인공지능 공부 로드맵 - ingongjineung gongbu lodeumaeb

인공지능과 머신러닝의 입문자들은 개발자가 되고 싶어도 무슨 공부를 어떤 순서로 해야 할지 모르는 경우가 허다하다. 페이스북 커뮤니티를 뒤지고 오픈 채팅방을 배회해 발품 팔아 공부를 하는 경우가 많다. 이런 고민을 해결하고 초심자들을 원하는 방향으로 안내해줄 수 있는 2020 로드맵이 나왔다. (로드맵 바로보기)

독일 인공지능 소프트웨어 업체 아마이(AMAI)가 최근 공개한 인공지능 전문가 로드맵이 깃허브에서 주목받고 있다고 미 인공지능 및 머신러닝 전문지 싱크드리뷰(Synced Review)가 보도했다.

10일 AMAI 깃허브와 자사 블로그에 따르면 2020년 인공지능 전문가가 되기위한 로드맵은 발표 일주일 만에 4 천 6백여 스타(star)를 받았다. (원문 링크)

AMAI는 “자사 신입사원들을 전문가로 양성하기 위해 제작한 로드맵이지만 업계에 도움이 되고자 공유한다”며 "로드맵이 커뮤니티 활성에 기여했으면 한다"고 밝혔다.

로드맵 차트는 데이터 사이언스로 시작해 ▶데이터 엔지니어링 ▶빅데이터 엔지니어링 ▶머신러닝 ▶딥러닝 네 갈래 나뉜다. ‘선택’ 항목은 회색으로 ‘추천’ 항목은 푸른색으로 표기했다. 

빅데이터 엔지니어링을 제외한 머신러닝, 딥러닝 그리고 데이터 엔지니어링 3가지의 기본이 되는 분야는 데이터 사이언스.

데이터 사이언스의 필수 과정은 ▶컴퓨터 공학의 기본 지식 ▶통계학 ▶파이썬 활용 ▶데이터 활용 ▶시각화, ▶원 데이터를 다른 형태로 매핑하는 데이터 랭글링(Wraggling, 또는 Munging) 순서로 이어진다.

AMAI는 여기까지를 데이터 과학자(Scientist)의 영역으로 구분한다. 하지만 머신러닝과 딥러닝을 목표로 하는 사람에게 이는 준비운동에 불과하다.

AMAI가 제시한 로드맵은 데이터 사이언스 통달 후 비로소 머신러닝과 딥러닝을 공부할 수 있다. 데이터 엔지니어링과 빅데이터 엔지니어링은 또 다른 과정을 거쳐야한다.

공개된 로드맵은 오픈 소스로 공개되어 누구나 커스토마이징(customizing)을 통해 필요한 부분을 남기고 불필요한 부분을 수정 · 삭제 할 수 있다. 또, 로드맵 속 모든 용어는 위키피디아 링크로 연결되기에 생소한 단어들과 내용을 빠르게 해결할 수 있다. 추가적인 자료조사 없이 따라갈 수 있다.

한편 국내 입문자들을 위해 항목별로 필요한 정보를 한국어로 정리해 공유한 깃허브 또한 다수.

논문, 유튜브 강의, 페이스북 그룹, 오픈 데이터 등 초심자를 비롯해 중급, 고급지들 또한 참고할 수 있는 자료가 주제별 · 콘텐츠 형식 정리되어있다. 상대적으로 영어가 자신 없는 사람들에 유용하다. (깃허브 바로가기)

인공지능과 머신러닝이 유행을 타며 국내 페이스북 커뮤니티가 늘어나고 고퀄리티 블로그 및 유튜브 채널들이 급증하는 추세이다. 

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