AI 애플리케이션을 대규모로 배포하고 관리하기 위한 클라우드 플랫폼
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IBM Watson AI: 엔터프라이즈급 AI 솔루션 구축을 위한 AI 도구 모음
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H2O.ai: AI 및 딥 러닝 모델 구축을 위한 오픈 소스 플랫폼
AI 개발자를 위한 취업 기회
AI 개발은 다양한 직업 기회를 제공하며, AI 전문가에 대한 수요는 계속 증가할 것으로 예상됩니다. AI 개발자로서 귀하는 의료, 금융, 기술, 자동차 등과 같은 산업에서 일할 기회를 갖게 됩니다. Glassdoor에 따르면 AI 개발자의 평균 급여는 약 $143,967(미국) 및 [€80,265]입니다.](https://www.glassdoor.com/Salaries/berlin-ai-developer-salary-SRCH_IL.0,6_IC2622109_KO7,19.htm) (독일) 연간, 경험을 쌓으면 보너스와 인상 기회가 제공됩니다.
AI 개발자가 되는 길
AI 개발자로서 경력을 쌓을 때 컴퓨터 과학, 데이터 과학 또는 관련 분야에 대한 배경 지식을 갖는 것이 중요합니다. 성공적인 AI 개발자 중 일부는 컴퓨터 공학이나 공학 학사 학위부터 시작하지만, 해당 분야에 진입하기 위한 보다 실용적이고 빠른 길은 집중적인 부트캠프를 통하는 것입니다. 예를 들어 Code Labs Academy의 AI 및 데이터 과학 부트캠프는 보다 집중적이고 실습적인 접근 방식을 원하는 사람들에게 훌륭한 옵션입니다.
Code Labs Academy의 데이터 과학 및 AI 부트캠프에서는 현장에서 성공하는 데 필요한 기술과 지식을 갖추기 위한 포괄적인 교육을 제공합니다. 경력을 바꾸려는 전문가이든 최근 졸업생이든 상관없이 우리의 부트캠프는 AI 분야에서 성공적인 경력을 쌓는 데 필요한 이론적 기초와 실제 경험을 제공할 수 있습니다.
12주 풀타임 및 24주 파트타임 프로그램은 실습 프로젝트, 실제 시뮬레이션 및 전문가 지도를 통해 AI 기술에 대한 깊은 이해를 제공하도록 설계되었습니다. 귀하의 업무에는 기계 학습 모델 구축, AI 애플리케이션 배포 등 직장에서 수행하는 것과 유사한 AI 프로젝트가 포함됩니다.
