안녕하세요, IT멘토입니다.
인공지능을 왜 배워야 할까요?
요즘은 데이터를 어떻게 활용하느냐에 따라 개인과 기업의 경쟁력이 달라지는 시대입니다.
그 중심에 바로 AI(인공지능) 기술이 있습니다.
그럼 AI는 어떤 언어로 만들어질까요?
바로!
파이썬입니다. 정답 맞추셨나요?
AI와 빅데이터 분야에서는 파이썬이 기본입니다.
그래서 처음에는 파이썬 문법부터 차근차근 배우게 됩니다.
변수, 조건문, 반복문 같은 기초를 익히고, 데이터를 다루는 간단한 프로그램도 직접 만들어봅니다.
이 과정을 통해 자연스럽게 프로그래밍 사고를 키워갈 수 있습니다.
기초를 다졌다면 이제 데이터를 다루는 방법을 배워야겠죠.
자료구조를 학습하면서 데이터를 효율적으로 저장하고 처리하는 법을 익히게 됩니다.
이런 기반이 튼튼해야 이후 데이터 분석이나 AI 모델링에서도 막힘 없이 나아갈 수 있어요.
그다음에는 직접 데이터를 모으는 작업을 시작합니다.
웹사이트에서 정보를 가져오는 웹 크롤링, 그리고 API를 활용한 데이터 수집 방법을 배우면서
실제 현업처럼 데이터를 수집하는 경험을 해봅니다.
데이터를 모았으면 분석이 필요하겠죠.
파이썬 라이브러리인 판다스(Pandas), 넘파이(NumPy)를 활용해 데이터를 분석하고,
Matplotlib과 Seaborn 같은 도구로 결과를 시각화하는 방법도 익히게 됩니다.복잡해 보이는 데이터도 깔끔하게 정리하고, 한눈에 들어오게 그래프로 표현할 수 있게 됩니다.
분석이 끝났다면, 이제 머신러닝을 통해 데이터를 학습시키는 방법을 배웁니다.
머신러닝은 데이터를 기반으로 패턴을 찾고 미래를 예측하는 기술입니다.
지도학습과 비지도학습 같은 다양한 모델을 다뤄보고, 성능을 평가하며 최적화하는 방법도 함께 익히게 됩니다.
마지막으로 딥러닝에 도전합니다.
딥러닝은 인간의 뇌처럼 학습하는 인공신경망 기술입니다.
TensorFlow, Keras 같은 프레임워크를 사용해 신경망을 만들고, 복잡한 문제를 해결하는 프로젝트도 진행합니다.
여기서 한 가지 꼭 짚고 넘어가야 할 점이 있습니다.
https://m.site.naver.com/1DCqT
AI는 컴퓨터공학과 학생들만 배우는 게 아닙니다.
앞으로는 어떤 회사, 어떤 분야에 가더라도 AI를 활용하는 능력이 기본이 될 것입니다.
마케팅, 경영, 금융, 제조, 의료, 심지어 전기전자 분야까지 모두 연결되고 있습니다.
예를 들어,
1990년대부터 2025년까지 서울에 거주하는 20대 남성들의 신용카드 사용 데이터를 분석한다고 가정해볼게요.
이 데이터를 바탕으로 소비 트렌드를 읽고,
머신러닝과 딥러닝을 이용해 2030년대까지 예상되는 지출액을 예측하고,
이를 그래프로 시각화하는 것도 가능합니다.
또한 전기과 학생이라면
임베디드 시스템이나 자율주행 자동차 같은 분야에서도
AI 기술을 활용할 수 있습니다.
예를 들어, 센서 데이터 분석, 객체 인식, 주행 경로 예측 같은 기능들도
모두 AI와 데이터 분석 기반으로 발전하고 있습니다.
이런 경험을 통해 단순히 코딩만 배우는 것을 넘어,
미래 산업 전체를 이끌어갈 수 있는 핵심 기술력을 갖추게 됩니다.
앞으로 다가올 AI 시대,
여러분도 지금부터 제대로 준비해보세요!
비대면 접수: https://m.site.naver.com/1DCqT
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