AI 학습을 위해 앞으로 더 공부하면 좋은 것들

AI에 입문한 이후에는 계속 배우는 자세가 중요합니다. 기술 발전 속도가 워낙 빠르기 때문이죠. 다음은 향후 공부해두면 좋은 것들입니다:

최신 모델과 논문 트렌드

ChatGPT 이후로도 새로운 모델들이 쏟아지고 있습니다. Transformer 계열 최신 모델이나 생성형 AI(GAN, Diffusion) 동향을 가볍게라도 따라가 보세요. 어렵다면 유튜브 AI 세미나 요약 영상이나 블로그를 참고해도 좋습니다. 최신 흐름을 알아두면 기술 응용력에서 차이가 납니다.

관심 분야 전문지식

AI는 적용 분야마다 요구되는 지식이 달라요. 관심 있는 영역이 있다면 그 도메인 지식을 함께 공부하세요. 예를 들어 컴퓨터 비전에 흥미가 있다면 영상 처리 기법과 카메라 기술도 알아두고, 자연어 처리에 관심 있으면 언어학이나 NLP 전처리 기법도 더 파보는 식입니다. 한 우물을 파면 해당 분야의 준전문가로 성장하게 됩니다.

MLOps 및 시스템 구성

혼자서 모델 돌리는 것을 넘어, 팀 단위로 협업하고 배포하는 방법도 배워두면 좋습니다. 데이터 파이프라인 구축, 모델 버전관리, 모니터링 등의 MLOps 개념을 알면 실무 역량이 크게 향상됩니다. DevOps 지식이 있다면 금방 적응하실 거예요.

AI 윤리와 법규

미래를 내다본다면, AI 윤리와 데이터 거버넌스에 대한 이해도 필수입니다. AI 시대에 개인정보 보호, 알고리즘 편향성, 책임 문제 등이 계속 대두되고 있으므로 관련 논의에 관심을 가져보세요. 기술을 활용함과 동시에 책임 있게 다루는 자세를 갖추는 것이 중요해지고 있습니다.

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끝으로, 커뮤니티와 소통을 통해 배우는 것도 권장합니다. AI는 혼자 끙끙대기보다, 공유하고 협업하며 성장하는 분야예요. 스터디 모임이나 오픈소스 프로젝트에 참여해보면서 실제 경험치를 쌓아보세요.

한 발 한 발 나아가다 보면, 어느새 AI가 두렵지 않고 친숙한 도구가 되어 있을 것입니다. AI 시대의 꾸준한 러너로서, 앞으로도 흥미로운 여정을 이어가시길 바랍니다!