[Day 26] 학습

현장에서의 AI와 학문적으로 배우는 AI에는 갭이 있다는 것을 알 수 있었다. 현장에서는 데이터를 처음부터 사용자의 요구사항에 맞게 구축을 해야하고 테스트 방법과 목표를 달성하기 위해 많은 노력이 필요하다는 것을 느낄 수 있었다. 또한 기업의 스타일에 따라 AI를 어떻게 활용하는지가 결정되고 그에 맞는 solution을 주어야 한다.

AI분야에서 직업을 가지기 위해서는 각 포지션에 대한 정의를 정확히 이해하기 위해 채용 공고를 꼼꼼하게 읽어봐야 하고, 관련된 많은 인터쉽과 아르바이트를 해보아야 한다고 느꼈는데... 이게 쉽지 않은것 같다. 어느 기업이든 실력이 되는 사람들을 뽑고 싶어하는 것을 알지만 어떻게 구하고 어떻게 시작해야할지에 대한 막막함을 많이 느꼈다.

 

AI 분야에서 종사하기 위해서는 기술 트렌드에 민감하고 해당 기술을 어떻게 활용할 수 있을지에 대한 고민을 많이 해봐야 할 것같다.