만약 여러분이 정보 기술 분야에서 직업을 추구하는 것을 고려하고 있다면, 인공지능의 다양한 분야에 대해 배우는 것은 중요합니다. AI와 그 응용의 역사와 이 분야에서 어떤 종류의 직업이 가능한지 이해하는 것도 좋은 생각입니다.
AI의 배경
인공지능은 지난 수십 년 동안 매우 높은 수준으로 발전한 중요한 기술 분야입니다. 그것은 매우 다양한 산업에 적용되었습니다. 구글, 페이스북, 그리고 트위터와 같은 회사들은 그들의 서비스를 향상하기 위해 그것을 사용하고 있습니다.
AI 알고리즘은 문제를 해결하는 데 사용할 수 있는 복잡한 수학 코드를 포함합니다. 기계는 이러한 알고리즘을 사용하여 입력 데이터에서 출력을 생성합니다.
추론을 끌어내고 인간의 사고 과정을 설명하는 기계의 능력은 인공지능의 핵심 요소입니다. 목표는 AI가 달성할 가능성을 최대화하는 것을 이해하고, 합리화하고, 행동을 취하는 것입니다.
지능을 가진 무생물의 개념은 고대로 거슬러 올라갑니다. 고대 그리스의 이집트의 기술자들은 살아있는 신들과 사제들의 동상을 만들었습니다. 마찬가지로, 철학자들은 숫자 체계와 계산 기계에 대해 숙고했습니다.
인공지능의 초기에는 기계가 단일 작업을 수행하도록 프로그래밍이 되었습니다. 하지만, 기술의 발전은 인간과 상호 작용할 수 있는 더 다양한 로봇을 허용했습니다. 오늘날, 기계는 수술을 수행하는 것과 같은 더 복잡한 작업을 수행하는 데 사용됩니다.
1960년대 중반부터 AI는 빠른 속도로 개선되고 있습니다. 세계가 디지털화되고 데이터가 풍부해지면서 기업들은 AI를 운영에 통합하고 있습니다.
1950년대 동안, 연구원들은 수학적 문제를 해결할 수 있는 알고리즘을 개발하는 데 집중했습니다. 그들은 또한 인간의 사고 과정을 상징으로 묘사할 수 있는 도구를 개발했습니다. 르네 데카르트에서 로망 롤에 이르기까지 사상가들은 인간의 생각을 설명하기 위해 이러한 도구들을 사용했습니다.
세기말까지, 인공지능의 돌파구는 컴퓨터 과학자들에게서 나오기 시작했습니다. 이러한 혁신에는 신입생 미적분학의 문제를 해결한 SINT 프로그램이 포함되었습니다. 체스를 하는 AI 딥 블루와 같은 다른 프로그램들은 인간 체스 고수들을 상대로 여러 경기에서 이겼습니다.
Y2K 공황이 진정된 후 인공지능에 대한 관심은 계속 증가했습니다. 1980년대는 영국 정부가 자금을 지원하는 연구로서 부활했습니다.
1987~1993년의 AI 겨울은 초기 컴퓨터 시장의 붕괴와 동시에 발생했고, AI 연구 자금은 감소했습니다. 그러나 지난 10년 동안 이 분야에 대한 투자가 다시 증가했습니다. 우버, 아마존, 넷플릭스와 같은 회사들은 자율주행 자동차와 가상 비서와 같은 인공지능으로 작동하는 장치를 도입했습니다.
입자 물리학 응용
인공지능은 입자 물리학에서 큰 역할을 하고 있습니다. 이 기술은 데이터 처리를 개선하고, 빔 가동 시간을 늘리고, 데이터 저장을 개선하는 데 사용되고 있습니다. 입자 물리학에서 기계 학습 알고리즘을 사용하면 연구자들이 특정 입자의 존재 여부를 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
기계 학습은 데이터의 패턴을 인식하도록 컴퓨터를 훈련하는 과정입니다. 여기에는 사진, 오디오 및 비디오가 포함될 수 있습니다. 인공 신경망을 사용하여 연구자들은 큰 데이터 풀에서 입자 또는 이상 징후를 감지하는 방법을 배울 수 있습니다. 이것은 입자 물리학, 특히 고에너지 물리학에서 유용할 수 있습니다.
새로운 AI 알고리즘은 물리학자들이 잠재적인 이상 징후를 식별하는 데 도움을 줄 수 있습니다. 예를 들어, AI 알고리즘은 특정 입자가 다른 입자로 붕괴하는지를 연구자들에게 알려줄 수 있습니다. 그런 다음 연구자들은 이 정보를 사용하여 두 입자 사이의 새로운 교호작용을 식별할 수 있습니다. 유렵 입자 물리학 연구소인 CERN의 물리학자들은 LHC에서 양성자와 양성자의 충돌을 더 빠르게 만드는 심층 신경망을 만들기 위해 새로운 기술을 사용하고 있습니다. 이를 통해 과학자들은 시간을 절약하고 저장하고 분석하는 데 필요한 데이터의 양을 줄일 수 있습니다.
과학자들은 수년 동안 인공지능을 사용해 왔지만, 아직 해야 할 일이 많습니다. 가장 중요한 응용 분야는 입자 물리학의 특정 분야일 것입니다. 하지만, 기술은 과학의 다른 분야에서도 중요한 역할을 할 것입니다.
AI의 가장 일반적인 용도는 컴퓨터 비전과 기능 근사치입니다. 컴퓨터 비전은 얼굴 인식과 비슷합니다. AI 알고리즘을 사용하여 물리학자들은 입자 제트의 특징을 감지하고 식별할 수 있습니다. 또한 이미지에서 관련 정보를 자동으로 추출할 수 있습니다.
ML 알고리즘은 이미 중성미자 실험에 적용되고 있습니다. 예를 들어 ResNeXt 알고리즘은 기존의 이론적 방법에 비해 크게 개선되었습니다. 또한 실험 분석의 일부 측면을 쓸모없게 만듭니다.
인공지능은 물리학자들이 연구를 수행하는 방식을 변화시켰습니다. 이제 연구자들은 다양한 모형의 결과를 비교하여 데이터에 가장 적합한 모형을 확인할 수 있습니다. 또한, 알고리즘은 특정 입자가 발견되면 연구원들에게 알릴 수 있습니다. 점점 더 복잡한 기계의 등장으로 물리학자들은 인공지능을 사용하여 많은 양의 데이터를 처리할 수 있습니다.
기계 학습
기계 학습은 인공지능을 정보 기술에 적용하는 것입니다. 예측 모델을 만들기 위해 데이터를 분석하고 구성하는 작업이 포함됩니다. 기계 학습은 새로운 통찰력을 제공하는 것 외에도 운영을 개선하고 비용을 절감할 수 있습니다.
예를 들어, 기계 학습 알고리즘은 사진에서 물체와 사람을 식별할 수 있습니다. 이것은 자연어 처리와 딥러닝의 사용을 통해 달성됩니다. 음성 및 필기 언어는 AI를 사용하여 읽고 번역하는 것은 챗봇이 고객을 돕고 질문에 답하는 것을 가능하게 했습니다.
일부 회사는 의사 결정을 자동화하기 위해 기계 학습을 사용하고 있습니다. 소매업, 의료, 금융 및 제조업을 포함한 여러 산업에서 이미 기술을 활용하고 있습니다.
이러한 애플리케이션 외에도 인공지능은 기업이 고객의 요구를 이해하고 동향을 예측하는 데 도움이 될 수 있습니다. 기업은 데이터를 지식과 통합함으로써 데이터에서 인과 관계를 발견할 수 있습니다. 또한 트래픽 예측 및 경로 효율성을 개선할 수 있습니다.
인공지능의 인상적인 능력에서 불구하고, 기계 학습 시스템은 여전히 잘못된 결정에 취약합니다. 기계 학습은 결함이 있을 수 있으며, 적절하게 관리되지 않으면 차별과 양극화를 영구화하는 데 사용될 수 있습니다.
머신러닝은 데이터가 많은 상황에 가장 적합합니다. 예를 들어, 여러분은 개를 인식하도록 기계를 훈련할 수 있습니다. 마찬가지로, 영화를 추천하도록 기계를 훈련할 수 있습니다. 그러나 자율 주행 차량의 성능을 예측하기 위해 알고리즘에 의존하고 싶지는 않을 것입니다.
기계 학습 분야가 성장하고 있습니다. Deloitte에서 진행한 최근 설문 조사에 따르면 10개 기업 중 거의 6개 기업이 내년에 머신러닝을 구현할 계획이라고 합니다. 인공지능이 향상함에 따라 비즈니스 리더들은 인공지능의 한계를 이해해야 합니다.
기계 학습은 사실상 모든 산업에 큰 변화를 일으킬 잠재력을 가지고 있습니다. 기업은 트렌드 추적을 피하면서 최고의 비즈니스 애플리케이션을 식별하고 집중해야 합니다. 궁극적으로, 기계 학습은 더 효율적이고 효과적인 운영을 가능하게 하겠지만, 그 단점에 대비하는 것이 중요합니다.
시작하기 좋은 한 가지 장소는 기계 학습의 기초를 이해하는 것입니다. 주제가 처음 등장한 이후로 많이 성장했지만, 그 이면의 원칙은 여전히 상당히 기본적입니다.
AI 분야의 경력
만약 여러분이 세상을 변화시키는 흥미로운 작업을 찾고 있다면, 인공지능 분야의 직업을 고려해 보세요. 고용 시장은 매우 경쟁적이고, 많은 기업이 AI 전문가를 고용하기 시작했습니다. 전통적인 컴퓨터 과학 역할 외에도 다양한 산업 분야에서 새로운 AI 일자리가 창출되고 있습니다.
학력과 경험에 따라 AI 경력을 최대한 활용하려면 고급 학위가 필요합니다. 온라인 코스, 신병 훈련소, 자율 훈련을 포함한 몇 가지 옵션이 있습니다. 당신의 교육과 상관없이, 인공지능 경력의 보상은 시간과 노력의 가치가 있습니다.
구글과 페이스북과 같은 많은 일류 기업이 AI 전문가들을 고용하고 있습니다. 이 회사들은 여러분이 다양한 프로젝트에 참여하고 세계적인 멘토들과 함께 일할 수 있도록 해줄 것입니다. 당신의 성격에 맞는 회사를 찾는 것이 중요할 것입니다.
교육 요구 사항은 다양하지만, 대부분의 AI 직책은 적어도 학사 학위를 요구합니다. 또한 업무 포트폴리오를 구축하고 다양한 자격증을 보유해야 합니다. 수학, 물리학, 그리고 컴퓨터 프로그래밍에 대한 강한 지식 기반을 갖는 것도 여러분이 두각을 나타내는 데 도움을 줄 것입니다.
당신은 네트워킹을 통해 AI 일자리를 찾을 수 있습니다. 네트워크를 연결하는 가장 좋은 방법의 하나는 LinkedIn을 사용하는 것입니다. 이것은 당신에게 잠재적인 고용주에 대한 통찰력을 주고 개방적인 문을 열어줄 것입니다. 또한, 여러분은 프로젝트를 시작하거나 로봇 공학 대회에 참가하여 그 분야에 관심이 있다는 것을 보여줄 수 있습니다.
당신은 또한 인턴십에 등록함으로써 AI 산업의 맛을 볼 수 있습니다. 이것들은 여름 학부 연구 프로젝트나 여름 캠프에서 아이들을 가르치는 것을 포함할 수 있습니다. 고용주들은 종종 인턴십의 다양성을 중요시하고 다양한 기술을 제공하는 지원자들을 높이 평가합니다.
AI 경력의 또 다른 선택은 더 큰 전공 내에서 전문가로 공부하는 것입니다. 몇몇 대학들은 인공지능을 가르치는 것을 전담하는 프로그램을 제공합니다. 그들은 다양한 산업에 걸쳐 실질적인 차이를 만들 수 있는 AI 전문가를 개발하는 데 초점을 맞춥니다.
여러분은 또한 여러분이 선택한 위치에 만족하는지 확인해야 합니다. 행복한 직원들은 더 생산적이고 더 나은 성과를 냅니다. 하지만, 성공적인 경력이 항상 행복을 의미하는 것은 아니라는 것을 명심해야 합니다.