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아티클

2024 AI 개발자 로드맵 : AI 개발자가 되고 싶다면

조회수 670·6분 분량
2024. 10. 24.

점점 고도화되고 있는 AI는 지금 이 순간 IT 업계에서 가장 핫한 주제라 해도 과언이 아닙니다. 그러다 보니 자연스럽게 AI 개발자를 향한 관심도 높아지고 있는데요.

그런 분들을 위해 지난번 AI 개발자에 대한 다양한 이야기를 전해 드렸었죠.
▶︎ AI 개발자의 현실 : 전망과 연봉, 하는 일로 알아보는 AI 엔지니어에 대한 이야기

그렇다면 AI 개발자가 되기 위한 길은 어떤 모양을 하고 있을까요? AI 개발자 로드맵을 공유합니다.


📌 목차

  1. 개발자 로드맵이란?
  2. AI는 지금
  3. AI 개발자 로드맵








개발자 로드맵이란?

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개발자 로드맵이란, 개발자로 성장하기 위해 필요한 공부 내용과 그 순서를 정리해 지도와 같은 역할을 하는 자료를말합니다.

오늘은 그 중에서도 AI 개발자 로드맵을 전해드릴 예정인데요. 어떤 공부를 언제, 무엇과 함께 해야 할까요?
그 전에, 스파르타가 전해 드리는 여러 로드맵도 함께 살펴보세요.
▶︎ 📖 백엔드 로드맵 살펴보기
▶︎ 🗺️ 프론트엔드 로드맵 구경하기
▶︎ 📚 플러터 로드맵 돌아보기



AI는 지금

Chat GPT, 미드저니, 어도비 파이어플라이… 이제는 핫한 AI 툴을 줄줄이 말할 수 있을 정도죠. 몇 년 전까지만 해도 AI를 이렇게 많이 이용하지 않았었다니, 마치 아주 먼 과거인 것만 같은데요. 특히 챗봇의 형태, 또는 이미지나 영상을 만들어 주는 창작형 AI들이 매우 높은 사용성으로 사랑받고 있습니다.

이렇게 없던 것을 새롭게 만들어 주는 AI를 생성형 AI라고 부르는데요. 생성형 AI에 대해 좀 더 자세히 알아보고 싶으시다면 아래 아티클을 참고해 보세요.
▶︎ 생성형 AI : 원리부터 예시까지 0 to 1

이러한 생성형 AI는 LLM을 기반으로 구성됩니다. LLM(Large Language Model)이란 언어를 학습하는 거대 모델을 말하는 것으로, AI들은 이 LLM을 통해 자연어를 학습하고 새롭게 결과물을 산출하여 사용자에게 보여줍니다.

LLM에 대한 더 자세한 이야기는 아래 아티클에서 들려드릴게요.
▶︎ LLM이 무엇일까? : LLM부터 머신러닝까지 한 번에 맛보기


이렇게 AI가 발전하는 사회에서, AI 개발자에 대한 관심 역시 지대하게 높아지고 있습니다. 만약 AI 개발자가 된다면 어떤 일을 하게 될까요? 현실적인 연봉과 더불어 AI 개발자에 대한 전망은 이쪽에서 알려드릴게요.
▶︎ AI 개발자의 현실 : 전망과 연봉, 하는 일로 알아보는 AI 엔지니어에 대한 이야기



AI 개발자 로드맵

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출처 : Developer Roadmaps - AI Engineer Roadmap

개발자 로드맵 제작자의 대표격 개발자인 Kamran Ahmed의 AI 개발자 로드맵입니다. 머신 트레이닝부터 시작해 새로운 도구와 프로그램을 사용하는 과정까지를 지도로 그려 두었는데요.

현재 AI 시장에서 빼놓을 수 없는 뜨거운 감자인 오픈AI(OpenAI)를 이용해 보는 과정도 들어가 있습니다. API 이용과 더불어 머신러닝 과정도 엿보는 거죠.

이 중에서도 특히 중요한 부분이 있다면 어떤 것일까요? 현직 개발자가 직접 짚은 AI 로드맵의 중요 포인트를 공유합니다.

📢 팀스파르타의 AI 개발자님과 AI 개발자 로드맵 짚어보기
무엇보다 제일 중요한 것은 언어로서 기능하는 파이썬(Phython)을 잘 익히는 것입니다. 파이썬은 AI 라이브러리들을 포함해 여러 프레임워크를 지원하는 사용성 좋은 언어입니다. AI 시장 외에도 자주 쓰이는 언어이기 때문에 한 번 익혀두면 쓸 일도 많죠. 언어를 자유자재로 다룰 줄 아는 것은 기본 중 기본이니 아무리 강조해도 모자람이 없습니다.
데이터 처리는 AI 운용의 가장 큰 핵심입니다. 데이터를 채우거나 제거 등 정리하는 결측치 처리나 데이터 시각화 프로그램 사용법 등 여러 방식으로 모델에게 학습시킬 데이터를 조정할 줄 알아야 합니다. 데이터 분야는 끊임없이 발전하고 새로운 기술들이 나오고 있기 때문에, 첫 학습 시에도 중요하지만 계속해서 신기술들을 공부해야 합니다.
더불어 통계학, 수학의 기초 개념을 잘 닦아 놓는 것도 중요하다고 말씀드려보고 싶은데요. 중등수학 또는 고등수학을 풀으라는 말이라기보다는 AI에 쓰이는 알고리즘의 이해에 필요한 수학적 의식과 지식을 겸비하는 것을 추천한다는 뜻입니다. 특히 통계는 알고리즘의 근간이 되기 때문에 중요도가 높습니다. 분산, 확률분포 등이 데이터의 패턴과 학습 개념에 필요하기 때문에 간단히 다져 두면 좋습니다.


이렇게 보면 너무나도 길고 어려운 길로 보이기도 하는데요. 하지만 찬찬히 하나씩 해나가면 못할 것도 없죠.
예전에는 AI에 관한 직업을 가지려면 석사 이상의 학력 등 어려운 조건이 많았지만 지금은 AI 산업이 급속도로 커지며 정량적인 것을 따지기보다 실력 있는 개발자들의 유입이 늘어나고 있습니다. 그렇기에 특히, 함께할 수 있는 동료가 있다면 더욱 쉬워질지도 모릅니다.



내일배움캠프의 AI 서비스 개발자 로드맵

AI 개발자가 되기 위해서는 높은 학력과 스펙 등의 허들이 마치 필수처럼 느껴지던 시대가 저물어 가고 있는 이 때에, 내일배움캠프는 AI 서비스 개발자가 되기 위한 길을 걷는 시간을 5개월로 구성했습니다. 가장 효과적인 공부 방법과 흐름, 수업 구성으로 누구보다 빠르게 그리고 확실하게 실력을 가다듬을 수 있게 만들었는데요.

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  • 파이썬(Phython)과 데이터 처리 (2주)

AI 언어 개발의 기초를 배웁니다. 더불어, 데이터 수집에 이용되는 크롤링 학습과 전처리, 데이터베이스 관리에 대해서도 배우는 기간입니다.

  • 머신러닝과 딥러닝 (3.5주)

Numpy, Pandas를 이용한 데이터 시각화로 탐색적 데이터 분석과 전처리를 배웁니다. 이 때에 함께 LLM 개발에 필요한 머신러닝과 AI 기초를 다집니다. 이와 함께 딥러닝과 AI 모델 활용에 대해 학습하는데요.

이 과정에서 FC Layer, DNN, RNN과 같은 딥러닝 기법과 모델링 방법을 이용합니다. 모델 활용에 대해서는 Transformer, Huggingface를 이용한 방식을 배울 수 있습니다. 이 모든 것은 AI의 가장 기본이라 할 수 있는 머신러닝과 딥러닝에 대한 탄탄한 기본기를 다지는 것으로, 중요한 과정이에요.

  • LLM,RAG 설계 및 구축 (4주)

LLM 설계와 구축을 위한 이론 학습을 하는 주차입니다. API를 활용해 LLM을 구축하고, 언어 모델을 사용한 private LLM 구축하는 과정을 밟습니다.

이 때에, 클라우드를 활용한 LLM 추천 시스템 프로젝트를 시작합니다. RAG를 이해하고, Langchain과 Private RAG를 구현해 파인 튜닝과 RAG 결과를 개선해 봅니다.

  • 웹서버 개발 및 클라우드 배포 (3주)

프레임워크 ORM에 대한 이해부터 서버 구축까지를 배우며, 클라우드를 통해 LLM, RAG를 포함해 웹서비스 배포를 하는 내용을 배우는 주차입니다. CS 지식과 더불어 로그인, 회원가입, JWT 인증, 접근 제어 등 웹개발 전반을 배웁니다.

그와 함께 클라우드, CI/CD에 대한 이해를 높이는 과정이 있습니다. 도커(docker) 컨테이너화 개념에 대한 이해와 AWS 배포, CI/CD 파이프라인을 배웁니다.

CI/CD 개념에 대해 알고 싶다면, 스파르타의 데브 옵스에 관한 아티클을 참고하세요.
▶︎ 데브 옵스(DevOps)란? : 데브 옵스의 정의와 지속적 개발 개념

  • 최종 프로젝트 (5주)

내일배움캠프의 최종 프로젝트는 실제 유저를 대상으로 AI 서비스를 구현하는 것을 목표로 합니다. AI의 기본형이라고 할 수 있는 사용자 기반 챗봇, 추천 시스템에 대한 웹 서비스를 설계하고 구축하여 배포합니다. MVP를 만들어 배포하고 성능 최적화까지 한 뒤 튜터와의 코드 리뷰로 마무리하는데요.

유저 테스트를 바탕으로 서비스 개선 경험까지 넣어 포트폴리오의 질을 높입니다. 트러블 슈팅 과정도 함께 기록할 수 있게 도와주는 거죠. 마지막으로 데모 MVP 프로덕트 발표와 시연회를 통해 개발자이자 메이커(maker)로서의 의식도 키웁니다.


AI 서비스 개발자 인턴

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스파르타 내일배움캠프 AI 개발자 트랙의 가장 큰 장점 중 하나는 바로 인턴 기회를 얻을 수 있다는 것입니다. 사실 AI 서비스 개발자 직무에서의 인턴은 보기 힘든 것이 사실인데요. AI 산업이 뜨거워지고 있지만, 아직은 초반기라 이 직무에 대한 인원이 많지 않을 뿐더러 인턴 급의 인재를 구하기가 어렵기 때문입니다.

그래서 내일배움캠프는 스파르타와 연결된 특별한 기업들과 연계해 내일배움캠프 AI 서비스 개발자 트랙의 수강생들에게 인턴십 기회를 제공합니다. 프로젝트 종료와 함께 만들어진 포트폴리오를 가지고 스파르타의 기준을 통과한 검증된 기업에 AI 서비스 개발자 인턴으로 근무할 수 있는 기회가 있습니다.


AI 개발 강의

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AI의 기반을 쌓기에 중요한 것은 여러 가지가 있지만, 그것들을 모두 정리한 강의가 있다면 정말 유용하겠죠. 내일배움캠프 AI 서비스 개발자 트랙에서는 수강생들에게 한정하여 AI 강의를 지급합니다.

총 300만원 상당의 강의로, AI 부트캠프 수료 이후에도 한층 더 발전할 수 있는 강의를 받을 수 있는데요. 특히 [실습으로 익히는 생성형 AI]와 [가장 쉽게 배우는 머신러닝]은 언제든지 계속해서 꺼내보며 필요한 기본기를 다지기에 매우 용이합니다.

더불어 [엑셀보다 쉽고 빠른 SQL] 강의는 AI 데이터베이스의 기본이 되는 SQL 강의이기 때문에, AI에 관심이 있는 분이라면 부트캠프를 수강하지 않아도 꼭 한 번 들어 보시기를 추천합니다.








AI의 시대, 앞으로 어떻게 찾아오게 될까요. 그리고 AI 개발자의 시대는 앞으로 얼마나 더 커지게 될까요? 이미 활짝 열린 문은 점점 더 넓어지고 있기에, 새로운 시대를 향해 기술을 열어가는 모습이 기대됩니다.

그 선봉장에 함께하고 싶다면, 지금 바로 AI 개발자에 도전하세요. 내일배움캠프에서는 누구나 큰일 낼 수 있습니다.

- 해당 콘텐츠는 저작권법에 의해 보호받는 저작물로 스파르타코딩클럽에 저작권이 있습니다.
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