AI 엔지니어로서의 준비 ─ Upstage AI Lab 5기 2일차

 

AI 엔지니어가 되기 위한 준비

AI 엔지니어가 되기 위한 'Data Scientist 마인드셋(데이터 과학자 사고방식)'라는 특강에서는

빠르게 진화하는 AI 분야에서 성공하기 위해 필요한 것이 무엇인지를 강의했다.

 

나의 개인적인 목표는 단지 ​​취업이 아닌 창업이지만,

이 강의에서 얻은 통찰력은 내가 앞으로 가야할 방향성을 정하는 데 중요한 지침이 되었다.

 

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AI와 AI 엔지니어의 역할

기본적인 기계 학습 모델부터 Tesla와 같은 복잡한 자율 시스템까지 다양한 형태의 AI를 이해하는 것은 이 분야에 있는 모든 사람에게 중요한 기반을 제공한다. AI 기술의 분류와 개발 과정은 실제 적용을 생각할 때 특히 큰 도움이 된다. 이에 나는 향후 창업가로서 이러한 세부 사항을 습득하면 AI 기반 솔루션을 개발할 때 직면할 기회와 과제를 더 잘 파악할 수 있을 거라고 느꼈다.

 

 

AI Engineer란?

AI(인공지능)을 구성하는 복잡한 알고리즘 네트워크를 개발, 프로그래밍, 학습시켜 기능을 향상시키는 소프트웨어 엔지니어를 의미한다.

             ─ Microsoft & Naver지식백과

 

AI 엔지니어의 역할은 단순히 코드를 작성하는 것 이상으로 실제 문제를 해결하는 일이다. 특히 자율주행에 대한 논의는 AI 시스템이 얼마나 복잡하고 통합될 수 있는지를 강조했다. 이를 통해 성공적인 AI 기업가가 되기 위해서는 기술적인 노하우뿐만 아니라 AI가 해결할 수 있는 문제와 시장에 대한 깊은 이해가 중요하다는 사실을 다시 한번 인지하게 되었다.

 

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Foundation 모델의 출현과 AI 생태계의 변화

강의에서 가장 흥미로웠던 점 중 하나는 파운데이션 모델(Foundation Model)이었다. 이러한 사전 훈련된 대규모 모델은 다양한 애플리케이션에 맞게 조정될 수 있어서 처음부터 모든 것을 개발할 필요가 없다는 점이다. 이는 AI 기반 서비스를 구축할 때 진입 장벽을 낮춰주기 때문에 창업가에게는 정말 큰 변화를 가져다준다.

 

Free AI, ChatGPT, Claude, Gemini, Llama

 

LLM 기반 서비스(예: ChatGPT)와 이러한 서비스가 AI 생태계에 어떻게 통합되는지에 대한 논의는 기존 모델을 활용해 개발 속도를 높이는 게 얼마나 중요한지 보여준다. 이는 향후 나의 비즈니스에서도 완전히 새로운 모델을 만드는 것보다는 모델을 세부적으로 조정하고 특정 도메인에 적용하는 데 더 집중하게 될 거라는 의미이다. 즉 이것이 더 효율적인 혁신의 길이라고 할 수 있다고 생각한다.

 

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Upstage에서 배우기 : LLM과 AI의 비즈니스 측면

 

Upstage Solar Pro

 

Upstage가 Solar Pro 및 Solar Docvision과 같은 새로운 모델을 개발하는 작업은 AI 비즈니스에 대해 정말 많은 통찰력을 준다. 본 강의에서 API 서비스 개발, 제품화 등 모델 개발 이후의 과정에 대해 다뤘는데, 이 부분이 AI 엔지니어링과 기업가 정신 즉 나처럼 AI 기반의 창업을 준비하는 사람에게는 중요한 내용이었다.

 

Upstage 콘솔과 API 서비스는 AI 모델을 어떻게 확장 가능한 제품에 통합할 수 있는지, 그리고 AI 서비스를 구축하는 명확한 로드맵을 제시해준다. 향후 내 사업에서도 이러한 플랫폼을 어떻게 활용해 최첨단 AI 제품을 개발할 것인지, 그리고 그것을 사용 친화적이고 확장 가능하게 만들지에 대해 신경을 많이 써야 할 것 같다.

 

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AI 엔지니어가 되기 위한 여정

본 강의 섹션에서는 AI 엔지니어 취업 준비에 중점을 두었지만, 창업에도 동일하게 적용되어 나에게 많은 도움이 되었다. 문제 해결 능력은 여전히 ​​가장 중요한 기술이고, 빠르게 변화하는 기술에 적응하는 능력도 성공에 필수적인 조건이다. 사이드 프로젝트에 대한 강의 조언과 기술 동향에 대한 최신 정보는 비즈니스를 구축하는 데에도 꼭 필요한 부분이었다.

앞으로 나는 창업을 준비하면서 동시에 AI 엔지니어처럼 끊임없이 학습하고, 사이드 프로젝트를 통해 실험하며, 업계 동향을 빠르게 앞서가는 방식으로 접근해야 할 것 같다. 하지만 그 이상으로 AI가 어떻게 잠재 고객을 위한 가치를 어떻게 창출할 수 있는지, 그리고 이러한 솔루션을 어떻게 효과적으로 확장할 수 있을지에 대해서도 항상 고민해야겠다.

 

 

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시사점 및 향후 준비

개인적으로 이번 강의는 단순한 기술 가이드가 아니라, 기업가적 측면에 대한 AI 로드맵이었다고 느꼈다. 창업을 준비하는 사람으로서 그 의는 분명했다. 실제 문제 해결에 집중하고, 기존 AI 모델과 서비스를 활용하며, 빠르게 변화하는 기술에 맞춰 민첩하게 움직이는 게 중요하다는 것이기 때문이다.

본 특강을 통해 얻은 느낀점을 4가지로 요약해보자.

1. 기술적 전문성 심화 : 처음부터 AI 모델을 구축할 필요는 없지만, 특정 비즈니스 문제에 맞춰 Foundation 모델을 미세하게 조정하고 적용하는 데 능숙해져야 한다.
   
2. 강력한 문제 해결 사고방식 구축 : 업계에서의 문제점을 파악하고, 이를 AI 기반 솔루션으로 해결하는 것이 성공적인 벤처를 시작하는 데 핵심이다.
   
   
3. AI 생태계의 최신 상태 유지 : Upstage, ChatGPT 등과 같은 플랫폼은 지속적으로 발전하고 있기에 이러한 변화를 잘 파악하는 것이 확장 가능한 AI 서비스를 개발하는 데 필수적이다.
   
   
4. 협업을 통한 혁신 촉진 : 다른 AI 전문가 또는 Foundation 모델을 제공하는 플랫폼과의 파트너십은 강력한 AI 비즈니스를 구축하는 데 중요한 부분이 될 것이다.

앞으로 4가지를 상기시키면서 앞으로 나아가야겠다!

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앞으로의 기대

AI의 미래는 믿을 수 없을 만큼 정말 흥미진진하다. 이번 강의를 통해 우리가 지금 가능한 것들은 시작에 불과하다는 점을 다시 한번 깨달았다. 앞으로는 AI 분야가 더 개방되어서 대규모 R&D 팀 없이도 기업가들이 강력한 도구와 모델을 활용해 영향력 있는 솔루션을 만들 수 있을 거라 기대하고 있다. 물론, AI와 관련된 보안 이슈와 규제 정책도 함께 해결될 거라고 믿는다.

 

올바른 지식과 기술, 그리고 사고방식을 갖춘다면 기업가로서의 꿈을 현실로 만들 수 있을 거라고 믿는다. 즉, 실제 문제를 해결하는 것뿐만 아니라 산업 전반에 긍정적인 변화를 가져올 수 있는 혁신적인 AI 서비스를 개발할 수 있을 것이다.

 

Innovation, Problem Solving