AI와 머신러닝 커리어 구축을 위한 앤드류 응(Andrew Ng)의 조언

AI와 머신러닝 커리어 구축을 위한 앤드류 응의 조언

인공 지능(AI)과 머신 러닝(ML)은 현재 가장 빠르게 발전하고 있는 기술 분야 중 하나입니다. 이러한 기술은 거의 모든 산업에 혁신을 가져오고 있으며, 이에 따라 AI와 ML 전문가에 대한 수요도 급증하고 있습니다. 만약 여러분이 이 흥미로운 분야에서 커리어를 시작하거나 발전시키고자 한다면, AI 분야의 선구자이자 DeepLearning.AI의 창립자인 앤드류 응(Andrew Ng)의 조언을 참고하는 것이 좋습니다. 스탠퍼드 대학교의 CS230 "Deep Learning" 강의에서 제공하는 커리어 조언은 다음과 같습니다.

연구 논문 읽기

연구 논문을 효율적으로 읽는 방법을 소개하며, 이는 다양한 단계를 포함합니다. 제목, 초록, 그림을 먼저 읽고, 그 다음에는 서론, 결론, 그림을 중심으로 내용을 살피라고 조언합니다. 수학적 부분은 처음에는 건너뛰어도 되며, 전체를 읽되 이해가 가지 않는 부분은 처음에는 넘어가도 좋다고 합니다.

연구 논문을 통한 지식 습득

특정 분야에 대한 지식을 넓히기 위해 5-20편의 논문을 읽으면 기본적인 이해를, 50-100편을 읽으면 해당 분야에 대한 깊은 이해를 얻을 수 있다고 설명합니다. 이 과정에서 중요한 것은 논문을 병렬로, 즉 동시에 여러 개를 읽으며 핵심 아이디어를 추출하는 것입니다.

지속적인 학습과 실습

ML과 AI 분야에서의 지속적인 학습의 중요성을 강조하며, 이를 위해 논문 읽기, 오픈 소스 프로젝트 참여, 인턴십 및 관련 프로젝트 수행 등을 권장합니다. 특히, 알고리즘을 직접 구현해보는 실습은 이해도를 높이는 데 크게 기여합니다.

커리어 전략

커리어를 네비게이팅하는 데 있어 중요한 작업에 집중하고, 직업을 통해 유용한 작업을 수행하는 기회로 간주해야 합니다. 또한, ML 기술을 전통 산업으로 확장하려는 시도는 큰 가치를 창출할 수 있다고 조언합니다.

T자형 지식 구조

광범위한 주제에 대한 기본적인 이해와 적어도 하나의 분야에서는 깊은 전문 지식을 갖추는 것이 중요합니다. 이를 통해 다양한 문제를 해결할 수 있는 능력과 특정 분야에서 심층적인 연구를 수행할 수 있는 전문성을 동시에 갖출 수 있습니다.