Andrew Ng의 주장 인공지능은 새로운 전기이다 다양한 분야에 걸쳐 AI의 영향과 잠재력을 포착합니다. 그러나 많은 사람들은 고급 코딩 기술이 필수라는 믿음 때문에 코딩과 AI의 병합을 꺼릴 수 있습니다. 이 신화를 깨면 프로그래밍 배경이 없는 사람들에게도 기회의 세계가 드러납니다.
코드 한 줄도 작성하지 않고도 누구나 코딩과 AI를 시작할 수 있는 방법을 분석해 보겠습니다.
코딩과 AI의 신화
AI가 프로그래머만의 영역이라는 믿음은 전화 접속 인터넷만큼이나 시대에 뒤떨어진 것입니다.
최근의 발전은 다른 이야기를 말해줍니다.
“미래 업무 보고서: 직장에서의 AI“라고 강조했습니다. 55% 전 세계적으로 LinkedIn 회원 중 의 비율이 증가함에 따라 직업이 바뀔 것으로 예상됩니다. 생성 AI.
이제 AI 프로젝트에는 전략가, 도메인 전문가, 커뮤니케이터 간의 협업이 필요하며 균형 잡힌 기술 조합이 필요합니다. 인공 지능에는 그 힘을 적용하고, 데이터를 해석하고, 비즈니스 요구 사항을 해결하는 시스템을 설계하는 방법을 이해하는 전문가가 필요합니다.
이제 기업들은 AI의 기술적 잠재력을 결과를 제공하는 실용적인 전략으로 전환할 수 있는 전문가를 찾고 있습니다. 세계경제포럼(World Economic Forum)은 이러한 추세를 확인하고 다음과 같이 예측하고 있습니다. 9,700만 개의 새로운 일자리 2025년까지 AI 분야에서 전 세계적으로 등장할 것입니다. 흥미롭게도 이러한 직업 중 상당수는 코딩 전문 지식이 필요하지 않습니다. 이러한 변화는 AI가 더 이상 프로그래머에게만 국한되지 않고 다양한 기술과 전문 지식을 갖춘 사람들에게 열려 있음을 보여줍니다.
AI에서의 비코딩 역할
AI는 더 이상 소프트웨어 개발자에게 고립된 공간이 아닙니다. AI 생태계에는 수많은 비코딩 역할이 존재합니다. 각 직위는 성공적인 구현에 중요한 역할을 하며 AI 기술 거버넌스.
아래에서 기술적이지 않은 몇 가지 역할을 살펴보겠습니다.
AI 제품 관리자
AI 제품 관리자 개발팀과 비즈니스 이해관계자를 연결합니다. 이들의 주요 역할은 AI 프로젝트가 비즈니스 목표와 고객 요구 사항에 부합하는지 확인하는 것입니다. 그들은 제품 기능, 사용자 경험 및 장기 전략을 정의하는 데 중점을 둡니다.
AI 제품 관리자에 대한 수요 증가는 AI 개념을 실용적이고 시장에 바로 사용할 수 있는 솔루션으로 전환하는 데 있어 중요성을 보여줍니다. 궁극적으로 기술 혁신과 실제 적용 사이의 격차를 메우는 능력은 오늘날의 경쟁에서 AI 이니셔티브의 성공을 주도합니다.
데이터 주석자
데이터 주석자는 AI 훈련 프로세스에 필수적입니다. 머신러닝 모델이 패턴을 학습하고 정확한 예측을 할 수 있도록 이미지, 텍스트, 오디오 등의 데이터를 준비하고 레이블을 지정합니다.
이 역할은 세부 사항과 도메인 지식에 대한 주의가 필요하지만 코딩 기술은 요구하지 않습니다. 데이터 주석자는 최적의 성능을 위해 깨끗하고 라벨이 잘 지정된 데이터 세트에 크게 의존하는 AI 시스템의 품질과 정확성에 기여합니다.
AI 윤리 전문가
최근 PwC 설문조사 84%의 조직이 AI의 윤리적 영향에 대해 우려를 표명했습니다. AI 윤리 전문가가 등장하는 곳입니다. 이 전문가들은 공정하고 투명하며 책임감 있는 AI 기술에 중점을 둡니다.
의료, 금융, 법 집행과 같은 민감한 분야에서 AI 시스템이 급격히 증가함에 따라 전문가는 윤리적 문제를 평가하고 해결해야 합니다.
AI 윤리 전문가는 기업이 AI의 윤리적 사용을 확인하기 위해 책임 있는 관행을 구현하도록 안내할 수 있습니다.
AI 컨설턴트
AI 컨설턴트는 조직이 AI 솔루션을 기존 워크플로에 병합하도록 돕습니다. 그들은 기업과 협력하여 AI 채택 기회를 파악하고 이러한 기술을 효과적으로 구현하는 데 대한 지침을 제공합니다.
AI 컨설턴트는 AI 코드 작성 방법을 배울 필요는 없지만 기술 솔루션을 비즈니스 전략으로 변환하는 방법을 이해해야 합니다.
노코드 및 로우코드 도구
노코드 및 로우코드 플랫폼은 프로그래밍 기술이 부족한 사람들에게 문을 열어주었습니다. 이러한 도구를 사용하면 사용자는 복잡한 코딩 없이 AI에 자신 있게 참여할 수 있습니다.
이러한 도구 중 일부를 살펴보겠습니다.
- 가르칠 수 있는 기계: Teachable Machine을 사용하면 누구나 기계 학습 모델을 훈련할 수 있습니다. 사용자는 간단한 인터페이스를 사용하여 이미지, 사운드 또는 포즈 인식을 위한 모델을 만들 수 있습니다. 이 도구는 기계 학습에 대한 액세스를 민주화하므로 초보자에게 훌륭한 출발점이 됩니다.
- 런웨이 ML: Runway ML은 AI 프로젝트 생성을 위한 시각적 플랫폼을 제공합니다. 아티스트와 디자이너는 기술적 배경 지식 없이 머신러닝 모델을 실험할 수 있습니다.
- 데이터로봇: DataRobot은 기계 학습 워크플로를 자동화하여 기술 지식이 없는 사용자를 위한 프로세스를 단순화합니다. 조직은 이 플랫폼을 사용하여 예측 모델을 신속하게 구축합니다. DataRobot의 사용자 친화적인 접근 방식을 통해 기업은 광범위한 프로그래밍 지식 없이도 통찰력을 얻을 수 있어 AI에 더 쉽게 접근할 수 있습니다.
코딩과 AI: 코딩 없이 시작하는 방법
사전 코딩 경험 없이 코딩 및 AI 영역을 시작하는 것이 겁나게 보일 수 있습니다. 그러나 몇 가지 전략을 사용하면 해당 분야에 더 쉽게 들어갈 수 있습니다.
AI 기본 이해
첫 번째 단계는 프로그래밍에 직접 뛰어들지 않고 AI의 핵심 원리를 이해하는 것입니다.
- Andrew Ng의 코스와 같은 코스모두를 위한 AI” 또는 Coursera의 AI Foundations는 초보자에게 친숙한 통찰력을 제공합니다.
- 다음과 같은 팟캐스트 Emerj의 비즈니스 AI또한 귀중한 관점을 제공합니다.
- 다음과 같은 YouTube 채널 심플리런 그리고 코드아카데미의 AI 시리즈는 복잡한 아이디어를 이해할 수 있는 부분으로 분해합니다.
데이터 활용 능력 배우기
데이터 해독 능력은 AI의 중추를 형성합니다. 개인은 데이터를 분석하고 해석하는 능력을 개발해야 합니다.
패턴 분석, 시각화 해석, 결론 도출에 익숙해지면 의미 있는 기여를 할 수 있습니다. 다음과 같은 도구 엑셀, 구글 시트, 또는 파워 BI 훌륭한 출발점입니다.
AI 커뮤니티에 참여하세요
AI 커뮤니티에 참여하면 네트워킹 및 학습 기회가 조성됩니다. 다음과 같은 플랫폼 Kaggle, Reddit의 AI 포럼, 그리고 링크드인 여러 떼 멘토, 협력자, 업계 관계자를 소개합니다.
AI 기초 학습, 데이터 활용 능력 집중, 업계 리더와의 네트워킹과 같은 기초 기술을 개발하면 AI 영역 내에서 코딩 전문 지식을 형성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
AI에서 평생학습의 중요성
AI는 가만히 있지 않습니다. 오늘의 혁신이 내일은 구식이 될 수도 있는 지속적으로 발전하는 분야입니다. 앞서 나가려면 계속해서 배워야 합니다.
웹 세미나, 워크숍, 컨퍼런스는 기술적 배경에 관계없이 최신 정보를 유지하는 데 유용한 리소스입니다. AI가 계속해서 산업을 형성함에 따라 트렌드, 도구 및 윤리적 고려 사항에 대한 최신 정보를 유지하면 어떤 역할에서든 귀중한 자산이 될 것입니다.
마무리: 코더가 아닌 사람도 코딩과 AI를 시작할 수 있는 방법
코딩과 AI는 더 이상 프로그래머에게만 국한되지 않습니다. 코딩 경험이 없는 개인은 이 역동적인 분야에서 성공할 수 있는 많은 기회를 갖습니다. AI 기본 사항을 이해하고, 비코딩 역할을 탐색하고, 노코드 도구를 활용하면 성공으로 가는 길이 열립니다.
AI의 미래는 밝게 빛나고, 누구나 기여할 수 있는 기회가 있습니다. AI 성공을 위한 가장 중요한 기술이 항상 기술적인 것은 아니라는 점을 기억하십시오. 호기심, 창의성, 배우려는 의지도 마찬가지로 중요합니다.
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