AI 개발자가 되고 싶나요? 🤖💡 하지만 어디서부터 시작해야 할지 막막하다면, 이 가이드북이 딱 맞는 길잡이가 되어줄 거예요! AI의 핵심 개념부터 실무에 필요한 기술, 그리고 유용한 학습 자료까지 한 번에 정리해봤습니다. 지금부터 함께 알아볼까요?
📌 목차
1. AI 개발자의 역할이란? 2. 필요한 기술 & 학습 로드맵 3. 효과적인 학습 방법 4. AI 개발에 사용되는 주요 도구 5. RAG란 무엇인가? 6. Hugging Face란? 7. 유용한 학습 자료 및 사이트 8. 마무리 & 다음 단계
1. AI 개발자의 역할이란?
AI 개발자는 머신러닝과 딥러닝을 활용하여 데이터를 분석하고 문제를 해결하는 전문가입니다. 주로 다음과 같은 작업을 수행합니다:
- 데이터 수집 및 전처리
- 머신러닝/딥러닝 모델 설계 및 학습
- 모델을 실제 서비스에 적용 및 배포
- AI 모델 성능 최적화
2. 필요한 기술 & 학습 로드맵
| 분야 | 필수 기술 |
|---|---|
| 프로그래밍 | Python, NumPy, Pandas |
| 머신러닝 | Scikit-learn, 데이터 분석 |
| 딥러닝 | TensorFlow, PyTorch |
| 데이터베이스 | SQL, NoSQL |
3. 효과적인 학습 방법
📌 추천 학습 경로:
- Python 기본 문법 익히기
- 데이터 분석 & 머신러닝 기초 공부
- 딥러닝 개념 학습 후 실전 프로젝트 수행
- 오픈소스 프로젝트 참여 및 포트폴리오 만들기
4. AI 개발에 사용되는 주요 도구
📍 주요 프레임워크:
- TensorFlow - 구글이 만든 딥러닝 라이브러리
- PyTorch - 연구 및 실무에서 많이 쓰이는 딥러닝 프레임워크
5. RAG란 무엇인가?
💡 RAG (Retrieval-Augmented Generation)은 미리 학습된 AI 모델이 외부 데이터를 검색해 응답을 생성하는 기술입니다.
6. Hugging Face란?
Hugging Face는 다양한 AI 모델을 제공하는 플랫폼입니다. Transformers 라이브러리를 통해 자연어 처리(NLP) 모델을 쉽게 활용할 수 있습니다.
7. 유용한 학습 자료 및 사이트
8. 마무리 & 다음 단계
🚀 AI 개발자의 길은 쉽지 않지만, 꾸준히 학습하고 프로젝트 경험을 쌓으면 분명 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 도전해보세요!