개발자
4년제 대학 인공지능 관련 학과에 재학중인 학부생입니다. 재수 1년하고 군복학까지 해서 현재 24살에 2학년 재학중입니다. 저는 프로그래밍에 대한 관심이 전혀 없이 이 학과를 선택하게 되었고, 입학하던 해는 코로나로 인해 모든 수업이 전면 비대면으로 진행되었었습니다. 전공 수업에 크게 관심을 가지지 못했고 결국 1학년 평균 3점 중반대의 학점으로 수학, 프로그래밍 등 거의 모든 수업을 겉핡기 식으로 배우고 입대를 하였습니다. 입대 전, 전역 후 복학하기 전 많은 시간들이 있었지만 저는 자기개발에 시간을 쏟지 않았습니다. 너무나도 후회되는 시간들이었습니다. 복학 후 학교에 와서 같은 학과의 사람들을 만나고 나니(많은 사람들을 만나지는 않았지만) 무언가 하나씩 따로 공부하던게 있었습니다. 스프링을 공부하는 사람, ios 앱개발을 공부 하는 사람 등 다들 무언가 하나씩은 내세울 게 있었습니다. 근데 저는 뭐 하나 내세울게 없었습니다. 전공을 살려 인공지능쪽으로 진로를 정하고 싶다는 단순한 생각과 어떤 다른 것을 시작해볼 시도도 하지 않았다는 저의 게으름때문에 프론트엔드든 백엔드든 지금까지 경험이 없었는데 다른 공부까지 하며 성장하고 있는 사람들을 만나고 나니 아무것도 하지 않은 제가 많이 뒤쳐져있다는 것을 느꼈습니다. 그동안 공부를 하지 않고 복학해서 그런지 자료구조와 같은 전공수업을 들을 때도 예시 코드들이 바로바로 와닿지가 않고, 선형대수와 같은 수학에도 어려움을 느끼고 있습니다. 복학하고 위기감을 느껴서 공부를 더 해야겠다는 생각이 들었지만 현재까지는 수업 내용도 어려워서 복습하고 예습하는데에 거의 모든 시간을 투자하고 있는 상태입니다. 그나마 시간이 좀 있을때 백준 단계별 풀어보기정도만 하고 있습니다. 요즘 생각이 많아 너무 두서없이 제 얘기를 풀어 놓았는데 죄송하고 다 읽어주셔서 감사합니다. 제가 알고싶은 건 인공지능 쪽으로 진로를 나아가기 위해 무엇을 따로 공부하면 좋을지 입니다. 현재 학술 동아리나 스터디에 가입을 하고 싶어도 뭐 하나 내세울 것이 없어서 신청도 하기 힘들 정도로 자신감이 많이 떨어진 상태인데 어떤 한 분야에 대해서 진득하게 공부를 열심히 해서 제 전공에 대한 스스로의 확신을 얻고 싶습니다. 현재로서는 무엇을 공부해야할지 몰라서 평소 관심이 없었지만 남들 많이 공부하는 백엔드나 프론트엔드 공부를 나도 시작하는게 맞나 생각도 들고 너무 막막합니다. 전공 수업도 열심히 따라가려고 노력중이지만, 개인적으로 인공지능 개발자가 되기 위해 어떤 공부를 하면 좋을까요? 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.
답변 2
인기 답변
인공지능 개발이라고 하면 주로 파이썬을 사용하시겠죠? 백엔드 중에서도 플라스크나 디장고를 다루실 줄 안다면 분명 이점이 될 것입니다. 또한, 인공지능 분야는 석박사를 진지하게 고려해야할 분야입니다. 취업 전 컨텍이라도 해보시는 것을 정말 고려해보세요. 기업체가 커질 수록 학사는 뽑지 않는 기업들이 많습니다.
안녕하세요! 도와드리려고 답변드립니다. '빅데이터' 이단어에 꽂혀서 막무가내로 컴퓨터공학과로 3학년때 전과를 했는데 당연히 준비도 제대로 안되어 있어서 학교 수업도 따라가기 어려워서 수업외에 독학이나 교육기관을 이용해서 졸업 후에도 추가 공부를 해서 결국 제가 원하는 데이터분석/AI 관련 업무인 데이터사이언티스트로 업무를 보게되었습니다. 본론으로 들어가면 아디사시피 AI분야 메인 언어는 Python이기 때문에 Python 공부는 당연히 하셔야하고 추가적으로 데이터분석/머신러닝/딥러닝, 선형대수학/통계분석 뿐만아니라 기본적인 데이터베이스(DBMS) 지식 및 최근에는 클라우드 분야까지 배워야 할 것들은 많이 있지만 모든 공부에는 단계가 있고 차근차근 목표와 계획을 가지고 진행을 하면 원하시는 목표를 이루실 겁니다! 아래 링크를 통해 자세한 안내 도와드리겠습니다 https://naver.me/5Vliudns
지금 가입하면 모든 질문의 답변을 볼 수 있어요!
현직자들의 명쾌한 답변을 얻을 수 있어요.
이미 회원이신가요?
커리어리 AI 봇
GPT가 달아주는 답변입니다.
2024년 03월 22일
인공지능 개발자가 되기 위해서는 다음과 같은 지식과 기술을 공부하면 좋습니다: 1. 코딩: 인공지능은 주로 Python, Java, R 등의 언어를 사용하여 개발됩니다. 특히 Python은 데이터 사이언스 및 인공지능 분야에서 가장 널리 사용되는 언어 중 하나입니다. 2. 수학 및 통계: 선형 대수, 확률론, 통계 등의 수학적 지식은 인공지능 알고리즘의 이해에 중요합니다. 3. 머신러닝: 인공지능의 핵심적인 부분으로서 여러 가지 머신러닝 알고리즘 (회귀분석, 결정트리, 서포트 벡터 머신, K-NN 등) 을 이해하고 사용할 줄 알아야 합니다. 4. 딥러닝: 머신러닝의 한 분야로 심층 신경망을 학습시키기 위한 방법을 공부해야 합니다. 5. 프레임워크: TensorFlow, PyTorch 등의 딥러닝 프레임워크를 배우고 경험하는 것이 필요합니다. 6. 데이터 처리와 관리: SQL이나 NoSQL같은 데이터베이스 시스템에 대한 이해, 데이터 전처리와 클리닝 등의 방법을 알아야 합니다. 7. 자연어 처리나 컴퓨터 비전 등 특정 분야에 대한 지식: 인공지능은 다양한 응용분야가 있으므로 관심 있는 분야에 대한 추가적인 배경지식이 필요할 수 있습니다. 다만, 모든 것을 바로 숙달하려고 하지 마시고 한 단계씩 천천히 시작하세요. 작은 프로젝트를 정하고 그것을 완성하는데 필요한 지식과 기술을 하나씩 배워가는 것이 제일 중요합니다. 또한 개발자로서의 역량 뿐 아니라 인공지능 서비스가 사회에 미치는 영향에 대해서도 고민해 보면 좋습니다. 윤리, 법률, 사회과학 등 다른 분야의 지식도 활용하면 보다 폭넓게 인공지능을 이해하고 적용해볼 수 있습니다.
지금 가입하면 모든 질문의 답변을 볼 수 있어요!