개발자

AI 진로를 어떻게 나아가야 할까요?

2024년 05월 14일조회 435

현재 27살 전문대 컴퓨터공학(3년제 2학년) 재학중인 학생입니다. AI분야를 진로로 희망하고 있는데 제가 해당 분야에 관한 지식이나 현재 취업 트렌드에 대해 밝지 않아 조언을 얻고자 이렇게 글을 쓰게 되었습니다. 1. 대학원 빌드업 취업공고를 보다보면 결국 AI핵심 분야는 석/박사가 요구되는 것이 현실이고 그리고 개인적으로도 전문적인 지식을 기르고 싶어 취업 후 대학원을 생각하고 있습니다. 여기서 문제는 학사 학위인데요 지금 전문대를 졸업하고 나면 전문학사로 졸업하게 될텐데 학점은행제 학사 출신은 괜찮은 대학원에 들어가기 어려움이 좀 있다고 들어서 우선 취직을 한 뒤 4년제를 들어갈 생각입니다. 1) 취직 후 야간대학 2) 취직 후 돈 모아서 주간대학 처음에는 야간대학을 고려하고 있었는데 요새 야간대학이 많이 줄고 있다고 들었고 야간대학에 컴퓨터 공학과가 없을 수 있다고 들었습니다. 그래서 취직 후 돈을 모으고 회사를 나와서 그냥 주간대학에 들어가서 학사를 따는 게 나을지 궁금합니다. 2. 필요한 공부 취업을 중요시 하는 전문대학교 커리큘럼과 교육방식은 아무래도 탄탄한 전공 지식을 위한 교육 보다는 전공 지식은 얕게 주로 당장의 실무 능력을 키우는것에 초점이 맞춰져 있습니다. 그래서 다른 학교의 강의계획서나 커리큘럼을 참고해 도서관에서 괜찮은 전공서를 빌려서 몇일 전 부터 공부를 하고 있습니다. 차후에 원서도 고려하고 있습니다.(영어 실력은 좋지 않지만 번역기에 ai 도입 되고 번역 퀄리티가 정말 좋아서 가능할 거 같습니다.) 그런데 혼자서 준비하다 보니 맞는 방향성을 갖고 공부를 하는건가?하는 불안감이 있어 이 부분에 있어 조언을 구하고자 합니다. 1) 개발 어떤 언어와 라이브러리 등을 공부하는 게 좋을지 2) 전공지식 어떤 전공 과목들을 공부하는 게 좋을지 혹시 책도 추천 해주신다면 감사하겠습니다.

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익명님의 질문

답변 2

JSON님의 프로필 사진

AI 분야로 진로를 희망하시는 이유는 여쭤보지 않아도 알 것 같습니다 . 석/박사를 요구하는 이유는 분야자체가 연구경험이 필요하다보니 요구되는것이며 , 야간대학원은 크게 하고자하는 바에 도움이 되지 않을 것 같네요. 우선 취직을 한다고 말씀하셨는데 , 어떤 곳으로 취직을 하는지도 여쭤보고싶네요. 졸업했으니 일단 아무데나 취업을 한다고 했을 때 목표로 하셨던 AI관련 업무랑은 영영 멀어지게 될 가능성이 높구요. 전공생이 어떤 언어와 라이브러리를 공부하면 좋을지 어떤 전공 과목들을 공부하는게 좋을지 모르는 것은 너무너무 안타깝습니다 . 파이썬을 기반으로 판다스 , 넘파이 머신러닝 , 딥러닝 공부해야 될 부분은 굉장히 많은데 AI에서도 어떤 것을 하고 싶은지도 분명히 하셔야 할 것 같네요. 요즘 비전이죽고 LLM이 굉장히 화두이지만 또 어떻게 될 지 몰라 최신논문들 , 트렌드에 민감한 분야이기도 하구요 . 단순히 전망이 좋을 것 같다는 생각하나로 하고싶은거면 생각을 다시 해보셔야 할 듯 합니다

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익명

작성자

2024년 05월 15일

음 나이도 늦은 나이고 학사나 석사나 결국 돈이 필요하니 취직을 가능한 빠르게 해야 된다고 생각해서 개발자로써 어디든 빨리 가는게 맞지 않나 싶어 저렇게 썼었네요. 솔직하게 말씀드리면 전망이 좋아보인다 + 관심이 간다 라는 단순한 생각으로 정한것은 맞습니다. 교수님이나 주변에서나 어느 분야로 갈지 슬슬 노선을 확실하게 정하라고 들었고 왜 그런 말을 하는지 잘 알고 있습니다만 솔직히 잘 모르겠습니다. 제가 개발쪽에서 뭘하고 싶은건지 프론트엔드 백엔드 DB AI 보안 게임 클라우드 등등 그 수 많은 분야들이 너무 막연하게 느껴집니다. 배우는것에 재미를 느끼고는 있지만 이래저래 깔짝깔짝 하다보니(이건 제가 끈기긴 부족해서 그런 거 같네요) 깊이가 없고 이 상태로 노선을 정하자니 불안한 부분이 있고요. 그래서 저들 중 흥미가 좀 더 가는 DB나 AI 중에서 골라서 파보자 싶어서 글을 썼었습니다.

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익명

작성자

2024년 05월 15일

개인적으로 강의 중 가장 흥미가 갔던건 과목을 막론하고 어떻게든 책속에서 성능을 올리고 보완하는 모습과 결과물들을 보는게 재밌긴 했습니다

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삭제된 사용자

2024년 05월 15일

안녕하세요. AI 전공은 아니지만 개인적인 경험 상의 첨언을 해드리고자 합니다. 일단 JSON님의 답변과 그에 달린 댓글을 기반으로 답변드립니다. 다만, 원글과 댓글 모두 작성자님께서 무엇을 했는지가 전혀 없기 때문에 아무것도 없다는 것을 전제로 말씀드립니다. 1. 진로가 막연하다. 굉장히 흔한 경우입니다. 그래서 질문자님처럼 현재의 트렌드에 맞춰 진로를 정하는 것은 흔한 일입니다. 따라서 주로 웹, 앱, 게임, AI를 '먼저' 떠올립니다. 그러나 이 '먼저' 선택한 것에서 끝나기 때문에 문제가 발생합니다. 무엇을 선택하든 일단 어느정도 깊이있게 뭔가(공부와 프로젝트 등)를 하고 나면, 그 과정에서 본인의 적성, 흥미, 성향 등이 구체화됩니다. 그에 따라 본인의 선택에 확신을 주기도 하고 다른 진로로 방향을 틀기도 하죠. 따라서 일단 AI로 정했으니 뭐라도 해보는 방향으로 진로를 탐색하시면 좋을 것 같습니다. 생각만 해서는 아무것도 바뀌지 않습니다. 2. 성능 향상에 흥미가 있다. 딱히 도움이 되진 않습니다. 사실상 모든 분야가 그걸 위해 발전하고 있으니까요. 비단 IT에 국한된 얘기도 아닙니다. 마케팅, 문학, 운동 등 성능으로 묶을 수 있는 지표는 어디든 있고 어디든 그것에 대한 발전을 도모합니다. 1번과 연계되어 말씀드리면, 흥미가 이렇듯 매우 추상적인 이유는 깊이 있는 무언가를 하지 않았기 때문으로 생각됩니다. 이제 질문 글로 돌아와서,, 3. 대학원 입시에서의 학사학위 일단 인지하신 것처럼 대학원 입학을 위해서는 4년제 학사가 필요합니다. 학점은행제가 불리한 것도 맞습니다. 일단 공공연히 떠도는 얘기는, 대학원 입시에서 제일 중요한 것은 학점과 학벌이며 학벌에 따라 평가에 가중치가 달라집니다. 물론 연구경험, 수상이력 등에 대한 정성적인 평가 또한 들어가고, 심지어는 학년 별 학점, 전공학점 등에 따른 정성평가가 들어갑니다. 최근 추세는 이러한 정성평가의 비중이 커지고 있다는 얘기가 있긴 하지만, 아직까지는 가장 중요하게 작용하는 것은 학점과 학벌이라는 것이 정론입니다. 그러므로 학점은행제를 피해 4년제를 택하시겠다는 것으로 이해를 했는데, 그 전제를 먼저 고민해보실 필요가 있을 것 같습니다. 학점은행제 출신은 '입시 경쟁에서 불리'한 것입니다. 즉, 목표로 하시는 대학원에 따라 얼마나 중요할 지가 달라지고, 그에 따라 학점은행제로 충분할지, 어떤 4년제 대학교로 들어가야 할지, 그러면 그 학교는 어떤 식으로 내가 들어갈 수 있는지-편입과 입시제도 등 조사-를 알아봐야 하고 결정해야 합니다. 자, 그러면 어디 대학원을 갈지를 정해야겠죠. 이를 위해서는 어떤 연구실에 갈지를 정해야 합니다. 대학원은 연구를 하는 곳이고 연구는 굉장히 세부적인 분야에서 이뤄집니다. 그리고 대학원에 최종합격하기 위해서는 소속되기 희망하는 연구실의 지도교수님께 연구실에 들어오는 것을 허가 받아야 합니다(소위 컨택이라고 부르는 과정입니다.) 따라서 본인의 (학부 수준에서 구체적인) 연구분야를 결정해야 하고 관련 연구실을 찾아야 하고, 컨택을 해봐야 합니다. 그러므로 연구실을 찾아봤으면, 해당 연구실이나 해당 학교의 연구실들의 대학원생들의 학부 레벨, 스펙 등을 찾아보면서 컨택과 입시에 대한 준비를 해야 합니다. 이제서야 어떤 식으로 학사학위를 취득해야 하는지를 결정할 기준이 마련됩니다. 4. 필요한 공부 이건 아직 고민할 수가 없습니다. 목적이 없기 때문입니다. 다만, 일반적으로는 (1) 영어 (2) 수학 (선형대수학, 통계학 등) (3) 전공핵심과목 (일반적으로는 알고리즘/자료구조, 컴퓨터구조론, OS, 컴퓨터네트워크, DB) (4) 기본적인 ML, DL 공부 가 필요합니다. (1) 영어는 기본입니다. (2), (4)는 AI에서는 필수입니다. 특히, AI는 수학이 굉장히 중요한 분야이며 많은 AI대학원들은 입시과정에서 수학 시험을 치루는 것으로 알고 있습니다. (3)은 컴퓨터공학의 핵심으로 알고 있으며 많은 컴퓨터공학과 대학원들은 입시과정에서 전공시험의 과목으로 해당 과목들을 채택하는 것으로 알고 있습니다. 추가적인 공부는 진로에 따라 정해지겠죠. 5. 개발 AI 등의 응용분야들은 연구 과정에서 개발이 필요한 역량입니다. 실험도 해야 하고, 연구를 떠나 과제 등을 수행하는 데 필요합니다. AI 분야에 대해서는 JSON님께서 말씀하신 것들이 기본인 것으로 알고 있습니다. 마무리하며,, 저도 시작이 굉장히 늦은 편입니다. 학사학위를 20대 후반에 취득했으니까요. 그러니 조급함에 너무 많은 것을 놓치지 않으시길 바랍니다. 도움이 되셨길 바랍니다.

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2024년 05월 14일

이런 질문을 주셔서 감사합니다. AI 분야는 매우 빠르게 성장하고 있기 때문에 지금부터 치열하게 준비해 나가시면 훌륭한 기회를 잡을 수 있을 것입니다. 1. 대학원 입학 방향성 - 대학원 입학은 분명히 AI 분야에서 전문성을 키우는 좋은 방법일 수 있습니다. 그러나 많은 기업들이 석사 학위를 요구하는 것이 맞지만, 그렇다고 해서 반드시 대학원을 가야만 하는 것은 아닙니다. 실제로 많은 기업들이 실제 프로젝트 경험이나 포트폴리오를 더 중요하게 생각하기도 합니다. - 만약 진정으로 전문적인 연구에 관심이 있거나, 앞으로 학계로 진출할 계획이 있다면 대학원 과정을 고려하는 것이 좋습니다. 그렇지 않다면, 취직 후 경력을 쌓으며 필요한 공부와 자격증 취득 등으로 스킬셋을 넓혀 나가는 방법도 생각해볼 수 있습니다. 2. 필요한 공부 - 언어: Python과 R은 데이터 분석과 머신러닝에 가장 널리 사용되는 언어입니다. 특히 Python은 그 문법이 비교적 직관적이고, 다양한 라이브러리(Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, TensorFlow 등)로 인해 AI 분야에서 가장 널리 쓰이고 있습니다. - 전공 과목: 확률 및 통계, 선형 대수학, 계산 이론 등의 수학 및 컴퓨터 과학 관련 기본 과목을 탄탄하게 공부하는 것이 중요합니다. 추가로 머신러닝과 딥러닝 관련 과목도 공부를 해보세요. 3. 추천 도서 - "Deep Learning" by Ian Goodfellow, Yoshua Bengio and Aaron Courville: 딥러닝에 대한 깊은 이해를 돕는 성서와도 같은 책으로 알려져 있습니다. - "Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow" by Aurélien Géron: 실용적인 기계 학습 스킬을 갖추고 싶다면 이 책을 추천합니다. - "Python Machine Learning" by Sebastian Raschka and Vahid Mirjalili: Python을 이용한 머신러닝 입문서로 좋습니다. 마지막으로 AI 분야는 연구가 아주 활발하게 이루어지고 있으며, 매년 새로운 논문과 기술들이 나오고 있습니다. 따라서 최신 트렌드를 잘 파악하고, 항상 배움의 자세를 가지고 있는 것이 중요합니다.

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