AI 개발
머신러닝·딥러닝 등 인공지능 기술을 연구·개발하고, 이를 서비스나 제품에 적용하는 역할
주요 과업
- 데이터 수집·정제
- 머신러닝/딥러닝 모델 설계·학습
- 모델 평가 및 튜닝
- AI 시스템 배포 및 운영
- 연구 결과 보고 및 논문 작성
- AI 윤리 및 편향 관리
직업 트렌드
- 클라우드 AI 플랫폼(Azure, AWS, GCP) 활성화
- 생성형 AI(Generative AI) 부상
- 책임감 있는 AI 개발 중요성 증대
필요 지식
- 선형대수
- 확률·통계
- 알고리즘
- 딥러닝 프레임워크(TensorFlow, PyTorch)
- GPU·분산처리 이해
필요 스킬
- 하드 스킬: Python, 딥러닝 라이브러리, 모델 서빙 기술(Docker, Kubernetes 등)
- 소프트 스킬: 논리적 사고, 데이터 해석력, 커뮤니케이션
필요 경험
- AI 연구실·스타트업 인턴십
- Kaggle, 논문 구현 프로젝트
- 대용량 데이터셋 핸들링 경험
준비할 것
- 1단계: 수학(미적분/선형대수), Python, AI 기초 개념
- 2단계: 머신러닝, 딥러닝 프레임워크, 논문 읽기
- 3단계: Kaggle 입상, AI 프로젝트, 연구실 인턴
- 추천 전공: 컴퓨터공학, AI학과, 수학
AI 개발, 나에게 맞을까요?
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