인공지능을 배우기 위해서는 몇 가지 선행지식이 필요하다. 이번 편에서는인공지능을 배우기 위해 필요한 기본지식을 간단히 소개하고 현재 인공지능이 어떤 분야에서 쓰이는지에 대해 설명해보겠다. 그리고 AI/컴퓨터 종사자 연봉에 대해 궁금해 하는 분들을 위해서 연봉 연관 자료와 개인 경험을 공유 해 보겠다.

기본지식

학사 4년, 석사 2년 공부를 하는 동안 80%는 수학과 컴퓨터리론 지식을 공부했고 20%는 사회과학 공부를 해야 했다. 컴퓨터과학(Computer Science)을 전공했지만 의외로 코딩보다는 수학을 더 많이 한 것 같았다. 인공지능은 다양한 분야에서 쓰이지만 인공지능 공부를 하기위해서는 아래와 같은 지식이 꼭 필요한 것 같다.

수학: 

  1. 다변수 미분적분학 (Multivariate Calculus): 미국에서는 주로 Calculus I, II, III 과정을 가르치는데, 그중 Calculus III이 다변수 미분적분학이다. 총 세학기를 거쳐야 미분적분학 과정을 마칠 수 있다.
  2. 미분방정식 (Differential Equation): 미분적분학 시리즈를 마친 후 배워야 할 수학 과정이다. 인공지능 이미지 처리, 자연어 처리, 딥러닝 기술에 자주 쓰인다. 미국대학 과정에서는 한 학기만 공부하면 된다.
  3. 선형 대수 (Linear Algebra): 선형 대수는 인공지능 거의 모든 분야에서 사용되는 수학적 도구이다. 딥러닝 알고리즘, 데이터 분석에서 빼놓을 수 없는 과목이다. 미국대학 과정에서는 한 학기만 공부하면 된다.
  4. 이산수학 (Discrete Mathematics): 많은 인공지능 응용에 쓰이는 수학 과목이다. 이산수학의 핵심적인 내용 중 하나는 그래프 이론이다. 미국대학 과정에서는 한 학기만 공부하면 된다.
  5. 통계 및 확률 (Statistics and Probability): 인공지능은 통계학과 확률로 의사결정을 하므로 이 과목을 필수로 배워야 한다. 미국대학 과정에서는 한 학기만 공부하면 된다.

컴퓨터과학:

  1. 프로그래밍 언어(Programming Language): 인공지능분야에서는 현재 주로 Python 과 R를 쓴다.
  2. 기초 알고리즘(Introduction of Algorithm): 알고리즘 분석 방법, 알고리즘의 효율, 그리고 알고리즘 유형에 대해서 주로 공부한다.
  3. 데이터 구조 (Data Structures): 데이터의 저장, 처리, 사용에 관한 지식으로 현재 모든 컴퓨터 소프트웨어 기초이고 꼭 배워야 할 과목이다.

인공지능 응용분야

인공지능은 현재 다양한분야에서 적용되고 있고 여기에서는 대표적인 분야를 간단히 소개하겠다.

  1. 의료 분야: 의료 분야에서는 인공지능이 진단, 예방, 치료, 환자 모니터링, 의약품 개발 등에 사용 된다. 예를 들어, 딥러닝 알고리즘을 사용하여 MRI 또는 CT 이미지를 분석하면, 암 진단에 대한 정확도를 높일 수 있다. 또는 환자 데이터를 분석하여 미래 건강 상태를 예측하고 예방 전략을 제시할 수 있다.

  2. 금융 분야: 금융 분야에서는 인공지능이 신용 평가, 부정 거래 탐지, 자산 관리, 자동화된 투자, 네트워크 감시 등에 사용된다. 예를 들어, 기계 학습 알고리즘을 사용하여 대출 신청자의 신용 점수를 예측할 수 있으며, 부정 거래 탐지를 위해 거래 데이터를 분석할 수 있다.

  3. 교통 분야: 교통 분야에서는 인공지능이 운송 계획, 교통 혼잡 관리, 운전자 지원 등에 사용된다.  실시간 교통 데이터와 기상 데이터를 기반으로 한 기계 학습 알고리즘을 사용하여 교통 혼잡을 예측하고, 교통량을 관리하는 데 도움이 된다. 자율 주행 자동차에서도 인공지능이 사용되어, 운전자의 조작 없이 차량을 운전하고 교통 상황에 대처할 수 있다.

  4. 소매 분야: 소매 분야에서는 인공지능이 고객 분석, 인벤토리 관리, 매출 예측 등에 사용된다. 고객의 구매 이력을 분석하여 고객의 취향과 선호도를 파악하고, 이를 바탕으로 맞춤형 상품을 추천할 수 있다. 인공지능을 사용하여 인벤토리 수요를 예측하고 재고를 효율적으로 관리할 수 있다.

  5. 제조 분야: 제조 분야에서는 인공지능이 생산 라인 관리, 품질 관리, 유지 보수 등에 사용된다. 예를 들면 인공지능 알고리즘을 사용하여 생산 라인에서 발생하는 오류를 예측하고, 불량품 생산을 방지할 수 있다.

  6. 농업 분야: 농업 분야에서는 인공지능이 작물 생산, 작물 질병 예방 및 관리, 작물 수확 등에 사용된다. 인공지능 기술을 사용하여 작물의 성장 상태를 모니터링하고, 수확 시기를 결정할 수 있으며, 작물 질병을 빠르게 진단하고 예방할 수 있다.

  7. 교육 분야: 교육 분야에서는 인공지능이 학생 진단, 학습 지원, 개인 맞춤형 교육 등에 사용된다. 기계 학습 알고리즘을 사용하여 학생의 학습 패턴을 분석하고, 개인 맞춤형 학습 계획을 제시할 수 있다.

  8. 보안 분야: 보안 분야에서는 인공지능이 해킹 탐지, 위협 예방, 침입 탐지 등에 사용된다. 딥러닝 알고리즘을 사용하여 대량의 데이터를 분석하고, 해킹을 시도하는 이상한 행동을 탐지할 수 있다.

  9. 게임 분야: 게임 분야에서는 인공지능이 캐릭터 AI, 게임 난이도 조절, 자동화된 게임 플레이 등에 사용된다. 예를 들면 인공지능을 사용하여 게임 캐릭터의 행동을 자연스럽게 만들어 게임의 현실감을 높일 수 있으며, 게임 플레이어의 실력에 따라 게임 난이도를 조절할 수 있다.

미국 AI종사자 연봉

캘리포니아 대학교 샌디에이고(University of California, San Diego, UCSD) 자료에 의하면 2022년 미국에서  AI 연관 종사자 연봉은 아래와 같다. (더 상세한 내용은 이 링크에서 볼 수 있다. https://onlinedegrees.sandiego.edu/artificial-intelligence-salary-guide/)

  1. 인공지능 엔지니어 (AI Engineer)
  • 평균 연봉: $143,250 (한화 약 1억 6천만원)
  • 설명: 인공지능 모델을 개발하고 유지보수하는 엔지니어
  1. 데이터 사이언티스트 (Data Scientist)
  • 평균 연봉: $118,750 (한화 약 1억 4천만원)
  • 설명: 데이터 분석하여 인사이트를 도출하는 역할을 수행하는 전문가
  1. 기계 학습 엔지니어 (Machine Learning Engineer)
  • 평균 연봉: $139,750 (한화 약 1억 6천만원)
  • 설명: 머신 러닝 알고리즘을 개발하고 구현하는 엔지니어
  1. 딥러닝 엔지니어 (Deep Learning Engineer)
  • 평균 연봉: $154,000 (한화 약 1억 8천만원)
  • 설명: 딥러닝 알고리즘을 개발하고 구현하는 엔지니어
  1. 인공지능 프로그래머 (AI Programmer)
  • 평균 연봉: $113,000 (한화 약 1억 3천만원)
  • 설명: 인공지능 모델을 구현하는 데 필요한 코드를 작성하는 역할
  1. 인공지능 연구원 (AI Researcher)
  • 평균 연봉: $111,000 (한화 약 1억 3천만원)
  • 설명: 인공지능 분야에서 연구 및 개발을 수행하는 전문가
  1. 인공지능 비즈니스 개발자 (AI Business Development)
  • 평균 연봉: $142,500 (한화 약 1억 6천 7백만원)
  • 설명: 인공지능 기술을 비즈니스에 적용하여 기업의 수익성을 향상시키는 전문가
  1. 자율 주행 엔지니어 (Autonomous Vehicle Engineer)
  • 평균 연봉: $162,000 (한화 약 1억 9천 5백만원)
  • 설명: 자율 주행 자동차를 설계하고 개발하는 엔지니어
  1. 인공지능 프로젝트 관리자 (AI Project Manager)
  • 평균 연봉: $147,500 (한화 약 1억 7천 8백만원)
  • 설명: 인공지능 프로젝트를 계획하고 관리하는 역할을 수행하는 전문가
  1. 자연어 처리 엔지니어 (Natural Language Processing Engineer)
  • 평균 연봉: $137,500 (한화 약 1억 6천 5백만원)
  • 설명: 컴퓨터가 인간의 언어를 이해하고 처리할 수 있도록 자연어 처리 기술을 개발하는 엔지니어

미국에서 AI 혹은 컴퓨터 연관 직업은 일반적으로 학사학위를 요구하지만 박사를 가질 경우 더 많은 직업선택을 할 수 있고 혜택을 받을 수 있다. 학력이 높고 성적이 좋으면 차를 사거나 집을 살때 낮은 태출 이자 혜택도 받을수 있다. 이 나라에서는 성적과 학벌이 좋으면 공부를 한 보상이 따른다.

그리고 미국에서는 기본적인 연봉외에 의료보험(Medical Insurance), 유급 휴가(PTO), 스토크 옵션(Stock Option), 학비 보상(Tuition Reimbursement), 직원 혜택(Employee Discount), 신입직원 상여금(Signing Bonus), 연말성과급(Yearly Bonus)이 주워진다. 

개인 적인 경험에 의하면 스타트업 회사들은 주로 무제한 유급 휴가와 스토크 옵션을 많이 주고, 학비 보상, 직원 혜택, 신입직원 상여금은 적게 주거나 거의 없다고 보면 된다. 대기업일 경우 연말성과급과 신입직원 상여금을 많이 주지만 스토크 옵션이 조금 낮다. 그리고 매년 15일 ~ 20일 정도로 유급 휴가를 사용할 수 있다. 매년 4주 정도 쉴 수 있다고 보면 된다. 

신입직원 상여금은 대기업 제도에 따라 다르지만 일반적으로 $6000 ~ $20,000 사이이고 연말성과급은 연봉에 15% ~ 20% 정도로 준다. 스타트업이든 대기업이든 의료보험을 필수로 챙겨주는데 보험회사에 의해서 보험비용과 의료 혜택이 다르다. 보험회사와 연결이 없는 병원에서 치료를 받으면 보험을 쓸수 없고 비용이 어마어마하게 나간다. 

모든 혜택을 따지면 대기업에서 기본연봉 외에 매년 평균 $20,000 ~ $50,000 혜택이 주워진다고 봐도 된다. 스타트업에서 일을 할 때 운이 좋게 신규 상장(IPO)을 하거나 혹은 대기업에 팔릴 경우 스토크 옵션으로 몇 십만 혹은 몇 백만 달러의 이익을 받는 사람도 있다. 하지만 스토크 옵션을 판 수익은 거의 50%가 세금으로 나간다고 봐야 된다. 물론 회계사를 잘 찾고 상담하면 세금을 더 적게 낼 수도 있다.

인증되지 안은 소문이지만 업계에서 Netflix가 연봉을 가장 많이 주는 걸로 알고 있다. 2023년 3월 기준으로 Netflix에서 일 하는 AI 연구자 연봉은 15만 달러부터 90만 달러 사이이다. 또 인증되지 안은 소문이지만 Netflix에서 일년 채우기 힘들다고 한다.

참고자료:

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7lc

회계를 하다가 요리가 좋아서 컴퓨터를 하게 된 남자.

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  1. 어떤분의 얘기로 미국과 한국의 AI업계 연봉 차이가 너무 심해서 실력이 되는 분들은 다 미국으로 가려고 해서 기술력 차이가 점점 벌어진다고 들었는데 확실히 갈수 있다면 가고 싶게 만드는 연봉이네요 ㅎㅎ

    1. 아~ 맞는 얘기인 것 같습니다. 미국에서는 실력이 좋고 사람들과 잘 어울리면 성별, 나이, 출신불문하고 여러면에서 확실히 챙겨줘서 타국 인재들을 많이 데려 오는 것 같습니다. 그러면 AI 뿐만 아니라 다른 기초과학 연구에도 당연히 미국하고 차이가 점점 더 날 것 같습니다.

  2. 기본지식은 왠지모르게 머리아프고, 응용분야는 어마무시할 정도로 넓고 깊고, 연봉은 부럽지만 또 완전이 납득되고…물어보고 싶은 것은 전공자도 배울때 스스로 어렵다고 느낍니까? 아니면 이 토록 어려운 것이 재밌어서 계속하는 것입니까?

    1. 네. 어렵습니다. 컴퓨터 잘 한다고 생각하고 컴퓨터과학을 선택 한 친구들이 몇명 있었는데 중도에 너무 힘들어서 다른 전공으로 바꾼 친구도 있고, 수업 망쳐서 수업 다시 듣는 친구들도 있었습니다. 저도 컴퓨터 구조(computer architecture)라는 수업을 망쳐서 수업을 두번 들은 적 있습니다. 결국 저는 수업 다시 듣고도 겨우 C(60점-70점) 정도 받았습니다. 저는 컴퓨터를 좋아 하지만 컴퓨터과학 수업들은 처음부터 재미 있지는 안았습니다. 컴퓨터만 하고 싶은데 왜 수학을 배워야 하는지 이해도 안 됐고 AI연관 수업은 처음부터 고려도 안했습니다. 어떤 과목은 필수 수업이라 어쩔수 없이 들었는데 그렇게 어려웠던 것 들을 억지로 했습니다. 그렇게 억지로 하다가 어는 정도 익숙해지면서 새로운 지식을 배울때 패턴을 알게 돼서 조금조금씩 쉬워지기 시작 했습니다. 그 분야에 아는 것이 많아지면서 재미가 생기기 시작하고 수학이 재밌다고 말 하는 사람들이 이해 되기 시작 했습니다. 현재는 재밌어서 계속 컴퓨터 연관 일을 하면서 박사공부 하고 있습니다.

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