AI 기초/ 클라우드 (Azure ai/dp -900을 딸 수 있도록 4일간의 교육과 15달러 약 20만원치의 바우처를 지원합니다)
3개월차
통계 / 전처리
4개월차 (데이터 트레이닝을 위한 Azure 공간지원 - aws 지원한다고 생각하면됨)
AI 심화 / CNN / 이미지분류 프로젝트
5개월차
객체프로그램
6개월차
메인프로젝트
순으로 진행되며 자세히 보시면 알겠지만 AI 과정중에서도 NLP(자연어처리) 과정이 아닌 CV(컴퓨터비전) 과정입니다.
이건 분명히 알고 오셔야합니다.
nlp도 다루긴 하지만 특강 형식으로 인코더/디코더가 뭔지 트랜스포머, rnn이 뭔지, 셀프어텐션 등 키워드 중심으로 이론을 설명하며
간단한 실습 정도로 끝납니다.
Q : 비전공자가 참여하기 어떤가요?
A : 충분히 따라올 수 있으나, 개발자체가 처음이시라면 많이 힘들 수 있습니다.
기초가 없는 사람들을 위해 커리큘럼상 기초과정이 들어가있긴 합니다. AI 과정은 컴공 + 통계라 생각하시면 됩니다.
네트워크 기초 파이썬 기초등을 3일 안에 끝내버리고 통계학과 1학기 동안 배우는 내용을 8일안에 끝내는 식입니다.
필자는 6개월간 백엔드 / 4개월간 Devops 및 ml 기초의 국비수업을 이미 들었지만 쉽지 않았습니다. (컴공과 분들도 쉽지않다고 하셨음)
하루 7시간 매일 강의를 듣고, 그것을 흡수하기 위해 하루 3시간 이상의 복습시간 총 10시간 정도는 반드시 확보하셔야 합니다.
* 녹화본 미제공이라 복습 어떻게 하냐? -> 녹화본 스트리밍으로 제공해줍니다. 놓쳤던 부분 따로 공부가능 (특강은 제공x)
Q : 지원이후 면접 준비중인데 어떻게 준비하면 좋을까요?
A : 지원이유, 관련경험, 미래계획 을 확실히 말씀하시면 됩니다.
지금까지(1, 2기) 지원경쟁률이 2~5:1로 알고있습니다. 팀플이 있는 만큼 아무생각 없이 오시는분들은 서류 및 면접에서 걸러집니다.
수강생 중 전공자 비율도 30프로 정도가 되고, 학력과 직업등 좋으셨고, 미래계획이 확실하셨던 분들이였습니다.
(20대초반 부터 30대 중후반까지 나이스펙트럼은 다양하며, 대학교수님들도 몇 분 계셨습니다! 대부분 20대 중후반입니다)
면접준비는 "나는 CV쪽 관심이 많아서 이런것을 구현 해본적이 있고, 팀원들과 이런것을 하고싶고, 미래에는 이런 회사에 취업하기 위해 지원하였습니다" 라고 말할 수 있다면 합격선이라고 생각합니다. 너무 추상적으로 말씀하시면 구체적으로 설명해달라고 물어보시니 준비 잘하세욥! ex 어떤 모델을 쓰셨나요? 로직은 어떻게 되나요?
Q : 다른 AI 과정에 비해 장점이 있을까요?
A : Azure 지원, MS 오피스투어, Linkedin 컨설팅, 파트너 기업 추천등 강점은 확실합니다.
필자는 네이버 부스트 과정을 준비하다가 MS AI / Aiffel 과정이 먼저와서 둘다 지원 Aiffel 에도 최종 합격하였으나, ms를 선택했습니다 (aiffel 보다 ms가 낫다는건 아닙니다. aiffel 이 더 나을 수도있습니다. hrd에서 aiffel 후기도 참조하시면 될듯합니다.)
국비교육 특히 KDT 과정을 들으면 멘토링, 취업특강, 훈련지원금등 어떤 과정을 듣던 지원받는 공통지원이 있습니다.
하지만 다른 과정에 비해 MS AI를 선택함으로 얻는 이점은 Azure 지원, MS 오피스투어, 파트너 기업등 확실한 장점이 있습니다.
그 중 가장 마음에 들었던것은 Azure로 공부하고 지원 받는거였습니다. 네이티브 강사분이 직접 Azure를 설명하시고 리눅스 설명 또한
Azure 가상환경에서 지원받을 수 있었고, Azure 시험을 공짜로 칠 수 있도록 무료 바우처(20만원 상당)를 지원합니다.
AI과정의 경우 AWS/Azure를 반드시 사용하는데 네이티브 환경에서 한다는건 진짜 매력적으로 느껴졌습니다.
마지막으로 Linkedin 컨설팅과 MS 오피스투어등 MS 직원, 강사분들과 네트워크 형성 및 Linked 인 컨설팅으로 해외취업에서도 굉장히 유리한 위치를 선점할 수 있다고 생각합니다.
Q : 교육은 추천할만한가요?
A : 전체적으로는 만족하며, 다시 과거로 돌아간다고 하더라도 MS ai school에 입과를 선택했을겁니다.
네트워크 과정/ AI 과정 / Azure 설명/ CV 과정/ CRUD 과정 등 다양한 과정에 각각 다른 강사님이 배정되며
매우 만족했던 강사님 ex) 김영욱 강사님 부터 준비가 많이 아쉬운 강사님도 계셨습니다.
그냥 대학 교수님 생각하시면 됩니다. 많은걸 아시지만 설명능력이 아쉬운 강사님부터 유튜브 운영까지면서 거의 프로MC급 진행능력을 가지신 분들도 계시지만 결국 공부는 혼자 복습하셔야합니다!
하지만 전체적으로는 만족하며, 다시 과거로 돌아간다고 하더라도 MS ai school에 입과를 선택했을겁니다.
Q : 대학원을 가야할지 이 프로젝트를 가야할지 고민입니다
A : 데싸, 연구직 - 석박 추천 /// 데엔 - 프로젝트 추천
본인이 가고싶은 포지션으로 구인검색 하셔서 경력사항 및 우대사항을 보시면 될 듯 합니다.
중간에 대학원 선택을 위해 중도포기 하시는 분들도 많으셨습니다. AI 쪽이다보니 석박을 해야하나 는 많은 질문들이 수업시간에도 올라오는데 현 개발자, 연구자 분들은 데이터 사이언스를 희망 하거나, 연구직 이라면 대학원 추천 /// 데이터 엔지니어라면 프로젝트 추천이라고 하셨습니다. 그러면서 AI 시장은 변화속도가 워낙 빨라서 다른 학문에 비해서 석박과정에서의 학습이 매우 의미가 없을 수도 있다고 하셨습니다. AI는 컴공과 통계쪽 분들이 많이 오시는데 AI 석사이상은 컴공보다는 통계 포지션임을 기억하셔야합니다.
MS ai school 의 교육 환경은 매우 좋으며 강사진은 완벽하지는 않지만 우수한 편입니다.
문제 발생시 피드백이 굉장히 빠른편이며, 수강생들의 열정또한 정말 좋아서 지금 당장 카톡 오픈방에 ms라 치시면 각종 스터디 방 뿐만 아니라 논문, 프로젝트방 따로 모여 공부하시는 방을 쉽게 찾을 수 있습니다. (비번걸려있어서 들어갈 순 없을겁니다)
정리를 하자면
CV(컴퓨터 비전) 쪽 포트폴리오용 프로젝트를 열정있는 사람들과 함께 하고 싶고, 기본기가 튼튼하신 분들이라면
학원보다 강사 퀄리티가 중요하다. 간혹 일반 it 학원에 찐 전문 강사님들이 오시기도 하심!
강사평가 자체가 주관적이여서 좋고 나쁜 강사평가 자체가 의미가 없을 순 있겠지만
나는 개인적으로 감정을 케어하시는 분 보다는 설명력을 이해하기 쉽게 풀어주시는 분을 좋아한다.
한번은 다른 강사님의 설명에 3일간 이해를 못하다가 그냥 암기를 했었는데 5개월 뒤 유태영 강사님 수업을 듣고 10분만에 바로 이해했다. 진짜 삽질을 해서 직접 배우신거구나를 느낄 수 있었다. 진짜 강의만 봐도 느껴지는게 이 강사가 그냥 복붙만한 SI 개발자출신이였는지 아니면 창업까지 하시면서 개발자체를 즐기시는 개발자출신이셨는지 바로 느껴지고 강의 퀄리티가 달라짐을 느꼈다.
3. 여러강사가 있어야 좋다
한명의 강사가 파이썬, 자바, 데이터를 다 설명하는 경우가 있다.
국비교육이다보니 이것저것 기업들이 원하는거 다 때려박는 경우가 있는데 이것보다 문제인게
한명의 강사가 이걸 다 설명한다는게 문제이다. 제대로 이해도 못하고 수업준비를 위해 그냥 암기식으로 설명하는 경우가 허다하다.
각각 분야에 맞는 강사가 있는지 반드시 확인해라.
4. 주관사에 대한 이해
나 같은 경우 이직을 위해 1년 반동안 개발공부를 하겠다고 계획을 잡았고 6개월 백엔드/ 6개월 네트워크 및 AI / 6개월 AI(CV)과정을 을 준비했고, 어떤 과정을 들을지 살펴보다 재미있는걸 알아냈다.
교육처에 따라 지원부서가 달랐고 고용노동청 뿐만아니라 과기정통부에서도 국비교육을 한다는것을 알게되었다.
고용노동부주관 hrd KDT 수업을 듣게된다면 내일배움카드의 500만원을 한번에 소진함 -> 다른 국비교육 못들음
개발 공부를 시작하게 된 이유 1. 물리학을 공부할 때 제일 재미있던 개념은 '시간'이었다. 그놈의 t가 가지는 무서움. 어떻게 하면 시간 정복할 수 있을까? 어떤 수를 써도 시간을 제어할 수 없었고 그저 시간을 붙잡기 위해 하루를 기록하고, 시간을 아끼기 위해 단순 반복적인 일은 자동화하고 싶었다.
2. 이런 성향은 나를 어떻게든 시간을 붙잡게 만들었고, 그 결과 학창 시절부터 카메라에 빠지게 만들었다. 카메라로 찍은 사진과 영상을 보면 그때의 그 감정이 고스란히 담겨 있어 시간 여행을 하는 느낌이었고, 한번 카메라 세팅만 해주면 추운 밤 알아서 별촬영을 해주고 타임랩스로 알아서 결과물을 뽑아내주는 자동함이 주는 그 자유함은 이로 말할 수 없었다. 작은 카메라 하나였지만 나에게 자극이 되길 충분했다.
3. 지금 생각해보니 영상 콘텐츠를 제작을 업으로 삼게 된 거는 자연스러운 일이기도 하다. 하루에 몇 번씩 카메라를 들고나가 여기저기 찍고 다니다 수 없이 저장공간을 백업하고, 보관하는 일들이 또 다른 나의 숙제로 다가왔다. 4k 422로 몇 분 남짓 찍기만 했는데 이미 몇백 기가바이트라니.. 몇 장 안 되는 사진을 옮기는 게 그리 귀찮을 수 없었다. "하 백업을 자동으로 할 수 있는 방법은 없을까?"
이러한 작은 생각들이 나를 IT세상으로 가게 하였다. 인터넷만 있다면 사진을 찍자마자 내가 원하는 디렉토리로 사진, 영상을 옮기는 FTP 통신, SDcard를 꽂기만 하면 바로 백업이 되는 usb-copy, 내부망 안에서 바로 미디어 편집을 가능케 한 SMB.. NAS를 사고 나서 삶이 질이 달라졌다. 마치 한 사람을 고용한 느낌이랄까?
4. 내 나이 20 후반 이제는 경제력을 필요로 하고 조금 더 전문성을 가져야 할 필요성을 느낀다. 친형이 방송국에서 정보통신 쪽으로 일하고 있는데, 내가 보기에 방송국도 좋아 보여서 방송국 견학부터 시작해서 3개월간 방송국을 가서 업무를 익히는데.. 방송국과 나는 성향이 맞지 않다는 걸 금세 깨달았다. 그 보수적이다라는 교육직 공무원보다 더 보수적이었고, 혁신을 찾아보기 어려웠다. 보면 볼수록 점점 방송국의 미래는 어두워지는 것 같았다.
이러한 경험이 내 인생의 방향을 정하는데 큰 지표가 된 것 같다.
개발 공부를 해야 하는 이유 1. 우선 나의 경제관념에 관해 먼저 말하고 싶다. 어릴 적에 봤던 가난한 아빠와 부자 아빠 책을 보면서 자본에 대한 생각이 많이 바뀌었다. 나는 저축보다는 투자를, 특히 유동성에 투자하려는 편이다. 자본은 결국 가치이다. 누군가에게 가치로 1원을 받는다면 그건 굉장히 쉬운 일일 테다. 좀 더 나아가 60억 인구에게 1원씩 받는다면? 60억을 손에 쥐게 된다. 더 나아가 한번 일해서 한 번의 가치를 얻는 게 아니라 가치 생산의 자동화 즉 시스템화를 통한 패시브 인컴을 만들어야 한다. 개발은 이런 패시브 인컴을 만드는데 최적화되어 있다!
2. 자 이제 나는 어떻게 가치를 줄 것인가? 사진 찍기를 좋아했던 나는 만약 누군가 20년 전 나의 과거 사진을 100원에 판다고 하면 기꺼이 구매할 것이다. 다시는 시간에 나로 갈 순 없지만 그때의 나를 회상하면 충분히 100원 이상의 가치를 할 것이기 때문이다. 당근마켓, 카카오톡을 보면 참으로 간단한 서비스이지만 엄청난 편의성을 누릴 수 있다. 한번 쓰기 시작하면 그 관성은 쉽게 바뀌지 않는다. 이게 바로 기술을 먼저 알아야 하는 것 과 같다. 어떤 가치를 주는 것 : 시간을 아끼게 해 준다거나, 노동력을 줄여주는 서비스! 개발은 이러한 가치를 주기에 정말 적합하다고 생각한다.
3. 개발자는 레드오션이며 블루오션이다. 그러나 세상이 너무나 빠르게 변화하고 있다. 2011년에 처음으로 스마트폰을 써본 것 같은데, 10년이 지나니 스마트폰이 모든 것을 대신하고 있다. 그 시대에 이런 세상을 생각이나 했을까? 다시 말해 기회는 온다. 네트워크 개발이 되더니 빅데이터가 가능해졌고, 딥 러닝에 이어 머신러닝에 인공지능이라니... 게다가 하나 같이 삶에 굉장히 임팩트를 남기는 분야를 만들어 낸다. OpenAI의 혁신으로 ChatGPT, Dalle2를 보면서 새로운 형태의 콘텐츠가 등장하기 시작하였고, 콘텐츠 개발 방향 또한 이전과는 전혀 달라진 방향이 되었다. 개발은 콘텐츠의 방향 다양하게 만든다.
4. 개발 분야는 다양하지만 같은 마인드를 배운다. 개발에는 셀 수 없을 정도로 다양한 개발자가 있다. 웹 개발, 앱 개발, 네트워크 개발자, os마다 sw개발자가 다 있을 거고 세부로 들어가면 더 다양한 분야가 있다. 개발을 위해 다 전부를 알 필요는 없지만, 대부분 지식을 공유하고 있는 데다가 하나의 언어만 제대로 안다면 다른 언어로 넘어가는 크게 문제 되지 않는다. 다시 말해 드론 코딩이나, IOT 코딩, 프론트단 코딩이나 분야 자체는 완전히 다르지만, 원리 자체는 크게 다르지 않다는 것이다.(원시안적 관점에서 보자면) 인터렉티브 미디어아트를 공부하려고 C++, JS를 공부했을 때나, 백엔드 웹 개발을 위해 자바, 파이썬을 배울 때나 그 언어의 특징도 다 다르고, 라이브러리 or 프레임워크가 지향하는 바가 다 다르지만 개발자적 마인드는 거의 같았다. 이러한 개발자 마인드는 이전 것에 대한 의문과 새로운 것에 대한 니즈를 만들어 새로운 것을 기획하고, 논의하고, 부딪히며 "왜?"라는 질문을 끊임없이 하게 만든다.
개발은 작은 일상에 의문을 던지게 만들고 정말 그 이름 그대로 Develop 하게 한다.
5. 아무튼 나는 스스로 내가 왜 개발을 하고 있는지, 어디로 가야 하는지 묻고 또 묻고 물어서 내가 만들고 싶은 것들을 하나하나 만들어서 가치 있는 일에 쓰고 싶다. 혹시나 내가 밟은 순서가 궁금할까 봐 몇 글자 더 적자면 개발 입문에는 웹 개발이 제일 좋은 것 같다. 데이터의 움직임을 쉽게 이해할 수 있고, 나중에 백단을 배우면 쿼리문이나 네트워크(devOps 쪽이긴 하지만), 등 개발 기본을 배우기엔 좋은 것 같다. 우선 openCV를 배우고 이를 접목한 인터렉티브 미디어아트도 생각 중인데, 하고 싶은 게 너무 많아서 큰일이다.. 드론 코딩도 재밌어 보이더라.. 나중엔 코딩하고 싶어 하는 학생들 모아서 자기가 만들고 싶은 거 같이 만들 수 있는 그런 특수학교를 만들고 싶다. 배워서 남 주자.
