AI 개발자 로드맵
아래는 C# 개발자(백엔드/업무 시스템 개발자)가 현실적으로 도달 가능한 AI 개발자 로드맵을 기준으로,
당신이 원하는 두 가지 목표(이미지 분석, 사내 데이터 자연어 검색)에 필요한 기술스택 + 공부순서 + 실전 방향을 완전 현실적으로 정리한 것이다.
✅ 1. “내가 자연어로 입력한 이미지를 식별하는 기술”
이미지 분류 / 객체 탐지 / 이미지 검색 / 이미지-텍스트 매칭(CLIP) 계열 기술
✔ 추천 기술 스택
AI 모델
-
CLIP (OpenAI)
- 이미지 ↔ 텍스트를 같은 공간에 매핑해서 “텍스트와 가장 비슷한 이미지”를 찾는 최신 기술.
-
BLIP / BLIP-2
- 이미지 설명(캡셔닝) 모델
-
YOLOv8~YOLOv11
- 객체 탐지, 분류에 가장 많이 쓰는 모델
-
OpenCV
- 기본 이미지 처리
Framework & Runtime
-
Python + PyTorch (필수)
- C#만으로 이미지 AI는 거의 불가능 → 90%가 Python 생태계라 선택의 여지가 없음.
-
ONNX Runtime
- Python에서 만든 모델을 최종적으로 C#에서 실행하기 위한 브릿지 역할.
- 사내 서비스에서 모델 배포할 때 C# API 서버로 돌리기 좋음.
C# 연동 스택
- ML.NET (경량)
- ONNXRuntime for C# (권장)
- gRPC로 Python 모델 서버 호출 (가장 실무적)
✔ 현실적인 공부 순서
1단계. Python 최소 습득 (1~2주)
- Python 기본 문법
- numpy, pillow, opencv 간단 사용법
- Jupyter Notebook 사용법
2단계. 이미지 모델 기본 다루기 (2~4주)
- torch 설치
- CLIP 모델 로딩 → 이미지/텍스트 임베딩 생성 → 코사인 유사도 계산
- YOLOv8으로 Detection → 사내 이미지들로 파인튜닝 실습
- BLIP-2 이미지 캡션 실습
👉 이걸 Notebook에서 연습해보면 AI 감이 확 생김.
3단계. 모델 배포 (2주)
- 모델을 ONNX로 export
- C#에서 ONNXRuntime으로 infer
- 또는 Python 모델 서버 구축
(FastAPI + gRPC → C# API에서 호출)
4단계. 이미지 검색 시스템 구축 (4주)
- 이미지 임베딩을 DB에 저장 (FAISS / Chroma / ElasticSearch Vector Search)
- 텍스트 임베딩과 비교 → 가장 유사한 이미지 반환
👉 이 단계에서 실무에서 바로 쓸 수 있음.
🔥 이 분야의 완성형 목표
“텍스트 → 사내 이미지 검색 엔진" 만들기
예)
“노란 안전모를 쓰고 있는 직원 사진 찾아줘”
→ 시스템이 백만 장에서도 찾아줌.
✅ 2. “사내 데이터(문서·DB 등)에서 자연어로 원하는 정보를 찾는 기술”
LLM 기반 RAG, 사내 문서 검색, 사내 챗봇 구축
✔ 추천 기술 스택
핵심 기술
-
Vector Search Database
- ChromaDB (가장 쉬움)
- PostgreSQL + pgvector (기업에서 많이 씀)
- ElasticSearch Vector Search (엔터프라이즈)
-
Embedding Models
- BERT 계열 (문장 임베딩)
- OpenAI Embedding
- KoSimCSE (한국어는 특히 강함)
-
LLM
- GPT-4/5 API 또는 Llama3.1 8B (사내 구축용)
-
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- 문서를 벡터로 저장하고
- 질문 시 연관된 문서를 찾아 LLM에게 전달하는 구조
✔ C# 기준 실무 스택
- C# + ASP.NET Core API
- Python 모델서버(gRPC/REST)
- pgvector(PostgreSQL) 또는 Qdrant/Chroma
- OpenAI API or 사내 Llama 서버
✔ 현실적인 공부 순서
1단계. Embedding 기본 (1~2주)
- 문서를 문장 단위로 쪼개기
- 각 문장 → 벡터로 변환
- 벡터 DB에 저장
- 코사인 유사도로 문장 유사도 계산
2단계. RAG 구축 (2~4주)
- 자연어 질문을 받아
- → 벡터 DB에서 관련 문서 검색
- → LLM에게 문서와 함께 전달해 답변 생성
3단계. 사내 데이터 연결 (4주)
- Oracle/MSSQL/PostgreSQL과 연동
- 사내 매뉴얼, 보고서, PDF 수집
- Chunking + Embedding + Vector 저장
- 회사 내부 전용 RAG 챗봇 구축
4단계. C# 시스템으로 통합 (계속)
- 사내 시스템과 연계
- 권한 인증
- 보안 정책 적용
- 로그 추적, 비용 절감
🔥 이 분야의 완성형 목표
“사내 문서/DB를 자연어로 검색하는 기업용 GPT 시스템”
예)
“2024년 3월 공정 품질 점검 결과 요약해줘”
→ 사내 PDF·DB에서 찾아서 요약해줌.
📌 C# 개발자인 너에게 가장 현실적인 AI 진입 루트 (핵심만)
- Python + PyTorch 최소 학습
- 이미지 AI → CLIP + YOLO 실습
- 텍스트 AI → Embedding + RAG 실습
- C# API와 연결
- ONNXRuntime 또는 Python 모델서버로 운영
딱 이 루트가 기업에서 즉시 활용되는 기술이자
너 같은 C# 개발자가 바로 AI 실무를 할 수 있는 가장 현실적인 길이다.
필요하면
📌 이미지 검색 시스템 예제 코드
📌 C# + ONNXRuntime 예제
📌 RAG 챗봇 실전 템플릿
도 바로 만들어줄게.
hardcore developer