인공지능에 관하여

● 딥러닝 트렌드

• 초거대 인공지능 (Hyper Scale AI) - 대규모 데이터를 학습해 특정용도에 한정하지 않고 종합적인 자율 사고와 학습, 판단이 가능한  AI 예를 들어 chat GPT 같은 모델이 있다.
• 선행학습된 모델을 활용한 해결하고자 하는 문제 (Pre-trained model + Downstream task) - 해결하고자 하는 문제와 비슷한 문제를 다루는 모델을 활용하여 나에게 알맞게 피팅하여 사용하는 해결법
• 생성 모델 (Generative model) - 주어진 학습 데이터를 학습하여 학습 데이터의 분포를 따르는 유사한 데이터를 생성하는 모델이다. 예를 들어 Stable diffusion, Midjourney와 같은 모델이 있다.
• 멀티 모달 (Multi modal) - 주어진 여러 가지 형태와 의미로 컴퓨터와 대화하는 환경을 의미한다. 두 개의 도메인을 학습하여 생성하는 AI 모델

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● 인공지능 트렌드 확인

• 카카오톡 - 오픈채팅
• 페이스북 그룹 (TFKR, Pytorch KR, 캐글 코리아, AI 코리아)
• 트위터, 레딧
• 각종 학회 (CVPR, NeurIPS, ICML, KDD, RecSys)

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● AI 도메인

• 컴퓨터 비전, CV (Computer Vision) - 시각적 세계를 해석하고 이해하도록 컴퓨터를 학습시키는 인공 지능 분야, 이미지 분류와 객체 감지 또는 추적과 같은 분야에서 활용되고 있다.
• 자연어 처리, NLP (Natural Language Processing) - 인간의 언어 현상을 컴퓨터와 같은 기계를 이용해서 묘사할 수 있도록 연구하고 이를 구현하는 인공지능의 주요 분야 중 하나이다. 정보 검색, 텍스트 자동 완성, 언어 번역과 같은 사례가 있다.
• 오디오 처리 (Audio Processing) - 오디오 콘텐츠 기록, 향상, 저장 및 전송의 핵심, 아날로그와 디지털 사이를 변환, 선택한 주파수 범위를 잘라내거나 증폭, 원치 않는 잡음을 제거 등 원하는 다른 많은 결과를 얻는 데 사용된다.
• 추천 시스템 (Recommendation System) - 정보 필터링 기술의 일종으로, 특정 사용자가 관심을 가질만한 정보 를 추천하는 것이다. 알기 쉬운 예로는 유튜브 알고리즘이라 볼 수 있다.

※ 하나의 도메인만큼 누구에게 지지 않을 전문성을 가져야 함

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● 잡 서치

• 데이터 사이언티스트 (Data Scientist) - 데이터를 관리하고 분석하여 비즈니스 문제를 해결하기 위한 다양한 기술 및 도메인 기반 기술을 필요로 하는 직업
• 데이터 엔지니어 (Data Engineer) - 데이터를 대규모로 수집, 저장 및 분석하기 위한 시스템을 설계하고 구축하는 직업
• 비즈니스(데이터) 애널리스트 (Business(Data) Analyst) - 데이터를 분석해 프로세스, 제품, 서비스, 소프트웨어, 고객의견 반영 개선에 윤활유 같은 역할
• AI 리서쳐 (AI Researcher) - AI 연구원, 알고리즘을 구축하는 전문가, 새로운 방식으로 문제를 해결하거나 기존 문제를 개선할 수 있는 새로운 알고리즘을 만드는 일을 담당
• MLOps 엔지니어 (MLOps Engineer) - 기계 학습 모델, 알고리즘 및 프로세스의 운영 및 관리에 집중하는 개발자