데이터엔지니어

AI 공부, 이렇게 시작하세요!
Upstage AI Lab 3기 공개 설명회

바야흐로 인공지능(Artificial Intelligence, AI)의 시대입니다. 떠오르는 생성형 AI 시장은 10년 안에 약 1,700조 원의 엄청난 규모로 성장할 것이 전망 되고 있는데요. 전문가들은 지금보다 인공지능 시장에 뛰어들기에 더 적합한 시기는 없다고 입을 모읍니다. 빠르게 변화하고 발전하는 AI 업계에 발을 들이기 위해서는 어떤 역량이 필요할까요?

지난 2월 7일, 온라인으로 열린 Upstage AI Lab 3기 공개 설명회에는 이러한 질문의 답을 찾으려는 AI 꿈나무들이 한자리에 모였습니다. 공개 설명회는 변화의 과정에서도 꼭 갖추어야 하는 하드 스킬(Hard skill)과 소프트 스킬(Soft skill)을 배우고, AI 전문가의 실제 업무와 채용 과정을 살펴보며 유용한 커리어 인사이트를 얻는 자리였습니다. 그럼, 지금부터 Upstage AI Lab 3기 공개 설명회에서 나눈 뜻깊은 이야기를 함께 살펴보겠습니다!

AI 역량을 효과적으로 강화하는 3가지 학습 전략

Upstage AI Lab 3기 공개 설명회는 ‘개발하는 기획자’ 이상영 PM의 세션으로 포문을 열었습니다. Upstage AI Lab의 교육 기획 및 운영을 맡고 있는 그는 ‘AI를 어떻게 공부할 것인가’를 주제로 AI 역량을 강화하는 3가지 학습 전략을 제안했습니다.

첫 번째는 파이썬(Python) 학습입니다. 파이썬은 코드를 차례대로 읽고 실행하는 인터프리터(Interpreter) 언어입니다. 코드를 한 줄씩 작성하고 실행해 보면서 빠르게 오류를 찾아낼 수 있어 초심자에게 특히 유용합니다. 두 번째는 AI 모델 생성 학습입니다. 모델은 데이터 분류, 자연어 처리 등 AI가 수행하는 특정 작업을 말합니다. AI 전문가로 발돋움하려면 이러한 다양한 AI 모델을 생성하는 역량을 갖추어야만 하죠. 마지막은 문제 풀이 학습입니다. AI는 사람이 풀기 어려운 문제를 더 쉽고 빠르게 해결해 주는 도구입니다. 따라서 AI를 만드는 전문가는 다양한 문제를 풀이하는 방법을 꾸준히 배우고 익혀야 합니다.

이상영 PM은 이 3가지 학습을 효과적으로 수행하기 위해 Upstage AI Lab이 어떤 도움을 줄 수 있는지도 자세히 설명했습니다. Upstage AI Lab은 기초 문법부터 심화 프로젝트까지 단계별로 구성한 커리큘럼을 통해 수강생의 종합적인 파이썬 학습을 돕습니다. 데이터 전처리에 관한 지식을 함양하여 AI 모델을 생성하는 역량을 기를 수 있도록 1,200시간 이상의 강의 경력을 갖춘 AI 전문 강사를 초빙하기도 했죠. Upstage의 인공지능 문제 해결 플랫폼을 통해 총 4번의 경진대회를 진행하며 학습한 내용을 실무에 적용해 보는 과정도 거칩니다. 이상영 PM은 “지금은 AI를 공부하기에 정말 좋은 시대이고, 취업 시장 또한 매우 밝다"며, Upstage AI Lab과 함께 AI 학습에 도전할 것을 추천했습니다.

NLP 전문가가 알려주는 AI 트렌드와
AI 전문가의 핵심 역량

뒤이은 두 번째 세션에서는 Upstage의 테크니컬 리더이자 자연어 처리(NLP) 전문가인 박찬준 강사가 연사로 나서 새로운 AI 개발 트렌드를 소개했습니다. 거대 언어 모델(LLM)의 등장으로 개인, 기업, 학계 모두가 변화의 소용돌이를 헤쳐 나가고 있는 오늘날, AI 전문가로 성장하고 싶은 사람들이 꼭 알아두어야 할 AI 비즈니스에 관한 인사이트도 함께 공유했죠.

박찬준 강사는 LLM을 “인공지능 개발 트렌드를 리셋하는 모멘트"라고 설명했습니다. 규칙 기반 방식에서 시작한 AI 개발은 통계 기반 방식, 머신러닝, 딥 러닝을 거쳐 오늘날의 LLM에 당도했는데요. 지금껏 사람들은 원하는 정보를 얻기 위해 시간과 노력을 들여 직접 반복적인 검색을 수행해 왔지만, LLM 등장 이후 검색의 주도권은 AI에게로 넘어갔습니다. LLM은 이처럼 사용자 경험(User Experience)을 완전히 뒤바꿔버리면서 AI 시장을 휘어잡는 새로운 트렌드로 자리 잡았습니다.

하지만 AI 트렌드가 변화하는 과정에서도 변하지 않는 가치는 있습니다. 박찬준 강사는 “AI 트렌드도 변하고, 기업이 원하는 인재상도 변하지만, 기업이 ‘프로블럼 솔버(Problem Solver)’를 원한다는 것은 변하지 않는다"고 강조했습니다. 프로블럼 솔버는 기업이 마주하는 여러 가지 문제를 제대로 정의하고, 기업의 지속 가능한 성장에 이바지하는 능력을 갖춘 사람을 일컫습니다. 출렁이는 AI 트렌드의 물결 속에서도 전문가로서 인정받으려면 바로 이 프로블럼 솔빙 역량을 갈고닦아야 합니다.

Upstage AI Lab의 차별화된 프로그램과 함께라면 이러한 AI 전문가의 핵심 역량을 빠르게 쌓을 수 있습니다. 업계 실무진이 직접 이론과 실습을 균등하게 구성하여 만든 커리큘럼은 Computer Vision Generation, LM to LLM, Data-Centric AI 강의 등을 통해 최신 트렌드를 실무적인 관점에서 학습할 수 있게 지원합니다. 실제 기업에서 벌어지는 상황과 흡사한 환경의 경진대회를 통해 문제를 정의하고 해결하는 능력을 기르기도 하죠. 실제와 같은 시뮬레이션은 프로블럼 솔빙 역량을 강화하는 효과적인 방법입니다.

AI 업계 취업,
이렇게 준비하세요

AI 전문가라고 해서 모두 같은 일을 하는 것은 아닙니다. 직무와 직군에 따라 하는 일과 필요로 하는 역량이 조금씩 다르죠. AI 서비스 지표를 개발하여 사람들과 비즈니스적으로 소통하고 싶다면 데이터 애널리스트나 데이터 사이언티스트가 적합하고, 코딩을 통해 모델을 개발하여 AI 서비스를 배포하고 싶다면 데이터 엔지니어나 머신러닝/딥 러닝 엔지니어가 적합합니다.

Upstage에서 AI 리서치 엔지니어로 일하는 김현우 강사는 마지막 세션에서 Upstage의 실제 개발 문화를 사례로 들며, 다양한 AI 관련 직무와 업무 방식에 관해 상세히 소개했습니다. 그는 “Upstage AI Lab을 수강하며 학습한 지식을 통해 입사 후 어떤 업무를 하고 싶은지 고민해 보는 것이 좋다"고 조언했죠.

더불어 AI 업계에서 직무를 전환하고 취업에 성공할 수 있는 다양한 커리어 팁도 공유했습니다. AI 전문가로서 꼭 갖춰야 할 주요 역량을 살펴보기 위해 Upstage의 AIRE(AI Research Engineer) 채용 프로세스를 함께 들여다보기도 했는데요. 김현우 강사는 “JD(Job Description)를 꼼꼼하게 살피면 기업이 어떤 역량을 원하는지를 확인할 수 있다”고 설명하며, 직무를 막론하고 공통된 지원 자격은 회사가 필요로 하는 능력, 직무별로 다른 우대사항은 뾰족하게 가꿔나가야 하는 역량으로 보아야 한다고 덧붙였습니다.

김현우 강사는 참가자의 질문에 답을 전하는 Q&A 세션으로 세션을 마무리했습니다. 가장 많았던 질문은 ‘AI 채용 시장에서 대학원 진학 여부가 얼마나 중요한지’에 대한 궁금증이었습니다. 그는 대학원이 AI 관련 전문 역량을 길렀음을 증명하는 지표는 분명하나, 데이터 엔지니어를 꿈꾼다면 경진대회 성과처럼 개발 및 협업 역량을 어필할 수 있는 경험이 더 매력적일 수 있다고 답했습니다.

Upstage AI Lab 3기 공개 설명회 참가자들은 AI 업계에 관한 전문적인 강연을 듣고 5점 만점에 4.4점이라는 높은 만족도를 표했습니다. 참가자들은 공개 설명회를 통해 AI 학습법, AI 트렌드 특강, AI 커리어 특강을 모두 경험할 수 있어 좋았으며, 특히 취업과 연계된 AI 커리어 특강이 큰 도움이 되었다는 반응을 보였죠.

AI 전문가로 성장할 수 있는 디딤판을 제공하는 Upstage AI Lab 3기는 내일배움카드를 이용해 전액 무료로 수강할 수 있습니다. 이론과 실무를 연결하는 최고의 강의로 AI 교육의 새 지평을 열고 있는 Upstage AI Lab과 함께 AI 전문가의 꿈에 한 걸음 더 다가가 보세요.

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