[한국공공정책신문=최진실 기자]
◇ 1단계 : AI로 하고 싶은 일 결정하기
먼저 첫 단계에서는 AI를 배우기 시작하는 목적을 명확히 한다. 매우 중요하다. 지식의 흡수 속도도, 계속할 수 있는지도 이 목적의식에 의해서 크게 좌우된다. AI의 공부를 하고 싶은 분은 다음 사항을 다시 한번 스스로 자신에게 물어 본다.
왜, AI를 배우고 싶은가?
AI를 사용해서 어떤 것을 하고 싶은가? 여기에 더해, ‘언제까지’라는 기간의 목표도 정하면, 전혀 보이지 않던 경치도 달라질 것이다.
혹시 AI로 어떤 일을 할 수 있을까?
이런 의문이 있으신 분은 AI의 사례를 알게 되면 ‘AI가 할 수 있는 것’ ‘AI로 하고 싶은 것’을 떠올릴 수 있는 계기가 될 것이다. 이 생각은 앞으로 학습을 진행하기 위한 나침반이 될 것이므로 소중히 여기고 항상 의식하도록 한다.
즉, 여기서 키포인트는 AI를 사용하여 ‘이것을 하고 싶다!’는 목적의식이 없다면 공부를 계속하는 것은 어렵다. 그러기 위해서는 AI로 무엇을 할 수 있는지, 어떤 일에 활용할 수 있는지에 대한 이미지를 파악하는 것이 중요하다.
◇ 2단계 : AI 학습 흐름 이해하기
1단계에서는 배운 곳의 ‘되고 싶은 나’를 상상해 주었다. 다음으로 그 되고 싶은 자신에게 다가가길 위해서 필요한 지식과 스킬의 전체상을 이해할 필요가 있다. 여행에 비유한다면 1단계는 나침반, 2단계는 지도를 가지는 듯한 이미지를 가지면 알기 쉬울 것이다.
초보자에게 막막한 강적 AI에 대해 무엇을, 어떤 순서로, 어떻게 공부해야 할지를 알 수 없다는 점이다. 먼저 무엇을 배울 필요가 있는지를 명확히 하고, 학습을 시작하도록 한다. 무엇을 배우느냐는 크게 두 가지 부분으로 나눌 수 있다.
첫째, 기초 부분이다. AI 기술을 익히기 위해 밑거름이 되는 기초로 모든 사람이 배워야 할 부분이다.
즉 ① 기계학습에 필요한 수학 지식, ② Python의 프로그래밍 스킬, ③ 기계학습에 관한 기초적인 지식, 프로그래밍 스킬이다.
둘째, 특화 부분이다. 기초 부분에서 익힌 스킬을 바탕으로, 각각의 목표에 맞춘 스킬을 배우는 부분이다. 기계학습에서 다루는 데이터는 주로 다음과 같은 4종류의 데이터가 있다. 물론 모든 것을 배우는 것이 바람직하지만, 자신의 골에 맞게 배울 내용을 선택하면 효율적으로 공부를 진행할 수 있다.
바로 ① 영상 데이터, ② 문장 데이터, ③ 시계열 데이터(1/1 가게에 온 사람 수는 100명의 데이터에는 전후 관계가 존재하는 데이터), ④ 표 데이터(Excel의 시트에 기재되는 것과 같은 데이터)이다.
여기서 키포인트는 AI 스킬을 익히기 위해서는 어떤 지식이 필요한지 큰 틀을 이해하고 자신의 목표로 가는 최 단거리를 이해하는 것이 성공의 포인트!
이규철 / 법학박사(상법)
∙ AI·GPT, SDGs&ESG 코치 및 강사
∙ 100세대학 크리에이터 및 칼럼니스트
∙ 생성AI와 챗GPT, SDGs·ESG경영전략,
글로벌 MBAtoCEO, 리더의 필승전략,
100세대학 행복디자인 매뉴얼 등 27권
∙ 일본(와세다대),중국(복단대·화동정법대)
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