1. AI 기술을 구축하고 유지 관리하는 사람들이 하는 일은 매우 다양합니다.
첫째로: AI 및 기계학습(ML) 모델을 실행하는 소프트웨어 시스템을 구축하고 유지 할 수 있습니다. 이러한 시스템을 구축하고 유지하는 일은 매우 복잡하므로, AI 및 ML에서 더 전문적인 지식이 필요합니다.
둘째로: 데이터 엔지니어에서 원시 데이터를 수집하고 관리하는 역할을 수행 할 수도 있습니다. 데이터 엔지니어는 이렇게 수집 및 관리하는 데이터를 데이터 과학자와 비지니스 분석가가 해석할 수 있는 유용한 정보로 변환하는 시스템을 구축합니다.
셋째로: 마케팅에서는 AI 도구가 급증하면서 이러한 기술을 관리하고 활용하는데 능숙해야 하는 사람들이 요구됩니다. 이들은 마케팅 전략을 수립하고 이를 실행하는데 AI 도구를 활용하게 됩니다.
결국 AI 기술을 구축하고 관리하는 사람들은 IT시스템 구축, 데이터 관리, 마케팅 등 다양한 분야에서 기여할 수 있는 역량을 갖추고 있어야 합니다.
2. AI 기술을 구축하고 유지 관리하는 사람들은 어떤 기술을 사용하게 되나요?
AI 기술을 구축하고 유지 관리하는 사람들이 사용하는 기술은 아래와 같습니다.
1. 프로그래밍 언어: 파이썬, R, 자바 등과 같은 프로그래밍 언어를 익히는 것은 매우 중요합니다. 특히, 파이썬은 인공지능, 머시너닝, 등의 분야에서 널리 선택되는 언어입니다.
2. 머싱러닝 프레임 워크: 커서플로우, 케라스, 파이토치 등의 머신러닝 프레임 워크에 익숙해져야 합니다. 이 프레임 워크들은 인공지능 모델의 구축과 학습을 도와줍니다.
3. 빅 데이터 플래폼: 하둡, 스파크 등의 빅데이터 플랫폼에 대한 이해도 필요합니다. AI는 대용량 데이터에 기반하므로 이러한 데이터를 저장하고 처리할 수 있는 능력이 필요합니다.
4. 클라우드 서비스: AWS, 구글 클라우드 플랫폼 마이크로소프트 애저 등의 클라우드 서비스에 대한 지식도 필요합니다. 이들은 AI 모델의 계산량이 많은 작업을 처리하는데 사용됩니다.
5. 자료 구조와 알고리즘: 기본적인 자료 구조와 알고리즘에 대한 지식은 필수적입니다. 적절한 자료 구조와 알고리즘을 선택하여 문제 해결 능력을 향상시킬 수 있습니다.
위와같은 기술들이 AI 기술을 구축하고 유지 관리하는 사람들이 주로 사용하는 기술입니다. 하지만 사용 기술은 AI를 어떻게 할용하느냐에 따라 다를 수 있습니다. AI를 효과적으로 근축하고 유지 관리하려면 지속적인 업그레이드와 학습이 필요합니다.
이상으로 이시간에는 AI 기술을 구축하고 유지 관리하는 사람들이 하게될 일에 대한것과 그들이 사용하는 기술에 대해 알아봤습니다. 읽어주셔서 감사합니다.