AI를 배운다는 것은 3가지로 나뉘어 진다고 볼 수 있습니다.
그건 바로 수학, 프로그래밍, AI가 적용되는 산업에 대한 지식입니다.
AI를 형성하는 “머신러닝 데이터 분석‘은 거의 대부분 숫자 컨트롤로 이루어져 있으며
그것들을 어떻게 읽어내고 활용할지는 전부 수학을 기반으로 이루어집니다.
AI기술은 데이터 경향에서 가장 정확하게 예측할 수 있는 방법을 수학적으로 엄밀하게 계산하고 있습니다.
그 예측 성능이 아주 높다 보니 흡사 사람이 생각하는 능력과 유사하다고 착각하게 만드는 것입니다.
즉 인공지능이라는 것은 인간이 생각하는 것처럼 보이도록 만든 기계인 것입니다.
수학은 각 분석법과 AI이론 체계를 배우기 위해 매우 중요하며, 그것을 결과물로 만들어 주는 것은 프로그램입니다.
현대의 AI데이터 분석용 프로그래밍 언어는 매우 다루기 쉽게 되어 있으며
이에 따른 시간 절감 효과가 큰데요, 최근에는 ‘파이썬’과 ‘텐서 플로우’등이 많이 활용되고 있습니다.
이렇게 수학과 프로그래밍을 잘 알고 난 다음에는 이것들을 산업에 어떻게 활용할 것인가가 중요하겠지요?
구체적으로는 마케팅 지식, 재무제표 읽는 법 등 현장의 문제를 발견하고
이를 해결할 수 있는 가설을 세우는 사고력, 제안력, 수치를 분석하여 전달하는 커뮤티케이션 능력 등의 비즈니스 능력도 필요한 것입니다.
<출처 : 두우우부 https://doooob.tistory.com/>
