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  • 선배 인터뷰

  • 과정에 대한 소개

    바둑 등 다양한 분야에서 인공지능 컴퓨터가 최고의 인간 전문가를
    이기는 사건은 인공지능의 대중화 시대를 알리는 신호탄이 되었습니다.
    컴퓨터 하드웨어의 급속한 발전으로 인해 예전에는 미진한 결과를 내던 다양한 인공지능 알고리즘들이 성과를 내고 있습니다.
    특히 딥러닝의 비약적인 발전을 통해 더 이상 인공지능 기술이 일부 전문가의 전유물이 아니고 보통 사람들도 정형화된 교육을 통해 인공지능을 적극적으로 활용할 수 있음을 알게 되었습니다.
    인공지능이 성과를 내기 위해서는 학습할 수 있는 양질의 빅데이터가 필요한데, 4차산업혁명 시대에는 다양한 센서에서 많은 종류의 빅데이터가 생성됩니다.
    이러한 데이터를 수집 가공하여 필요한 수요 기업에 공급 하는 전문가의 요구가 급증하고 있습니다.
    이 전공은 빅데이터를 수집 가공하고 학습 모델을 만들 수 있는 인공지능 빅데이터 엔지니어를 양성하는 것이 목표입니다.

    인공지능

    인공지능은 기계에 사람의 지능을 구현하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해서는 지금까지 개발된 다양한 인공지능 알고리즘의 원리를 이해하고 실제 적용사례를 이해하는 것이 중요합니다. 인공지능에는 다양한 분야가 있지만, 이 과정에서는 주어진 데이터를 스스로 학습하여 의미 있는 지식을 만들어 내는 기계학습에 초점을 맞추고 있습니다. 전통적인 기계학습 알고리즘 뿐만 아니라 최신 딥러닝 관련 알고리즘까지 다양하게 다루며, 보안, 의료 등 다양한 영역에서 실제로 다루어지는 문제를 중심으로 기존 알고리즘을 적용하여 문제를 해결하는 방법을 배우는 과정입니다.

    빅데이터 처리

    정보 사회는 다양한 센서에서 방대한 양의 데이터가 발생합니다. 처음 발생한 데이터는 바로 가치를 가질 수 없기 때문에 이러한 데이터를 수집하고, 다시 2차, 3차의 데이터로 가공하는 엔지니어링 작업이 필수적으로 요구됩니다. 또 이러한 데이터를 다각도로 보기 위해 데이터의 시각화 기술이 필요하며, 잘 가공된 빅 데이터는 기계학습을 만나 진정한 제 3의 부가 가치를 창출하게 됩니다. 이 과정에서는 이러한 빅데이터 가공기술을 학습하며 특히 수집한 데이터 분석을 위한 다양한 프레임 워크를 학습합니다.