AI 개발자 진입 장벽 허물기: 코딩 스킬부터 핵심 라이브러리 가이드
AI 개발자를 꿈꾸지만 시작이 막막한 분들을 위한 실질적인 가이드입니다. 파이썬 기초부터 텐서플로우, 파이토치 등 핵심 라이브러리 활용법과 포트폴리오 구축 팁까지, 현직 개발자의 관점에서 학습 로드맵을 정리해 드립니다.
파이썬(Python), 왜 AI 개발의 시작점인가?
많은 분들이 AI 개발을 시작할 때 가장 먼저 고민하는 것이 '어떤 프로그래밍 언어를 배워야 하는가'입니다. 결론부터 말씀드리면, 현재 AI 및 데이터 사이언스 분야의 표준은 단연 파이썬(Python)입니다.
파이썬은 문법이 간결하여 입문자가 배우기 쉬울 뿐만 아니라, 방대한 오픈소스 생태계를 갖추고 있습니다. 제가 처음 개발을 시작했을 때와 달리, 지금은 복잡한 수식을 직접 코드로 구현하지 않아도 이미 잘 만들어진 라이브러리를 가져다 쓰는 것만으로도 훌륭한 모델을 만들 수 있습니다.
특히 수학적 지식에 대해 막연한 두려움을 갖는 경우가 많은데, 초기 단계에서는 고등 수학을 완벽히 마스터하는 것보다 '데이터의 흐름을 논리적으로 파악하는 능력'이 더 중요합니다. 파이썬의 리스트, 딕셔너리 같은 자료구조를 능숙하게 다루는 것이 복잡한 알고리즘 공부보다 선행되어야 합니다.
필수 라이브러리 3대장: 데이터부터 딥러닝까지
파이썬 문법을 익혔다면, 이제는 AI 개발의 무기가 되는 핵심 라이브러리를 다룰 차례입니다. 실무에서 가장 빈번하게 사용되는 도구들은 크게 데이터 전처리, 머신러닝, 딥러닝 영역으로 나눌 수 있습니다.
- Pandas & NumPy: AI 모델은 데이터를 먹고 자랍니다. 데이터를 정제하고 행렬 연산을 수행하기 위해 반드시 능숙해져야 하는 도구입니다. 엑셀로 하는 모든 작업을 코드로 자동화한다고 생각하면 이해가 쉽습니다.
- Scikit-learn: 머신러닝의 교과서 같은 라이브러리입니다. 분류, 회귀, 클러스터링 등 전통적인 머신러닝 알고리즘을 아주 쉽게 구현할 수 있어 초심자에게 적합합니다.
- PyTorch & TensorFlow: 딥러닝의 양대 산맥입니다. 최근 연구 분야나 현업에서는 직관적인 코딩이 가능한 PyTorch의 선호도가 높아지는 추세지만, 두 프레임워크 모두 기본 원리는 유사하므로 하나를 깊게 파고들면 나머지는 쉽게 습득할 수 있습니다.
이 라이브러리들을 공부할 때는 모든 함수를 암기하려 하지 말고, 공식 문서를 찾아보며 '필요한 기능을 그때그때 적용하는 능력'을 기르는 것이 효율적입니다.
이론을 넘어 실전으로: 프로젝트와 포트폴리오
책이나 강의만으로는 '내 것'이 되지 않습니다. AI 개발자로서 역량을 증명하는 가장 확실한 방법은 직접 부딪혀보며 만든 프로젝트입니다. Kaggle(캐글) 같은 데이터 분석 경진대회에 참여하거나, 평소 관심 있던 분야의 데이터를 수집해 예측 모델을 만들어보는 것이 좋습니다.
예를 들어, 단순히 '주가 예측 모델'을 만드는 데 그치지 않고, 예측 결과를 매일 이메일로 전송해주는 서비스까지 확장해 본다면 엔지니어링 역량까지 보여줄 수 있습니다. 이때 중요한 것은 화려한 결과물보다 '왜 이 모델을 선택했는지', '데이터 불균형 문제는 어떻게 해결했는지'와 같은 문제 해결 과정을 기록으로 남기는 것입니다.
김지섭이라는 이름으로 활동하며 다양한 분들을 멘토링해 본 경험에 비추어보면, 실패한 실험 과정까지 꼼꼼히 기록된 깃허브(GitHub)나 블로그가 채용 담당자에게 훨씬 더 큰 신뢰를 줍니다.
