기고 AI 전문가가 되기 위한 공부 어떻게 해야할까
4차 산업혁명의 가장 핵심 키워드는 역시 AI 인공지능 빅데이터다. 관련 학과와 학원도 우후죽순 생겨나고 있다. 하지만 체계적이지 못한 교육과정 때문에 수강생들의 혼선도 빚어지고 있다. 특히 이미 사회 생활을 하고 있는 사람들이 커리어 전환을 위해 재교육을 받고 싶을 때는 더욱 난감하다. 다시 대학교를 들어갈 수도 없을 뿐더러 학원을 다닌다 해도 1주일에 3시간 정도 열 차례 수업을 듣는 것만으로는 너무 부족하다. 필자는 우연한 기회에 AI에 관심을 갖고 2010년 초반부터 독학으로 공부를 했다. 이 때문에 DM 메일 카카오톡 메시지로 어떻게 공부를 했는지 여러 차례 질문을 받았다. 이런 경험을 녹여 AI 공부법을 담은 1년 안에 AI 빅데이터 전문가가 되는 법 이라는 책을 써 꽤 좋은 반응도 얻었다. 이 책 내용을 바탕으로 어떻게 AI 공부를 해야할지 말하려 한다. 먼저 수학 통계학 공부가 우선돼야 한다. AI 개발은 모두 수학 통계 기반 알고리즘으로 이뤄져 있다. 계산은 컴퓨터가 해주지만 알고리즘 원리가 되는 수학 지식이 있어야 응용을 할 수 있다. 그러기 위해서는 수리통계학 선형대수학과 같은 수학과목을 필수로 공부해야 한다. 기본적인 데이터 분석의 뼈대가 되는 데이터 마이닝 알고리즘도 익혀야 한다. 두꺼운 개론서를 하나 사 읽으면 좋다. 데이터 마이닝 기법이 많기 때문에 중구난방으로 조금씩 배우는것보다 두꺼운 한 권으로 한 번에 익히는게 더 좋다. 관련 자격증을 취득하면서 공부를 할 수도 있다. 대표적으로 빅데이터분석 기사 데이터분석 전문가 경영빅데이터 분석사 사회조사분석사가 있다. 모두 데이터마이닝 알고리즘과 관련한 자격증들이다. 내용이 서로 많이 겹쳐 한 자격증을 공부하면 자연히 나머지 자격증도 함께 공부가 된다. 데이터베이스 지식도 익혀야 한다. 빅데이터를 저장하고 가공하기 위해서는 DB 지식이 필수적이다. DB CRUD 생성 읽기 갱신 삭제 쿼리를 기본으로 익히고 여러 조건문들이 포함된 쿼리까지 익혀야 한다. 단 DB가 RDB No SQL로 나뉘어지기 때문에 두 종류 모두 익혀야한다. 딥러닝 알고리즘도 익혀야 한다. 딥러닝은 AI의 핵심이 되는 알고리즘이다. 딥러닝은 모델 네트워크를 어떻게 구성하느냐에 따라 다양한 형태로 구현할 수 있다. 또한 선형대수학과도 밀접한 관계를 지니기 때문에 딥러닝을 공부하면 자연스레 선형대수 관련 내용을 많이 접하게 된다. 마지막으로 프로그래밍 언어까지 공부해야 한다. AI 개발은 주로 파이썬으로 많이 한다. 파이썬 기본 문법 데이터 가공 딥러닝 개발 프레임워크 시각화 관련 코딩까지 공부해야 한다. 여기서 더 나아가 API 서버 웹 개발 까지 공부하면 금상첨화다. 간단히 설명했지만 사실 공부해야 할게 꽤 많다. 독학으로 공부하기 쉽지 않은 부분도 많다. 최근 여러 학원이 우후죽순 생겨나면서 속성으로 AI 개발을 알려주지만 속성으로 이 모든 것을 다 공부한 다는 건 거의 불가능하다. 체계적인 커리큘럼을 구성하고 진득하게 공부해야 훌륭한 AI 개발자가 될 수 있다. 시장에 포진한 대부분의 AI 개발자들이 석사 이상급인것만 봐도 AI전문가가 되기 위해서는 꽤 오랜 시간을 공부해야 한다는 걸 알 수 있다. 수학 통계 코딩 경영학을 모두 아우르고 고연봉을 받을 수 있다는 말에 즉흥적으로 AI공부에 도전하는 취준생들이 많다. 이들이 보다 진지한 자세로 임해 AI전문가가 되기 위한 관문들을 넘었으면 한다.
4차 산업혁명의 핵심 키워드가 AI 인공지능 빅데이터이므로 관련된 학과나 학원이 우후죽순 생겨나고 있지만 체계적이지 못한 교육과정 때문에 수강생들의 혼선도 빚어지고 있는 실정이다.