교육과정
열린 미래 꿈이있는 대학, 동아대학교
AI CareerPath
- AI Machine Learning Engineer (인공지능 기계학습 엔지니어) : AI Machine Learning Engineer는 인간의 지능을 모방하고 인간 두뇌와 유사하게 작동할 수 있는 시스템을 설계하고 개발합니다. 컴퓨터 과학, 통계 및 수학의 전문 지식을 활용하여 데이터로부터 학습하고 결정 또는 예측을 수행할 수 있는 알고리즘과 모델을 개발합니다.
- Data Scientist (데이터 과학자) : Data Scientist는 정보를 얻기 위해 대량의 데이터를 수집, 분석 및 해석합니다. 다양한 데이터 소스로 패턴을 식별하고 추세를 예측하여 비즈니스 전략을 개선하거나 의사 결정 과정에 정보를 제공합니다. 또한 특정 프로세스를 자동화하거나 데이터 분석 정확도를 향상시키기 위해 알고리즘이나 모델을 개발합니다.
- Robotics Engineer (로보틱스 엔지니어) : Robotics Engineer는 로봇과 로봇 시스템을 설계하고 생성하며 유지보수합니다. 제조업부터 의료 분야까지 다양한 산업에서 활동하며 로보틱스에 사용되는 소프트웨어와 하드웨어를 개발합니다. 또한 창작물을 테스트하여 안전하고 효과적임을 확인하고 다양한 응용 분야에 자동화와 효율성을 제공합니다.
- AI Researcher (AI 연구원) : AI Researcher는 연구 및 개발을 통해 인공 지능 분야를 발전시킵니다. 새로운 알고리즘, 모델 및 기술을 탐구하여 인공 지능 시스템의 성능을 개선합니다. 기계 학습, 자연어 처리, 컴퓨터 비전, 로보틱스 및 기타 인공 지능 관련 분야를 포함한 최첨단 프로젝트에 참여합니다.
- User Experience (UX) Designer (사용자 경험(UX) 디자이너) : User Experience (UX) Designer는 챗봇, 음성 어시스턴트, 머신 러닝 알고리즘과 같은 인공 지능 기술과의 상호 작용을 어떻게 디자인할지를 결정합니다. 사용하기 쉽고 직관적이며 효율적인 인터페이스와 경험을 만듭니다. 인공 지능 기술을 더 사용자 친화적이고 누구에게나 접근 가능하도록 합니다.
- Big Data Engineer (빅데이터 엔지니어) Big Data Engineer는 대량의 데이터를 처리하고 분석하는 시스템을 설계하고 구축합니다. 조직이 방대한 양의 데이터를 저장, 처리 및 조회할 수 있는 인프라를 생성합니다. 또한 데이터 과학자, 분석가 및 비즈니스 이해 관계자와 협력하여 그들의 데이터 요구 사항을 이해하고 그들의 필요를 충족하는 솔루션을 제공합니다.
- Business Intelligence Developer (비즈니스 인텔리전스 개발자) Business Intelligence Developer는 다양한 기술과 전략을 사용하여 데이터를 분석하고 변환하여 비즈니스 의사 결정을 개선하는 역할을 맡습니다. 다양한 도구를 사용하여 데이터를 수집, 정리하고 의미 있는 정보로 만들어 결정을 개선하고 비즈니스 운영을 개선합니다. 즉, 기업이 데이터를 이해하고 비즈니스 성공을 추진하는 데 활용할 수 있도록 합니다.
- Software Engineer (소프트웨어 엔지니어) Software Engineer는 음성 인식이나 데이터에서 패턴을 식별하는 것과 같은 특정 작업을 수행하기 위해 인공 지능을 사용하는 프로그램을 설계하고 개발합니다. 사람처럼 "생각"하고 결정을 내릴 수 있는 컴퓨터 프로그램을 생성하고, 훨씬 빠르고 효율적으로 수행할 수 있게 한다. 주로 정확도, 속도 및 전체적인 성능을 개선하는 데 초점을 맞춥니다.
- Computer Vision Engineer (컴퓨터 비전 엔지니어) Computer Vision Engineer는 컴퓨터가 시각적 데이터를 인식하고 해석할 수 있는 프로그램과 알고리즘을 개발합니다. 인공 지능과 기계 학습 기술을 활용하여 컴퓨터가 이미지와 비디오를 인간이 보고 처리하는 것과 유사하게 이해하고 분석합니다. 이 기술은 로보틱스, 의료, 자율 주행 차량 및 보안과 같은 다양한 분야에서 사용합니다.
- Natural Language Processing Engineer (자연어 처리 엔지니어) Natural Language Processing Engineer는 사람들이 단어와 구절을 사용하여 의사 소통하는 자연 언어를 이해하고 조작할 수 있는 컴퓨터 시스템을 개발합니다. 기계 학습, 통계 분석 및 계산 언어학과 같은 기술을 사용하여 기계에게 언어 패턴을 인식하는 방법, 정보를 조직하는 방법, 인간에게 의미 있는 응답을 생성하는 방법을 가르칩니다.
- Robotics Automation Technician (로봇 자동화 기술자) Robotics Automation Technician는 로봇 기계의 자동화된 프로세스를 테스트하고 개선합니다. 로봇을 프로그래밍하고 테스트하며 문제를 해결하고 수리하여 로봇이 안전하고 효율적으로 작동하도록 합니다. 로봇이 환경을 탐색하고 인간과 상호 작용하며 복잡한 작업을 스스로 수행할 수 있게 합니다.
- Deep Learning Engineer (딥러닝 엔지니어) Deep Learning Engineer는 대량의 데이터에서 스스로 학습하고 개선할 수 있는 프로그램을 생성합니다. 딥러닝이라는 기술을 사용하여 인공 신경망을 훈련시켜 패턴을 인식하고 그에 기반하여 결정을 내리도록 합니다. 이는 이미지 및 음성 인식, 자연어 처리, 자율 주행 차량과 같은 다양한 응용 분야에 사용합니다.
- AI Strategist (인공지능 전략가) AI Strategist는 조직이 인공 지능 기술을 효과적으로 개발하고 구현하기 위한 전략을 도와줍니다. 인공 지능을 활용하여 해결 가능한 비즈니스 문제를 식별하고 적절한 AI 도구를 선택하며 기존의 비즈니스 프로세스에 AI를 통합합니다. 즉, 기업이 경쟁 우위를 얻기 위해 인공 지능을 활용하는 데 도움을 주는 전문가입니다.
- Chatbot Developer (챗봇 개발자) Chatbot Developer는 메시징 플랫폼, 웹사이트 및 모바일 앱과 같은 채팅 인터페이스를 통해 인간과 유사한 대화를 모방하는 컴퓨터 프로그램을 개발합니다. 프로그래밍 언어, 자연 언어 처리(NLP) 도구 및 기타 기술을 사용하여 사용자와 상호 작용하고 질문에 답하며 추천을 제공하며 다양한 작업을 자동으로 수행할 수 있는 챗봇을 생성합니다.
- AI Ethicists (AI 윤리학자) AI Ethicists는 인공 지능 및 관련 기술의 개발과 사용이 윤리적이고 사회적으로 책임 있는 방식으로 이루어지도록 보장합니다. 인공 지능이 사회에 미치는 잠재적인 영향을 분석하고, 우리의 가치와 원칙과 일치하는 방식으로 인공 지능이 개발되어야 하는지에 대한 권고를 제시합니다.
- Algorithm Developer (알고리즘 개발자) Algorithm Developer는 컴퓨터가 특정 문제나 작업을 해결하기 위해 따를 일련의 단계를 만듭니다. 이러한 단계는 최상의 결과를 달성하기 위한 것이어야 하며, 복잡한 수학적 계산, 논리적 추론 또는 기계 학습 기술을 포함할 수 있습니다. 알고리즘 개발자는 컴퓨터가 작업을 효과적으로 수행하기 위해 사용할 청사진을 디자인하는 역할을 합니다.
- AI Product Manager (인공 지능 제품 관리자) AI Product Manager는 제품 내에서 인공 지능 기술의 개발과 구현을 관리합니다. 소프트웨어 엔지니어, 데이터 과학자 및 기타 이해 관계자와 긴밀하게 협력하여 제품이 고객의 요구와 비즈니스 목표를 충족시키도록 합니다. 또한 새로운 기능 및 향상을 개발하기 위한 로드맵을 작성하고 제품의 성능을 모니터링합니다.
- AI Consultant (인공 지능 컨설턴트) AI Lead는 인공 지능 시스템의 개발을 관리합니다. 프로세스 자동화, 의사 결정 개선 및 사용자 경험 향상에 도움이 되는 인공 지능 기술의 설계, 테스트 및 구현을 감독합니다. 또한 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어, 제품 관리자와 같은 다양한 분야의 팀과 긴밀하게 협력하여 인공 지능 시스템이 회사의 목표와 일치하도록 보장합니다.
- Speech & Audio ML Engineer (음성 및 오디오 기계 학습 엔지니어) Speech & Audio ML Engineer는 음성 및 오디오 데이터를 활용하여 기계 학습 모델을 개발하고 최적화하는 전문가입니다. 이 역할은 음성 인식, 음성 생성, 화자 인식 등 다양한 음향적 요소를 다루며, 혁신적인 음향 기술과 알고리즘을 개발하여 음성 관련 애플리케이션과 시스템을 향상시킵니다.
- AI Lead (AI 리더) AI Lead는 인공 지능 시스템의 개발을 관리합니다. 프로세스 자동화, 의사 결정 개선 및 사용자 경험 향상에 도움이 되는 인공 지능 기술의 설계, 테스트 및 구현을 감독합니다. 또한 데이터 과학자, 소프트웨어 엔지니어, 제품 관리자와 같은 다양한 분야의 팀과 긴밀하게 협력하여 인공 지능 시스템이 회사의 목표와 일치하도록 보장합니다.