귀하의 손이 키보드를 만지면, 인공 지능이 다음 몇 년 안에 귀하의 직업을 변화시킬 것입니다.
이 블로그 글에서는 AI 기술을 확장하기 위한 로드맵과 학습 자료를 공유하겠습니다.
이 로드맵은 기초부터 시작하여, 머신 러닝, 수학 또는 프로그래밍에 대한 배경이 전혀 없더라도 시작할 수 있는 유용한 아이디어를 얻을 수 있기를 희망합니다.
👉 참고: 이 블로그 포스트의 비디오 버전을 시청하고 전체 로드맵 PDF를 내 YouTube 채널에서 다운로드할 수도 있습니다:
이제 시작해 봅시다! 💪
왜 AI를 배워야 하는가?
인공지능, 기계 학습 및 딥 러닝은 1950년대부터 존재해 왔습니다. 이 분야는 알고리즘, 컴퓨팅 파워 및 특히 데이터의 풍부함으로 인해 지난 10년 동안 급격히 발전했으며, 최근 몇 년간에도 많은 발전이 이루어졌습니다.
오늘 우리가 자주 이야기하는 AI는 머신 러닝과 딥 러닝의 하위 집합인 생성형 AI입니다.
Generative AI, Deep Learning, Machine Learning, 그리고 AI 간의 관계. 저자 제공 이미지.
생성적 AI는 이제 코드를 작성하고 멋진 이미지를 생성하며 음악을 작곡하고 희귀한 질환을 진단하며 프레젠테이션을 위한 개요를 작성하고 이미지를 읽는 등 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
세계 각국의 기업들은 생성적 AI에서 가치를 창출하기 위해 경쟁하며, 더 나은 서비스와 제품을 만들고, 프로세스를 개선하고, 시간 소모적인 작업을 자동화하려고 노력하고 있습니다.
대기업들은 자사의 특정 문제를 해결하기 위해 AI 솔루션을 도입하는 데 서둘러하고 있습니다. 이것은 모든 것이 아직 매우 새로운 상황이기 때문에 황금 광산입니다. AI로 무엇을 구축하는 방법과 지식이 있다면, 엄청난 영향을 만들 수 있습니다.
AI 모델은 아직 많은 문제를 해결해야 합니다. 신뢰할 만하거나 안정적이지 않으며, 잠재적으로 편향을 가지고 있습니다. 그래서 우리는 깊은 이해를 가진 사람들이 더 필요합니다.