인공 지능은 기술 혁명을 주도하고 있으며 이 분야의 전문가들은 인공 지능이 세상을 바꿀 판도를 바꿀 기술의 잠재력이 있다고 믿습니다. 인공 지능 분야에서 경력을 쌓고 싶다면 Python은 배워야 할 가장 중요한 기술 중 하나입니다.
인공 지능을 위한 Python을 배우고 싶다면 Python이 무엇이며 기술 산업의 여러 분야에서 Python이 어떻게 사용될 수 있는지 이해해야 합니다. 이 기사에서는 Python 학습을 위한 가장 빠르고 신뢰할 수 있는 교육 경로와 인공 지능용 Python 학습을 위한 단계별 가이드를 다룹니다.
파이썬이란 무엇입니까?
Python은 객체 지향, 해석된 범용 프로그래밍 언어입니다. 업계에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나이며 배우기 가장 쉬운 언어 중 하나입니다. 초보자든 전문 프로그래머든 짧은 시간에 기본 Python을 배우고 소규모, 중형, 대규모 프로젝트에 사용할 수 있습니다.
이 기사는 인공 지능을 위한 Python 학습에 중점을 두고 있지만 이것은 프로그래밍 언어의 많은 응용 프로그램 중 하나일 뿐입니다. Python은 웹 애플리케이션 개발, 웹 사이트 개발, 탐색적 데이터 분석, 데이터 분석, 자연어 처리, 강화 학습, 게임 개발 및 기계 학습에 사용되는 인기 있는 언어입니다.
인공 지능에서 Python은 무엇에 사용됩니까?
Python은 가장 간단하고 효율적인 방식으로 AI 기반 프로그램을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 인공 지능은 기본적인 Python 프로그래밍 기술 이상을 필요로 한다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 고급 파이썬을 배워야 합니다. AI에는 복잡한 알고리즘과 다양한 워크플로가 포함되지만 Python은 이를 더 쉽게 만듭니다.
AI 코딩에 사용되는 최고의 Python 프레임워크 중 하나는 기계 학습 Python 라이브러리인 Scikit-learn입니다. Scikit-learn은 분류, 회귀 및 클러스터링을 위한 알고리즘을 만드는 데 사용할 수 있습니다. 고급 AI 개발자는 Python이 특히 C++와 같은 다른 프로그래밍 언어와 비교할 때 개발을 위한 직관적인 언어라는 점에 주목합니다.
인공 지능을 위한 Python을 배우는 데 얼마나 걸립니까?
현재 프로그래밍 경험에 따라 인공 지능용 Python을 배우는 데 5주에서 10주가 소요됩니다. 이것은 코딩이 어떻게 작동하는지 이미 알고 있고 대수학, 컴퓨터 공학 및 고급 계산에 대한 기본 지식이 있는 사람이 이전 경험이 없는 사람보다 더 짧은 시간에 배울 수 있음을 의미합니다.
몇 가지 요인이 Python을 배우는 데 걸리는 시간에 영향을 미치지만 가장 중요한 것은 당신의 결단력과 학습 경로입니다. 프로그램을 이수하기 위해 더 많은 시간을 할애할수록 학습에 더 많은 시간을 할애하고 더 빨리 전문 Python AI 개발자가 될 것입니다.
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인공 지능을 위해 Python을 배워야 하는 이유
인공 지능을 위한 Python은 해당 분야 전문가들이 평가하는 가장 높은 평가를 받는 프로그래밍 언어 중 하나이기 때문에 배워야 합니다. C++과 달리 Python 코드는 영어와 유사하여 초보자도 쉽게 배울 수 있습니다. 인공 지능을 위한 Python을 배워야 하는 구체적인 이유는 아래 목록을 확인하세요.
인상적인 수입 가능성
미국의 인공 지능 전문가는 기술 산업에서 가장 높은 급여를 받는 사람 중 하나입니다. ZipRecruiter에 따르면 이러한 전문가의 평균 급여는 $132,150이며 일부 전문가는 $231,500까지 받습니다. 이 수치는 기술 회사에서 일하는 사람들의 것이며 위치 및 직무 설명과 같은 다른 많은 변수의 영향을 받을 수 있습니다.
어떤 회사와도 제휴하지 않은 독립 컨설턴트 또는 프리랜서로 일하는 경우 연간 수입에 제한이 없습니다. 투자자를 끌어들이는 훌륭한 제품 아이디어가 있다면 자신의 회사를 차릴 수도 있습니다.
전문성 개발 및 인정
AI 산업은 지난 20년 동안 큰 발전을 이루었지만 여전히 신흥 기술입니다. 이는 기술의 잠재력이 아직 실현되지 않았음을 의미합니다. 결과적으로 AI 연구 및 개발 분야에서 일한다면 경력 전반에 걸쳐 상당한 전문적 인정을 받을 수 있는 좋은 기회를 갖게 될 것입니다.
또한 증거에 따르면 산업 전반에 걸쳐 인공 지능과 복잡한 기계 학습의 다양성이 앞으로 계속해서 성장할 것입니다. 결과적으로 기술에 대한 수요 감소의 결과로 실직을 두려워할 필요가 없습니다. 곧 사라지지 않을 것입니다.
거의 무제한 리소스
JavaScript는 Python과 비교할 수 있는 리소스가 있는 유일한 프로그래밍 언어입니다. Python은 대부분이 무료인 다양한 리소스가 있는 인기 있는 언어입니다. Python에는 AI 프로젝트에서 사용할 수 있는 수천 개의 라이브러리, 프레임워크, 함수 및 모듈이 포함되어 있습니다. Jupyter Notebook과 같은 협업 도구는 귀하의 경력을 뛰어넘는 데 완벽합니다.
Intel, IBM, Facebook, NASA, Pixar, JP Morgan Chase, Spotify 및 Netflix와 같은 회사는 모두 인공 지능, 기계 학습 및 데이터 과학 프로젝트에 Python을 사용합니다. Python은 NASA 개발자가 프로젝트에 사용하기도 했습니다. 무엇보다 AI용 Python을 배우면 다양한 기술 분야에서 사용할 수 있기 때문에 경력을 훨씬 쉽게 변경할 수 있습니다.
인공 지능을 위한 Python을 어떻게 배울 수 있습니까?
Python AI를 학습하는 데 사용할 수 있는 몇 가지 옵션이 있습니다. 최근에 고등학교를 졸업했다면 인공 지능을 전문으로 하는 컴퓨터 공학 학위 취득을 고려할 수 있습니다. 그러나 학위에는 시간과 상당한 비용이 필요합니다. 다음은 AI Python을 학습하는 더 짧고 저렴하며 접근하기 쉬운 방법입니다.
코딩 부트캠프
지도 학습을 선호한다면 코딩 부트캠프가 오늘날 기술 업계에서 대세입니다. 고용주는 업계에서 가장 수요가 많은 기술을 기반으로 직업별 교육을 제공하기 때문에 이를 신뢰합니다. 온라인으로 최고의 인공지능 부트캠프에 지원할 수 있습니다. 몇 가지 훌륭한 옵션에는 BrainStation, The Tech Academy 및 Simplilearn이 있습니다.
이 부트캠프는 AI 프로젝트에 Python을 사용하는 방법뿐만 아니라 기술 산업에서 성공하는 데 필요한 소프트 스킬을 개발하는 방법도 가르쳐줍니다. 부트캠프는 일반적으로 3~6개월 동안 지속되며 융통성 있는 재정 지원 옵션을 제공하며 종종 학생들이 졸업 후 시작하는 데 도움이 되는 직업 서비스를 제공합니다.
온라인 과정
대규모 온라인 공개 과정에 대해 들어본 적이 있을 것입니다. Coursera, Udemy 및 Pluralsight와 같은 회사에서 제공하는 저렴한 온라인 과정입니다. 이러한 플랫폼은 또한 비용 절감을 위한 특별 제안과 함께 다양한 Python AI 과정을 제공합니다. 이러한 과정은 일반적으로 인터넷에 연결되어 있고 컴퓨터가 있는 사람이면 누구나 수강할 수 있습니다.
초급 과정으로 시작하여 자신의 학습 속도로 고급 과정으로 이동할 수 있습니다. 일부 코스에서는 로지스틱 회귀, 선형 회귀, 벡터, 요인 분석, 예측 변수 및 올바른 예측 방법을 비롯한 필요한 주제에 대한 기본 소개를 제공합니다. 고급 과정은 인공 지능이 인간의 두뇌를 모방하는 방법을 다룰 수 있습니다.
도서
활동이 있는 책은 인공 지능을 위한 Python 학습에 좋습니다. 최고의 책은 Python, 인공 지능 및 기계 학습의 기초부터 고급 AI 및 딥 러닝 모델에 대한 보다 복잡한 과정에 이르기까지 알아야 할 모든 것을 다룹니다.
온라인에서 최고의 책을 찾아 편할 때마다 읽을 수 있습니다. Python을 사용한 인공 지능 Prateek Joshi 및 Python을 사용한 인공 지능 – Second Edition Alberto Artasanchez의 두 권의 책을 고려해 보십시오.
인공 지능 라이브러리를 위한 최고의 Python
Python 라이브러리는 개발 시간을 단축하고 생산 중 효율성을 높이도록 설계된 일련의 코드 및 기타 리소스 모음입니다. 계속 성장하는 Python 커뮤니티 덕분에 기계 학습 및 AI용 라이브러리는 항상 성장하고 있습니다. 라이브러리는 오픈 소스이며 누구나 액세스할 수 있습니다. 상위 5개 Python 인공 지능 라이브러리는 다음과 같습니다.
- 텐서플로
- 케라스
- 판다
- 사이파이
- 넘파이
TensorFlow는 기술 산업에서 데이터 흐름 그래프로 모델을 구축하기 위한 최고의 Python 라이브러리 중 하나입니다. Keras는 사용자 친화적인 심층 신경망을 구축하기 위한 Python 기반 라이브러리입니다. Pandas는 데이터 분석 및 조작에 적합합니다. SciPy는 기술 및 과학 컴퓨팅의 표준이며 NumPy는 어레이 작업에 적합합니다.
Python 인공 지능을 배우는 방법:단계별 가이드
적절한 조치를 취하면 몇 달 만에 Python AI 개발자가 될 수 있습니다. 이러한 단계는 단순히 Python과 인공 지능, 그리고 두 기술이 상호 작용하는 방식을 배우는 것 이상입니다. 기술을 홍보하고 할 수 있는 일에 대한 대가를 받으려면 실행 가능한 조치를 취해야 합니다. 이러한 필수 단계는 아래에 설명되어 있습니다.
프로그래밍 언어로서의 Python 배우기
Python은 프로그래밍 언어이므로 구문과 연산을 배워야 합니다. 간단한 명령에 대한 Python 코드 조각을 작성하여 시작할 수 있습니다. Python을 사용하여 Excel 스프레드시트 또는 대시보드를 만들어 코딩 기술을 테스트할 수 있습니다. Python이 작동하는 방식을 배우면서 의미론, 간단한 구문 및 기타 유사한 개념을 마스터해야 합니다.
인터넷은 프로그래밍 언어로서의 파이썬의 기초를 배울 수 있는 무한한 자원으로 가득 차 있습니다. 구조화를 원한다면 온라인 과정이나 코딩 부트캠프에서 배워야 합니다.
인공 지능을 위한 Python 배우기
다음으로 인공 지능에 대해 배우고 Python에서 기계 학습 알고리즘의 기본 사항을 이해해야 합니다. Python은 AI 기반 프로젝트의 소스 코드가 될 것입니다. 가정, 전화, 자율주행차의 AI 비서와 같은 스마트 지능형 시스템 및 비지도 학습 알고리즘을 개발하기 위한 스크립팅 언어로 Python을 사용합니다.
인공 지능에서 Python을 작동시키려면 Pandas, PyTorch, TensorFlow, NumPy 및 SciPy와 같은 리소스를 사용하는 방법을 배워야 합니다. 이 라이브러리는 다른 많은 라이브러리와 함께 성공적인 AI 개발 프로젝트를 완료하는 데 필요한 모든 것을 제공합니다.
부트캠프 참가
Python 및 인공 지능 원칙의 기본 사항을 파악한 후에는 Python 부트캠프에 등록하여 다음 단계로 나아가는 것을 고려할 수 있습니다. 4년제 온라인 학위 프로그램과 비교할 때 시간과 비용을 절약할 수 있습니다.
포트폴리오 구성
Python AI 개발자가 되기 위한 여정 동안 다양한 개발 수준에서 프로젝트를 생성하게 됩니다. 기간 동안 가장 성공적인 프로젝트와 표현 프로그램의 포트폴리오를 구성하십시오. 초급 프로젝트인지 고급 프로젝트인지는 중요하지 않습니다. 프로젝트가 성공했다면 그것에 대해 써야 합니다.
프로젝트 포트폴리오는 모든 AI 프로젝트, 연락처 세부 정보 및 수년 간의 작업에 대한 사회적 증거 모음으로 구성된 디지털 명예 배지입니다. 프로젝트 포트폴리오가 강력할수록 고객과 정규직 일자리를 얻을 가능성이 높아집니다. 따라서 이력서에 포트폴리오 링크를 첨부해야 합니다.
유급 채용 지원 시작
이제 전문 AI 전문가가 되었으니 유급 일자리 찾기를 시작해야 합니다. 평판 좋은 회사에서 정규직 일자리를 찾을 수 없다면 프리랜서를 시작할 수 있습니다. 유료로 여러 프리랜서 플랫폼에서 AI 개발자와 클라이언트를 연결합니다.
프리랜스를 선택하는 경우 다른 잠재 고객이 참조할 수 있는 긍정적인 피드백과 평가를 고객에게 요청하십시오. 이러한 평가를 포트폴리오에 포함하여 신뢰성을 높일 수 있습니다.
지금 바로 인공 지능을 위한 Python 학습 시작
인공 지능은 실질적인 경력 혜택을 제공하는 기술 산업에서 가장 높은 급여를 받는 분야 중 하나입니다. ZipRecruiter에 따르면 머신 러닝 전문가의 연봉은 최대 $126,249이며 급여는 $199,000입니다. 머신 러닝과 인공 지능의 한계가 거의 없으므로 경력을 개발할 수 있는 여지가 많습니다.
인공 지능 알고리즘이 세상을 어떻게 변화시키고 있는지 생각해 보십시오. 당신은 매년 상당한 돈을 벌면서 최첨단 기술로 일을 하게 될 것입니다. 기업 연구 기관에서 일하고 싶거나 자동 음성 인식 시스템 또는 자율 주행 자동차를 개발하려는 경우 이 분야에 당신을 위한 공간이 있습니다.