딥 러닝 엔지니어로 경력을 시작하려면 어떻게 해야 하나요? AI에서 사용되는 핵심 툴과 프레임워크는 무엇입니까? AI 윤리에 대해 자세히 알아보려면 어떻게 해야 합니까?
이렇게 다양한 질문이 있지만 AI분야에서 가장 흔한 질문은 결국 “어떻게 실무에 참여할 수 있나요?”로 귀결됩니다.
이번 봄, AI 분야에서 경력을 쌓는데 필요한 기본 원칙을 공유하고자 NVIDIA GTC 컨퍼런스에 모인 AI 전문가 그룹은 경력을 시작하기에 가장 좋은 방법을 제시했는데요.
매우 다양한 경력을 가진 패널리스트들이 NVIDIA의 개발자 생태계 전략 이니셔티브 총괄인 루이스 스튜어트(Louis Stewart)와의 대화에 참여했습니다.
세션을 온디맨드로 시청하세요.
이 세션에서 NVIDIA의 전 글로벌 개발자 관계 및 신흥 분야 총괄인 케이티 캘럿(Katie Kallot), 스타트업 aware.ai의 창립자 데이비드 아조쿠(David Ajoku), 캐나다 테크(Canada Tech) CEO 실라 벨라디네자드(Sheila Beladinejad), 헬싱키 대학 교수 티무 루스(Teemu Roos) 등의 연사가 계속 강조한 네 가지 기본 원칙은 다음과 같습니다.
1) 네트워킹과 멘토링으로 시작하라
아조쿠는 일을 시작하기 가장 좋은 방법은 당신이 5년 후 되고 싶은 자리에 있는 사람을 찾는 것이라고 설명했습니다.
또한 트위터와 링크드인과 같은 온라인 사이트에서만 찾지 말고 커뮤니티 내 다른 사람들이나 자신이 관심있는 전문 행사에 참석하는 사람들과 소통할 기회를 찾아보세요.
아조쿠는 “당신이 존경하는 사람을 찾고, 당신이 앞으로 5년 동안 가고 싶은 길을 현재 걷고 있는 사람을 찾아보세요. 이러한 기회는 그냥 오는 것이 아니라 직접 찾아야 합니다”라고 말했습니다.
이와 동시에 당신이 알고 있는 것을 다른 사람들과 공유해보세요. 그는 “당신을 가르칠 사람을 찾고 싶다면, 남을 가르치는 과정에서도 배우게 될 것입니다”라고 덧붙였습니다.
그러나 가장 좋은 출발점은 손을 내밀어도 괜찮다는 것을 아는 것이죠.
벨라디네자드는 다른 패널리스트의 의견에 동조하며, “저는 컴퓨터 공학 분야에서 경력을 시작했을 때 멘토를 찾아야 하는지조차 몰랐습니다”라고 말했습니다.
그녀는 “저는 부끄러워하지 않고, 어떤 일이 막힐 때마다 지원을 요청하고 도움을 구하는 법을 배웠습니다. 항상 자신감을 가지고 교수와 동료에게 다가가세요”라고 덧붙였습니다.
2) 경험 쌓기
캘럿은 배울 수 있는 가장 좋은 방법은 직접 해 보는 것이라고 설명했습니다.
그녀는 정치학 학위를 받았고 업계에서 일하는 동안 코딩 방법을 포함한 기술을 배웠습니다.
그녀는 영업, 마케팅 분석가로 시작하여 제품 관리자로 성장했죠.
그녀는 “3개월 만에 AI에 대한 모든 것을 배워야 했고, 동시에 제품 사용법과 코딩도 배워야 했습니다”라고 말했습니다.
루스는 최고의 경험은 온라인이든 오프라인이든 같이 배우는 사람들과 함께 하는 것이라고 설명했습니다.
“혼자 하려고 하지 마세요. 가능하다면 친구나 동료와 함께 스터디 그룹을 시작하고 커리큘럼을 만드세요. 일주일에 한 두 번 모임을 가지세요. 그렇게 하면 훨씬 더 재미있습니다”라고 말했습니다.
3) 소프트 역량 개발
또한 이러한 과정에서 자신이 AI 분야에서 무엇을 배우고 실습하는지를 설명할 수 있는 커뮤니케이션 기술도 필요합니다.
스튜어트는 “기술적인 주제에 대해 기술 전문가가 아닌 청중에게 설명하는 연습을 해보세요”라고 말합니다.
아조쿠는 대중 앞에서 발표하는 방법을 배우고 연습할 것을 권장했습니다.
아조쿠는 카네기 멜런 대학교에서 연기 수업을 받았고, 루스도 즉흥 코미디 수업을 들었습니다.
패널 중에는 춤과 스포츠를 통해 대중 앞에서 공연하는 법을 배운 사람들도 있습니다.
스튜어트는 “교차 훈련을 많이 할수록 더 편안해지고 어떤 환경에서도 자신을 더 잘 표현할 수 있게 됩니다”라고 말했습니다.
4) 이유를 찾아라
그러나 패널리스트들은 가장 중요한 요소는 자신 안에 있다고 말했는데요.
그들은 청중들에게 자신의 여정에서 계속 동기부여가 될 이유를 찾아야 한다고 강조했습니다.
일부에게는 그것이 환경 문제일 수도 있습니다. 기술에 대한 접근성을 높이고자 하는 사람들 또는 더욱 포용적인 업계를 만들고자 하는 사람들도 있다고 패널리스트는 말했습니다.
벨라디네자드는 “열정을 갖고 있는 주제가 있다면 누구에게나 도움이 됩니다. 그렇다면 계속해서 동기를 부여하는 데 도움이 될 것입니다”라고 말했습니다.
스튜어트는 무엇을 하든지 “열정과 목적을 가지라”고 조언했습니다.
주요 질문
대화가 진행되는 동안 수천 명의 온라인 참석자가 AI 경력을 시작하는 방법에 대해 350개 이상의 질문을 남겼습니다.
그중 일부는 다음과 같습니다.
딥 러닝을 배우는 가장 좋은 방법은 무엇인가요?
NVIDIA DLI(Deep Learning Institute)는 매우 다양한 실습 과정을 제공합니다.
심화 교육과 연구를 원하는 사람들을 위한 리소스가 포함된 NVIDIA Developer 프로그램을 통해 신규 및 경력 개발자를 위한 훨씬 더 많은 리소스가 준비되어 있습니다.
온라인 공개강좌(MOOC)를 통해 기술 주제에 대한 학습이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다. 한 패널리스트는 코세라(Coursera)에서 스탠퍼드 대학교의 앤드류 응(Andrew Ng) 교수가 가르치는 수업을 찾아볼 것을 제안했습니다.
“MOOC 강좌, 유튜브 동영상, 책이 많이 있습니다. 스터디 파트너를 찾는 것도 추천합니다”라고 추천한 사람도 있었습니다.
“기술 및 전문 네트워크에 가입하고 … 자원봉사, 캐글(Kaggle) 대회 등에 참가하여 경험을 쌓으세요.”
업계에서 가장 널리 사용되는 머신 러닝과 AI 툴과 프레임워크는 무엇입니까? 관련 업무나 인턴십을 처음 시작할 때 중요한 것은 무엇인가요?
한 패널리스트가 제안한 대로, 어떤 기술로 시작하면 좋을지 파악하는 가장 좋은 방법은 자신이 무엇을 하고 싶은지 생각하는 것인데요.
그러나 또다른 사람은 처음 시작하기에는 파이썬(Python)을 배우는 것이 나쁘지 않다고 제안했습니다.
“오늘날의 많은 AI 툴은 파이썬을 기반으로 하기 때문에 파이썬을 마스터하면 도움이 됩니다”라는 의견도 있었습니다.
“기술이 빠르게 발전하고 있기 때문에 오늘날의 많은 AI 개발자들은 끊임없이 새로운 것을 배우고 있습니다. 데이터 구조와 같은 소프트웨어 기초와 파이썬이나 C++와 같은 공용 언어를 갖추면 ‘일하면서 배우기’에 도움이 될 것입니다”라는 조언도 있었습니다.
실무 경험을 시작하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까? 개인 프로젝트는 경력으로 간주됩니까?
학생 클럽, 온라인 개발자 커뮤니티, 자원 봉사, 개인 프로젝트는 모두 실무 경험을 쌓을 수 있는 좋은 방법이라고 패널리스트들은 말했습니다.
그리고 이력서에 개인 프로젝트를 반드시 포함시키세요.
AI직무 수행에 나이 제한이 있나요?
패널리스트들은 AI 직무를 이제 막 시작했든 다른 분야에서 전환했든 나이는 전혀 장벽이 아니라고 말했습니다.
자신의 기술과 능력을 더 잘 보여줄 수 있도록 자신만의 포트폴리오를 만드세요.
고용주가 여러분의 잠재력과 기술을 쉽게 알아볼 수 있어야 합니다.
아직 파악되지 않은 문제를 해결하기 위한 솔루션을 구동하는 엔진으로 AI 기술을 활용해 기술 스타트업을 구축하고 싶습니다. 창업가를 위한 조언을 해주시겠습니까?
창업가는 NVIDIA Inception에 지원하는 것이 좋습니다.
이 프로그램은 기술 지원, 시장 출시 지원, 하드웨어 할인, 자금 조달을 위한 VC alliance에 대한 액세스 등의 무료 혜택을 제공합니다.
AI에 가장 적합한 프로그래밍 언어는?
파이썬은 딥 러닝, 머신 러닝, 데이터 사이언스에서 널리 사용됩니다. 프로그래밍 언어는 딥 러닝 프레임워크와 개발자 도구로 이루어진 성장하는 생태계의 중심에 있으며, 복잡한 모델을 훈련하고 웹 기반 서비스에 대한 실시간 추론에 주로 사용됩니다.
C/C++는 실시간 추론을 위한 모델 배포에 사용되는 자율주행 자동차용 프로그래밍 언어입니다.
그러나 처음 시작하는 사람들은 파이썬뿐만 아니라 다양한 툴에 익숙해지는 것이 좋을 것입니다.
NVIDIA DLI의 초급 자습 과정은 방향을 잡는 가장 좋은 방법 중 하나가 될 수 있습니다.
GTC에서 더 많은 정보를 얻으세요
9월 19일부터 22일까지 열리는 글로벌 AI 컨퍼런스 NVIDIA GTC에서 전문가들이 어떻게 경력을 시작하게 되었는지 직접 들어보세요.
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