AI 학습 계획

AI 개발자로 커리어 전향

6년 남짓 프론트 개발자로 일하면서 참 즐거웠던 것 같다. 문제를 해결하기 위해 고민하는 과정도 즐거웠고, 수많은 솔루션을 찾으며 공부했던 시간들도 좋았다. 배움에 끝은 없다지만 이제는 새로운 분야를 경험해보고 싶어졌다. 새로운 것을 알아가면서 좀 더 놀라움이 있었으면 좋겠고, 가치를 만들어내는 일을 하고 싶어졌다. 패스트캠퍼스에서 업스테이지 AI Lab 과정을 시작했고, 앞으로 여기에 집중해보려 한다.

무엇을 목표로 할까?

언제나 그랬지만 신입 수준으로 입사하고 싶은 마음은 없기 때문에, 나는 더 높은 곳을 향해 학습해야한다. 목표가 높은만큼 7개월만에 인공지능 분야를 내가 원하는 수준으로 끌어올린다는 것은 사실 불가능하다. 이 분야는 정말 넓고 빠르고 깊어서 공부해야 하는 양도 많고, 알아야 하는 도메인 지식도 참 많기 때문이다. 그래서 효율적으로 학습하기 위해 몇가지 목표를 정했다.

첫번째, 수학

현재 AI의 발전 속도가 무척 빠르기 때문에 상황에 따라 분야를 계속 옮길 수 있는 역량이 중요한 것 같다. 그래서 수학에 대한 이해도가 중요하다. 인공지능 분야에서 수학에 대한 이해도를 높이는 것은 요리사가 재료에 대한 이해도를 높이는 것과 비슷하다고 생각한다. 수많은 인공지능 기술이 이미 나와있지만 그들을 잘 사용하려면 기술에 대한 이해도가 높아야 한다. 각각의 알고리즘은 수학으로 표현되고 만들어지기 때문이다. 이를 위해서 확률, 선형대수, 이산 수학 등을 학습해야 한다. 다행히 부스트코스에서 무료로 좋은 강의를 제공하고 있다.

두번째, 경험 넓히기

다양한 데이터를 다뤄보아야 한다. 어떤 데이터를 어떻게 다뤄야 하는지는 직접 경험해봐야 알 수 있는 것이기 때문에 부족하더라도 빠른 시일내에 여러가지 경진대회에 참여하면서 경험하려 한다. Kaggle에서 다양한 대회를 개최하고 있고, 이곳에서 다른 사람들이 문제를 해결하는 과정을 살펴볼 수 있기 때문에 빠르게 합류한다면 큰 도움이 될 것 같다.

패스트 캠퍼스의 AI 과정은 다른 국비지원 과정에 비해 난이도가 있기는 하지만, 그럼에도 개발을 처음 시작하는 사람들도 많기 때문에 실제로 AI 학습을 시작하기 까지는 조금 시간이 남아있다. 그동안 Coursera에서 Andrew Ng교수님의 강의로 기초를 쌓아보자. 그래야 실제 수업에 들어갔을 때 좀 더 생산적인 질문을 할 수 있을 것 같다.

마무리하며

최소 7개월, 또는 그 이상을 집중해서 학습해야 하므로 체력도 잘 챙겨야 할 것 같다. 항상 느끼는 거지만 몸이 아프면 정말 한참을 쉴 수 밖에 없게 되니까. 루틴도 일정하게 돌려보고, 건강 잘 챙기면서 도전해보자. 화이팅!