INTRO
AI란 무엇인가?
• 인간처럼 사고하고학습하며 문제를 해결할 수 있는 기계의 능력
• 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리
AI의 기원과 초기 발전
• 1956년 다트머스 회의 : '인공지능' 용어 탄생
• 앨런 튜링 : 튜링 테스트 개념 도입
• 초기 성과 : 단순 규칙 기반 알고리즘, 체커 게임 개발
AI의 겨울과 부활
• AI 겨울 : 과도한 기대와 성과 부족으로 연구 지원 감소
• 1997년 : IBM 딥 블루, 체스 챔피언 가리 카스파로프 격파
• 부활의 시작 : 데이터, 컴퓨팅 파워의 증가
• 2011년 : IBM Watson, 퀴즈쇼
'Jeopardy!'에서 우승하며 자연어 처리 기술의 가능성 입증
현대 AI의 발전
• 딥러닝 : 이미지 및 음성 인식에서 놀라운 성과
• 주요 사건 :
– 2012년 AlexNet, 이미지 분류 대회 우승
– 2016년 AlphaGo, 이세돌 9단 격파
• AI 응용 분야 : 자율주행, 의료, 금융, 엔터테인먼트
미래와 윤리적 과제
• 미래 : 초지능 AI, 인간의 창의성 확장 가능성
• 윤리적 과제 :
– 데이터 프라이버시
– AI의 편향성과 책임 문제
• AI의 긍정적 활용을 위한 글로벌 협력 필요
AI/DATA가 최근 부각되는 이유?
향후에도 AI/DATA가 계속 부각될 가능성이 높음
• DATA의 증가 : 최근 추론모델의 발전으로 DATA는 계속적으로 늘어나고 있음
• 컴퓨팅 파워의 발전
• 딥러닝 알고리즘의 발전
• 오픈 소스와 협업 문화
• 산업적 수요와 투자 증가
• 생성 AI와 응용 기술의 확산
• 연구 커뮤니티의 경쟁과 협력
AI/DATA의 부각은 산업의 모든 지형을 바꾸고 있음
• AI/DATA를 통해 여러 명이 하던 일을 한명이 할 수 있게 됨. 이는 생산성의 큰 변화, 더 나아가 각 회사들의 큰 변화, 산업의 큰 변화를 가져올 것임
• AI/DATA를 사용할 줄 알게 되면 1명이 훨씬 더 많은 일을 할 수 있게 되고, 더욱 일을 잘할 수 있게 되기 때문에 AI/DATA를 잘 사용할 줄 아는 것과 모르는 것은 큰 차이를 갖게 될 수 밖에
없음
• 각 기업들은 점점 AI/DATA를 잘 아는 사람들을 뽑고, 이들을 중심으로 회사를 운용할 수 밖에 없음
AI/DATA 역량을 갖추는 것은 향후 회사/산업 변화에 대응하기 위해 매우 중요함
• 높은 수요와 성장성 : AI/DATA 기술은 다양한 산업에서 핵심 기술로 자리잡음 ➔ 높은 연봉과 안정적 Career의 중심
• 직업 자동화와 대체 회피
• 융합 기술로서의 AI: IoT, 빅데이터, 블록체인 등
• 문제 해결 능력과 창의성 강화
• 미래 기술의 이해와 트렌드 적응
• 창업 및 새로운 기회
• 다양한 학습 및 진입 경로: 배경에 관계없음
• 사회적 임팩트
AI/DATA 과정의 목표
• 슈퍼코딩 AI/DATA 과정을 통해 단순히 취업에 턱걸이 하는 것이 아닌 취업을 압도하고, 평생 자유롭게 커리어를 이어가시는 것을 목표로 합니다.
• 취업 5종 세트를 기본적으로 갖춥니다 (기본기) AI/DATA 관련 기술, 포트폴리오, 기술면접, 이력서, 추천서
• 취업을 압도하기 위해서는 차별화가 되는 것이 중요합니다!
취업과 면접을 압도하기 위해서는 무엇이 중요할까요?
면접을 압도하는 사람은...
➢ AI/DATA 관련 기술을 갖추는 것은 기본입니다
✓ 본 과정을 잘 복습하면 충분함!!
➢ 기본을 넘어선 차별화 포인트도 집중 훈련합니다
✓ 좋은 태도를 가지고 있어서 성장 가능성이 있는 사람
✓ 소통이 잘 되는 사람
✓ 문제 해결 능력이 있는 사람
Change를 경험하여 Change Maker가 되다!
• AI/DATA 관련 기술
• Communication
• Teamwork
• Community
• 슈퍼코딩 내 추가적인 취업과 면접의 차별화 Point
➔ 추천서, 칭찬 다면평가, 프로젝트 경험, 동아리, 팀 리더
주요 당부 사항
• 완벽하게 공부하려고 하기 보다는 여러 번 보는 것이 중요
• 인턴 가상 체험 시 주인공이 어떻게 문제를 해결하는지 감정이 입하면서 문제를 해결해볼 것
➔ 면접 상황들 연습한다고 생각할 것
• 데일리스크럼의 내용을 자신의 것으로 소화해서 면접에서 모셔가는 인재의 모습을 보여주세요
• 적극적인 태도 중요! ➔ 많은 문제들/많은 상황들을 경험해 볼수록 면접에서의 질문에 유리
Python이란?
• 간단하고 읽기 쉬운 프로그래밍 언어
• 범용 언어로서 다양한 분야에 활용 가능
• 방대한 커뮤니티와 오픈소스 라이브러리 제공
Python의 간단한 역사
• 1991년 : 귀도 반 로섬(Guido van Rossum)이 Python 최초 개발
• 철학 : 가독성(직관적), 단순함, 코드 간결성
• 주요 연혁 :
– 1991년 : Python 0.9.0 First Release
– 2000년 : Python 2 출시
– 2008년 : Python 3 출시 (현재 주력 버전)
• 다양한 분야에서 활용: 웹 개발, 데이터 과학, 인공지능 등
AI에 적합한 Python의 특징
- 방대한 라이브러리 :
– 머신러닝: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
– 데이터 처리: NumPy, pandas - 사용하기 쉬운 문법 :
– 초보자도 쉽게 접근 가능
– 코드 가독성이 높아 협업에 용이 - 커뮤니티 지원 :
– 강의 자료, 포럼, 튜토리얼이 풍부
Python을 배우는 가장 좋은 방법
- 기초 프로그래밍 익히기 : 변수, 조건문, 반복문 등
- 라이브러리 학습 : NumPy, pandas, scikit-learn 사용법
- 실제 프로젝트 실행
- Python Documentation : https://docs.python.org/3/
