인공 지능 전문가가 되려는 사람들을 위한 전체 가이드

가이드 마스터링 AI | 소개

AI로 약칭되는 인공 지능은 기계가 인간 지능을 자극하는 것입니다. 그것은 인간이 보여주는 타고난 지능과는 대조적입니다. John McCarthy가 1995년에 인공 지능이라는 용어를 만든 이후로 AI의 사용과 그 발전은 오늘날 로봇 공학에서 인터넷 기반 서비스, iOS의 개인 비서 Siri에 이르기까지 거의 모든 곳에서 AI의 사용을 볼 수 있을 정도로 크게 성장했습니다.

AI의 발달로 로봇에게 그러한 권한이 부여되는 것에 대한 대중의 우려가 커지고 있습니다. 남은 것은 AI 확산에 대한 대중의 두려움을 막기 위해 터미네이터와 같은 블록버스터의 출시였습니다. 그러나 실제 터미네이터가 세계를 장악할 가능성은 매우 낮습니다. 반면에 AI는 시간이 지남에 따라 향상되고 특히 직업 분야로 성장할 것입니다.

왜 AI를 공부해야 하나요?

왜 안되지? 당신의 직업 분야로 AI를 선택해야 하는 많은 이유가 있습니다. AI가 무시해서는 안 되는 완벽한 직업 옵션인 이유를 이해할 수 있도록 논의해 보겠습니다.

• 도전과 흥미진진함: AI는 의심할 여지 없이 도전적인 분야이지만 그만큼 흥미진진합니다. 끊임없이 발전하고 더 좋아지고 더 좋아지고 아무도 한계를 모릅니다. 자율주행차에서 인간 행동 예측, 말하는 로봇에 이르기까지 이 분야가 성장하는 방식은 예측할 수 없습니다.
• 높은 산업 수요: 예, 시장에서 데이터 과학자와 AI 전문가에 대한 수요는 실제로 매우 높습니다. 그것은 당신을 위한 더 많은 직업 옵션을 가질 뿐만 아니라 증가하는 가치도 있습니다.
• 높은 급여: 당신이 잘 지불되지 않을 것을 두려워하는 사람들을 위해, 두려워하지 마십시오. 이 일은 힘든 만큼 보람도 있습니다. 사실, 그것은 오늘날 가장 높은 급여를 받는 직업 중 하나입니다.

아직 확신이 서지 않습니까? 계속 읽고 생각을 바꾸려는 경향이 있을 수 있습니다. 이제 우리는 AI 전문가가 될 수 있는 방법에 대해 논의할 것입니다.

레벨 0:그라운드 설정:

수학이 두렵지 않으세요? 코딩을 좋아하세요? 그렇다면 이 분야는 당신에게 완벽합니다. 중요한 것은 기반을 명확히 하는 것입니다. 물론, 당신은 항상 당신의 기술을 연습하고 연마할 수 있습니다. 따라서 코딩이 평범하거나 수학 능력 향상이 필요하다고 생각되면 AI를 포기하지 마십시오.

레벨 1:기본 사항 다루기:

이 단계에서, 당신은 먼저 당신의 뿌리를 강화해야 할 것입니다. 이 분야의 필수적인 부분인 많은 개념이 있으므로 대부분에 대해 심오한 아이디어를 얻어야 합니다.

• 선형 대수학, 통계 및 확률 다루기: 수학은 가장 먼저 다루어야 할 가장 기본적인 것이어야 합니다. 먼저 벡터, 행렬과 같은 개별 개념을 다룬 다음 차원, 통계 및 통계 테스트에 대한 사다리를 올려야 합니다. 다음으로 Bayes Theorem과 같은 확률 개념으로 넘어갑니다. 수학은 AI의 매우 중요한 부분이므로 잘하지 못하더라도 더 나아질 수 있습니다. 앞서 언급했듯이 이것은 쉬운 작업이 아니며 연습이 필요합니다.
• 프로그래밍 언어 선택: 다음으로 가장 중요한 것은 AI에서 큰 역할을 하는 프로그래밍 언어를 다루는 것입니다. 배우고 완성할 프로그래밍 언어를 선택해야 합니다. R, Python, JAVA, C 등 많은 선택이 있습니다. 사용 면에서 더 좋고 작업하기 더 쉽다고 느끼는 것을 선택하십시오.
• 데이터 구조 이해: 다음으로 데이터와 관련된 문제를 해결하는 방식을 개선하고 데이터 분석을 보다 정확하게 수행하여 오류를 최소화하는 자체 시스템을 설계할 수 있습니다. 스택, 연결 목록, 사전 등과 같은 데이터 구조를 이해하는 데 도움이 되는 프로그래밍 언어의 다양한 부분을 배우십시오.
• 이해 회귀 : 예, 회귀가 중요합니다. 계속 진행하기 전에 회귀에 대해 자세히 배우고 개념을 확실히 이해해야 합니다. 실제 응용 프로그램에서 예측을 수행하고 기계 학습의 기본 사항을 이해하는 데 도움이 됩니다.
• 다양한 기계 학습 모델 및 그 작동 이해: 다음 단계는 SVM, KNN, Random Forests, Decision tree 등과 같은 기존 머신 러닝 알고리즘에 대해 알아가는 것입니다. 알고리즘을 완전히 이해하여 문제를 해결하는 데 구현해 보세요. 이것은 쉽지 않으므로 기술을 완성하기 위해 열심히 노력해야합니다. 핵심은 명확하고 논리적이어야 합니다.
• 기계 학습 문제 및 솔루션 이해: 다음 단계는 사례에서 기계 학습 알고리즘을 사용하는 방법과 해당 알고리즘이 기능 등에 적합한 다양한 사례에서 구현될 수 있는 방법을 이해하는 것입니다. 레벨 2로 이동하기 전에 자신을 완벽하게 만드는 데 필요한 3가지 기본 단계인 지도 학습, 비지도 학습, 강화 학습이 있습니다.

레벨 2:AI를 사용한 딥 러닝

다음은 보다 심층적인 개념을 배우기 시작하는 AI의 복잡한 부분입니다.

• 자세히 알아보기 신경망 : 신경망은 기본적으로 인간의 뇌와 신경계를 모델로 한 컴퓨터 시스템입니다. 기반 알고리즘을 통해 데이터를 통합하여 작동합니다. 이는 AI 기계가 작동하는 방식의 기본이므로 이를 명확히 이해하는 것이 중요합니다.
• 신경망 이면의 수학 이해: 신경망은 레이어로 구축됩니다. 각 레이어에는 상호 연결된 '노드'가 있으며 각 노드에는 '활성화 기능'이 있습니다. '입력 레이어'는 네트워크에 패턴을 제공하고 내부 레이어는 '연결'의 도움으로 처리를 수행합니다. 그러면 내부 은닉층은 '출력층'에 출력을 제공합니다. 이 전체 작업 및 처리 뒤에 있는 수학을 공부해야 합니다. 학습할 몇 가지 기본 키워드에는 가중치, 활성화 함수, 손실 감소, 역전파, 경사하강법 등이 있습니다.
• 다양한 신경망 마스터하기: 이제 다양한 유형의 신경망과 다양한 경우에서의 사용에 대해 배워야 합니다. 기본 수학 함수는 동일하지만 구현이 다를 수 있으며 약간의 수정이 있을 수 있습니다. 다층 퍼셉트론, 순환 신경망, 컨볼루션 신경망, LSTMS 등은 몇 가지 유형의 신경망입니다.
• AI 영역에 대해 알아보기: 이제 이러한 신경망의 응용 프로그램에 대해 배우고 고유한 응용 프로그램을 구축할 준비가 되었습니다. 각 응용 프로그램은 다를 수 있고 다른 접근 방식이 필요할 수 있으며 때로는 AI의 모든 분야를 한 번에 마스터할 수 없으므로 단계별로 진행하십시오. 먼저 특정 필드를 선택한 다음 다른 도메인으로 이동합니다.
• 알아보기 빅 데이터 : 이 단계는 필수는 아니지만 AI의 큰 부분이므로 이 분야에서 도움이 될 것이므로 빅 데이터에 대한 기본 개념을 익히는 것이 좋습니다.

레벨 3:AI 마스터하기

마지막 단계에서는 지금까지 배운 내용을 더 많이 적용해야 합니다. AI를 마스터하기 위한 마지막 단계입니다.

• 알고리즘 최적화 마스터하기 :알고리즘의 최적화는 기본적으로 목적함수(Error function)를 최소화하거나 최대화하는데 도움이 됩니다. 이러한 기능은 결과의 효율성과 정확성에 역할을 하는 모델 내부 학습 가능한 매개변수에 따라 달라집니다. 그렇기 때문에 모델의 매개변수에 최적화 전략과 알고리즘을 적용하여 해당 매개변수의 정확도와 최적값을 얻는 방법을 배워야 합니다.
• 당신의 두뇌를 테스트하기: 다음 단계는 대회에 참가하여 자신을 드러내는 것입니다. 데이터 사이언스 대회 및 해커톤에 참여하여 실무 분야의 지식을 높이고 지식을 구현하십시오.
• 출판 및 읽기 연구: 다음으로 한 단계 더 나아가 연구에 착수해야 합니다. AI에 대한 연구 논문을 읽고 혁신가가 되는 방법을 배우십시오. 아직 개발 중인 사례에 대한 자신의 연구와 이해를 시작하십시오. 테스트도 중요합니다.
• 자신만의 알고리즘 출시: 조사를 마친 후 다음 단계는 그러한 경우를 해결하기 위해 자신의 알고리즘을 만들기 시작하는 것입니다. 수학을 해결하고 가능한 모든 방법으로 AI에 통합할 수 있는 방법을 확인하십시오. 당신은 다음 혁명을 가져올지도 모릅니다.

결론:

마지막에 이르면 너무 복잡하다고 생각할 수 있습니다. 우리는 거짓말을 하지 않을 것입니다. 복잡하고 마스터하는 데 시간이 걸립니다. 그러나 그것이 불가능하지는 않습니다. 필요한 것은 열심히 일하고 연습하고 일을 일관되게 하면 곧 AI를 마스터하게 될 것입니다.