[음악] 안녕하세요 반갑습니다 저는 컴퓨터 프로그래밍을 가르치는 홍 정모입니다 이제 오랜만에 자기 소개를 한번 적어 봤습니다 제가 30살 정도부터 서울 안에 있는 사립대에서 학생들을 가르치기 시작을 했고요 학생들을 잘 가르치려면 내가 취업을 해야 되겠다라는 뭐 어떻게 보면 좀 이상할 수도 있는 결론을 내려 가지고 교수 를 그만두고 이제 미국에 가서 회사 생활을 해봤죠 이제 컴퓨터 그래픽스 분야 전공하신 아는 분이 미국에 올 생각 있냐 해가지고 제가 갔었고 벤처 있고 이제 거기서 했던 일은 버추얼 캐릭터 애니메이션 할 때 필요한 모션 캡처 기술을 개발을 했어요 그러다가 그 회사는 [음악] 언얼바 인스타 램 앱에 집어넣는 일을 했었습니다 지금 사실 사회적으로 어 많이 혼란스러운 상태죠 그래서 개인적으로는 얼른 혼란이 좀 정리가 돼서 성장에 좀 집중할 수 있는 분위기가 형성이 되었으면 좋겠고요 이제 미국 중심으로 세계 경제를 봤을 때 좀 긍정적으로 본다면 그동안 거품이 꼈던 거를 좀 정리하고 가는 경제의 디톡스 중이다 이렇게 생각을 할 수가 있을 것 같습니다 그래서 지금 사실 취직이 좀 잘 안 된다거나 좀 힘든 얘기가 많이 들린다거나 하시는 분들 계실 것 같은데 어 세계의 경제가 조금 정리가 되고 또 한국도 그걸 활용할 수 있는 상황이 되면은 여러분들에게도 좋은 일들이 많이 생길 수 있는 분위기가 형성이 되지 않을까 이렇게 좀 긍정적으로 바라보면서 얘기를 시작을 해 보겠습니다 작년에는 AI 테 일자리 뺏긴다 이런 공포감이 굉장히 컸어요 그런데 굉장히 놀랍게도 AI 우리 코딩하는 거 다 도와주니까 그냥 우리는 코딩하는 걸 즐기면 된다 바이브 코딩이라는 새로운 용어가 유행을 하고 있어요 아니 어떻게이 잠깐 사이에 내러티브를 이렇게 바꾸지 이런 생각이 하나 들었어요 AI 코딩을 잘하니까 개발자들이 일자리를 다 뺏겨 가지고 큰일 난다 이런 얘기를 한참 하다가 갑자기 아니 AI 우리 코딩 다 해 주니까 우리는 그냥 즐겁게 코딩하면 돼 즐기면서 하면 돼 이렇게 구조만 잘 짜고 귀찮고 머리 아 이런 거는 그냥 클릭클릭 하면 되고 이제 일만 좀 잘 시키면 되고 즐기면 돼 뭐 이런 식으로 갑자기 내러티브가 바뀌니까 사실 저는 일순간 당황했어요 사실 지난 몇 년간 코딩 열풍이라는 이름으로 거품이 많이 껴 있었죠데 그 거품이 좀 무너지면서 어 좀 실망감을 느끼신 분들 계실 거고 좀 안 좋은 경험을 하신 분들도 사실 계신 거 같아요데 그런 분들이 많이들 떠나셨죠 좀 새로운 분위기로 전환이 이 되는 거 같아요 그다음에 또 한 가지 이슈가 있다면은 AI 엔지니어 뭐 이러면서 나왔었는데 막상 해보니까 생각보다 잘 못 하더라 이러면서 실망감이 많았었죠 결국은 벤처에서 설레발 친 거 아니었나 AI 굉장히 좋은 거예요 우리가 해야 되는 귀찮은 일을 다 해 주면은 좋은 겁니다 뭔가 뭐 내가 창의성을 발휘하고 싶고 그다음에 하이테크를 하고 싶고 남들이 못하는 걸 만들어서 자랑스럽게 보여주고 싶고 남들보다 뭐 좀 돋보인 는 포트폴리오를 만들고 싶고 요런 입장에서는 당연히 자잘한 것들을 알아서 코딩을 해 주면 굉장히 좋잖아요 편리한 도구인 거죠 그래서 도구 관점으로 다시 내러티브가 바뀌고 있는 거 같아요 여러분들이 생각하는 능력 사고력을 정말 최소한만 튼튼하게 갖추시면이 바이브 코딩이 됐든 AI 비서가 됐든 AI 프로그래머가 됐든 뭐 얘네를 활용을 해서 여러분들이 잠재력을 정말 무궁무진하게 끌어낼 수 있는 시대 가 온 거 아닌가이 느낌이 듭니다 작년에 제가 프로그래밍 공부 순서 영상에서 AI 개발이 새로운 웹 개발이 될 거라고 본다 런 예측이 있어 가지고 제가 재밌어서 소개를 해 드렸는데 사실 그때만 해도 아 AI 기술이 그렇게 여기저기 다 쓰일 수 있을까 뭐 그런 의심이 사실 좀 있었거든요 저만 해도 근데 놀랍게도 지금 상황에서는 그렇게 됐습니다 지금 보시는 기사는 2024년 11월에 나온 기사예요 개발자 채용 44% AI 연봉도 더 받는다 뭐 여기서 사실은 LM 기반 AI 에이전트라는 것들이죠 요거 관련해서 프로젝트를 진행한 분들도 계시고요 그래서 뭐 우리 프로젝트 이렇게 이렇게 했다 이런 걸 올리시는 분들 제가 봤고요 그다음에 실제 체용 공고를 검색을 해보면 예전 si 하는 부분 있죠 그런 거에 인공지능이 이렇게 다 들어갔어요 심지어 파인튜닝 도 할 줄 알아야 된다 런 식으로 조건이 붙는 경우까지 봤습니다 AI 다루는 기술이 굉장히 보편화 됐어요 자 제 채널에서 가장 조회수가 많이 나온 쇼츠가 신입을 안 뽑는 거냐 못 뽑는 거냐 요런 내용인데요 댓글을 보면은 사실 좀 감정적인 댓글들이 많아요 아무래도 신입이 취업이 잘 안 돼 가지고 스트레스를 받는 분들이 많으신 거 아닌가 이렇게 생각이 듭니다 근데 이제 작년부터 제가 걱정이 돼서 강조를 하는 내용은 일자리가 언젠간 돌아온다 그리고 뭐 아주 오랜 후에 돌아오거나 뭐 이런 건 아니고 생각보다는 빨리 돌아와요 채용도 안 할 수 없습니다 근데 같은 일자리가 고대로 돌아오진 않는다라고 말씀을 드렸어요 여러분들이 준비를 하시면 기회는 와요 그런데 옛날 방식 고대로 똑같이 준비를 했을 때 새로운 기회를 잡을 수는 없겠죠 많은 분들이 신입으로서 입사를 하기가 어렵다 그래서 좀 스트레스 받으시는 거 같아요 그리고 사실 아주 부정적인 얘기도 나옵니다 이러다가 영영 신입을 안 뽑는 거 아니냐 AI 코딩을 다 도와주기 때문에 신입 없이 뭐 시니어들이 그냥 다 해쳐 버리는 시대로 가는 거 아니냐 요렇게 걱정하시는 분들도 계세요 근데 어떤 업계든간에 신입이 아예 없이 돌아가지 않습니다 예 한국 게임 잘 안 되고 있는데 그 원인 중에 하나가 신입을 별로 안 뽑고 그냥 원래 있던 사람들만 갖고 계속 만드니까 똑같은게 나오고 고객들은 탈출하고 이제 산업이 점점 기울어 가는 거 아니냐 요런 얘기도 있습니다 기존 방식만 너무 고집을 하니까 점점 힘들어지는 거겠죠 신입은 반드시 필요한 존재다 안 뽑으면 안 되는 존재다 요거는 말씀을 드릴 수 있을 것 같아요 어 또 다른 사례는 얘네들 분명히 레이오프 하면서 동시에 사람을 새로 뽑는다는 거예요 그래서 이거 뭐하는 짓이냐 이렇게 생각할 수 있는데 어 기존 인력은 좀 내보내고 새로운 인력을 받아들여야 하는 필요가 있다라는 거죠 신입은 생태계의 필수라는 거죠 자 크래프트는 게임 회사예요 2025년 크래프톤 신입 채용 고데 절반이 AI 붙었어요 저 이거 보고 처음에는 깜짝 놀랐는데 조금 들여다 보면은 아 어떻게 보면 요게 올바른 방향이다 런 느낌이 들었습니다 체운 공고가 뭐 게임 회사 같지가 않아요 AI 응용연구 게임 AI 응용 그래서 제가 작년에 말씀 드렸던게 딱 요런 현상입니다 일자리가 돌아와요 신입을 계속 안 뽑을 수 없어요 신입 필요합니다 굉장히 중요한 존재예요 여러분들은 생각보다 더 중요한 존재입니다 일자리는 돌아오지만 절대로 똑같은 모습으로 돌아오지는 않는다라고 말씀을 드렸잖아요 금융 시스템에 어떤 l&m 기술을 적용해 가지고 뭐 데이터 분석의 정밀도를 높이고 고객들에게 더 좋은 자료를 제공해 주고 이런 거는 사실 굉장히 긍정적인 방향이고 그다음에 크래프톤 같은 데서 게임에다가 lml 쓴다 런 것들 사실 옛날부터 있던 아이디어인데 뭐 이번에 아주 잘 되면 좋겠죠 진짜로 기술이 제대로 적용이 돼서 게임 기술 자체를 다음 세대로 그 끌어 올리는 뭐 그런 좋은 사례를 보여줄 수도 있는 거 같고 이제 고화 중에서 또 하나 어 AI 상관없이 볼 만한게 모바일 게임 엔진 프로그래밍 우대 공고가 있더라고요 크래프톤이 모바일 쪽으로 좀 무게 중심을 옮기려고 하는 건가 이런 생각이 들었어요 근데 우대 조건에이 벌칸 오픈젤 ES 메탈 요런 것들이 있죠 벌칸 공부해 추직 되겠냐 뭐 너무 어려운데 그거 굳이 할 필요 있어 뭐 이런 이렇게 얘기하는 사람 사실 많았죠 근데 어 기회는 찾아오게 돼 있는 거 같아요 오히려 뭐 AI 안 하더라도 비교적 낮은 경쟁률로 들어갈 수 있는 기회 아닌가 싶을 정도예요 그니까 소프트웨어 엔지니어라는 직업은 고급 직업이고 굉장히 전문성이 높은 직업이에요 그 그 지금 이제 예측이 나오는게 이제 양극화가 더 심해질 거다라는 얘기 있어요 AI 다 코딩을 못 하면은 사실은 일자리를 얻기가 힘들겠죠 그리고 AI 활용하더라도 얘가 작성해 준 코드를 제대로 읽어낼 수가 없다든가 그다음에 AI 작성해 줬을 때 완벽하게 못 하잖아요 그거를 제어할 수 있는 컨트롤할 수 있는 그 기본기를 갖추고 있지 못하든 럴 때는 문제가 되겠죠 하지만 어느 정도 이상의 능력을 갖춘 인력들에게 오히려 기회가 더 커질 거라는 얘기들이 나오기 시작하고 있어요 프로그래밍 입문하려는 비전공자는 25년에 기초 프로그래밍 로드맵으로 시작해도 되는 걸까요 그까 비전공자는 뭐 여러 가지 어려운 점이 있죠 비전공자도 전공자 수준이 빠르게 될 수 있도록 도와드리게 이제 제가 추가하는 방향입니다 어 조성훈 님 선생님 그래픽스 강의 듣고 넥슨 처했습니다 감사합니다 예 조우님 좋은 소식 알려주셔서 감사하고요 어 추업 축하드립니다 지금 굉장히 힘든 시기라고 들었는데 어 사실은 제가 작년에 그 얘기했죠 제 생각에는 이제 그래픽스 공부하신 분들 위주로 취업이 될 것 같다라고 이미 말씀을 드린 적이 있습니다 자 그럼이 시점에서 여러분들이 어떻게 준비를 해야 되냐 이게 궁금하실 것 같아요 첫 번째 생각하는 거는 인공지능 내가 잘 사용할 줄 알면 되나 이렇게 생각하실 수 있어요이 부분을 오해를 안 하셨으면 좋겠어요 자 여러분들의 목표는 인공지능을 만드는 사람이 되어야 합니다 그런데 인공지능을 만드는 사람이라는 범위가 굉장히 넓어졌어요 그래서 박사 하기가 있어 가지고 GPU 사용료를 100억씩 내면서 LM 훈련시키고 요런 거 얘기하는 거 아니고요 그 얘기 아니고 뭐 인공지능을 활용해서 게임에 들어가는 캐릭터를 더 사실적으로 만든다든가 알아서 분석을 아주 잘하고 그걸 이용해서 누군가에게 도움이 되는 그런 AI 에이전트를 만들 수 있는 능력이 있다든가 좀 넓게 보셔야 돼요 그다음에 어 모두가 다 그 AI 뭐 뉴럴 네트워크를 만드는 일을 할 수도 없거니와 할 필요도 없어요 지금 AI 활용되는 방향으로 업계가 막 가고 있기 때문에 거기에 낄 수 있을 만큼의 지식을 갖고 계시면 돼요 내가 웹프론트 LM이 어떤 식으로 작동하는지는 대강 알고 계셔야 내가 만드는 웹에 그 기능을 붙일 순 있을 거 아니에요 뭐 알고 있어야 될 거 아니야 이미 만들어져 있는 모델을 파인 튜닝을 하거나 레그를 잘 붙이거나 또는 둘 다 하거나 해서 그 성능을 개선하는 방향으로 하는 것도 굉장히 중요한 실무 능력이 될 거예요 실제로 체용 공고에 들어오기 시작했어요 파인튜닝 이러면은 아 저거 네트워크 훈련시키는 거 아니야 뭐 내가 그거까지 해야 돼 오픈 AI 아주 근사한 거 아주 강력한 인공지능 만들어 주면 그냥 그거 갖다 쓰면 되지 않아 사용료만 좀 내면 되는 거 아니야 이렇게 생각하시는 경우가 많았을 것 같은데요 지금 기술이 흘러가는 방향 보면은 파인 튜닝도 거의 필수로 갈 거 같고요 막상 해 보면 그렇게 어렵지도 않아요 그다음에 그 그걸 도와주는 시스템도 많이 나와 있습니다 심지어 뭐 영어권에는 강의도 많아요 여러분들이 조금만 사고의 폭을 넓히시면 사실 뭐 인공지능 만드는 사람이 된다라는 거는 그냥 나는 훌륭한 소프트웨어 엔지니어가 되고 싶다 하고 같은 말일 수도 있어요 그런 시대가 되어 가고 있습니다 그렇다면 그다음에는 어떻게가 당연히 궁금하시겠죠 그래서 올바른 공부 전략부터 말씀을 드릴게요이 취업을 하려면은 뭐 뭐만 하면 돼 이런 얘기 듣고 뭐 해 보신 분들 공부해 보신 분들 계시죠 근데 막상 하고 나면 딴 거 또 해야 돼 그다음 그거 하고 나니까 이것도 알아야 된대 그다음에 또 뭐 알아야 된대 와 이거 언제까지 공부를 해야 돼 이러면서 막 지치기만 하고 힘들기만 하고 이런 경험하신 분들도 계실 거예요 진짜 안타깝게 생각을 합니다 왜냐하면은 접근 방법이 틀렸기 때문에 힘들어진 거예요 그래서 아 뭐 소프트웨어 분야는 평생 공부해야 돼 이러면서 저거 힘들다 이렇게 생각하시는 경우도 있거든요 근데 뭐 어떻게 보면 틀린 말은 아니죠 공부를 하긴 해야 돼요 근데 그 공부가 뭐 앉아 갖고 이거 외우고 저거 외우고 노트 필기 막 뭐 해 가면서 하고 그런 거랑은 전혀 다르거든요 그 오해를 지금 이 순간 풀어야 될 것 같습니다 자 먼저 핵심을 배우셔야 되고요 그다음에요 핵심으로부터 내가 모르는 것을 유도해내는 연습을 하셔야 돼요 하나하나하나 배우는게 아니라 핵심으로부터 다른 것들을 이끌어낼 수 있는 학고 능력을 갖추셔야 됩니다 그까 하나하나 배우면 끝이 없어요 그 언제 다 배워 경쟁이 심해지면 심해질수록 신입이 취직이 안 되면 안 될수록 마치 이런 것들을 다 하나하나하나 알아야지만 취직을 해야 될 거 같은 좀 잘못된 얘기가 돌고 있거든요 그렇지 않습니다 소프트웨어 분야는 양으로 하는 분야가 아니에요 그렇다고 질적으로 뭔가 아주 뛰어나야 되냐 솔직히 얘기하면 그것도 아니에요 요령으로 하는 분야예요 요령 핵심을 알고 그 핵심으로부터 많은 것들을 내가 원할 때 이끌어낼 수 있는 요령 요거만 아시면 돼요 그러면 어디에 기회가 나타날지 모르는 상황에서 뭔가 이렇게 기회가 보인다 그러면로 얼른 달려가서 그걸 잡는 겁니다 요게 소프트웨어 분야의 특징이에요 잽싸게 가서 깃발을 탁 잘 꽂아야 돼 벤처가 하는 것도 요거요 내가 필요한 걸로 팍팍팍팍 빠르게 유도해서 갈 수 있는 그 과정을 익히셔야 되는 거예요 요게 중요합니다 자 한 가지 더 말씀을 드릴게요 여러분들의 실력이 직선 형태로 올라가지 않고 어떤 순간을 지나면은 점점 올라가는 속도가 빨라져야 된다라는 얘기는 들어보셨을 거예요 초 초반에 느린 거는 괜찮아요 오히려 초반에 빠르면 안 됩니다 모두가 급성장을 하셔야 돼요 뭐 이제 질문 들어오는 거 보면은 처음에 이제 막 걱정하시는 분들이 있어요 저는이 쉬운 문제를 푸는데 30분이나 걸렸어요 30분이면 빨리 푼 거라고 딴 사람들이 와서 댓글을 막 달아 되게 재밌어요 그다음에 아 저는 이거 시간 걸려서 풀었어요 시간도 짧은 거예요 원래는 뭐 하룻밤 막 자면서도 고민하고 막 일주일 동안 끙끙 알아 되고 뭐 이럴 수도 있거든요 근데 초반에는 그런 경험을 하는게 아주 좋아요 느린게 오히려 더 좋을 수도 있어요 특히 요즘 같이 이렇게 빨리빨리 막 틱톡 같은 거 보면서 넘기고 막 이런 거에 좀 익숙해져 있는 경우에는 오히려 초반에 아 이거 어떻게 풀지 이러면서 오랫동안 공부하는 훈련이 되는게 더 중요할 수도 있어요 나 왜 쉬운 문제 못 풀지 이렇게 생각하실 수 있는데 쉬운 문제니까 그 연습을 할 수가 있는 겁니다 초반에 실력이 없을 때 처음 공부하고 깨끗할 때 백지 상태일 때 오히려 생각을 깊이하고 스스로 해결하는 연습을 하셔야 되고 바꿔 말하면 그때 아니면 못 합니다 그다음에 또 한 가지도 말씀드릴게 있는데요 성장은 계단식으로 이루어집니다 성장이 안 되는 것처럼 느껴지는 구간이 꽤 길 수도 있어요 성장이 없는 구간을 버티는 거게 진짜 능력일 수도 있어요 다만 한 가지 말씀을 드릴 수가 있는 거는 성장이 없는 거 같아도 놀랍게도 하다 보면은 어느 순간인가 점프가 돼요 저도 어릴 때 공부할 때 아 이거 진짜 안 되네 내가 이거 될까 이런 적 많았어요 그 당시에 누군가 저한테 진짜로 그거 하다 보면 돼 나도 그랬는데 됐어 뭐 이런 얘기 해 주는 분들이 계셔 갖고 견딜 수 있었거든요 근데 한번 점프를 해 본 사람은 좀 지루한 구간이 생겨도 버텨 수가 있어요 그래서 초보 때 그런 경험을 하는게 중요한 거예요 뭐 물론 아 나만 멍청한 거 같고 뭐 이런 자괴감 느낄 수 있죠 하지만 결국 돌이켜 보면은 끝까지 하는 사람이 이겨요 자 불연 점은 예를 위해 표현한 거지 미세하게나마 우상향 중인 겁니다 뭐 요거는 이제 내가 느낄 때 성장이 없는 거가 없는 것처럼 느끼는 불안감을 렇게 표현한 거예요 그러니까 실제로는 계속 조금이나마 성장을 하고 있겠죠 근데 이제 내가 느낄 때는 아 왜 성장이 없지 간혹 가다보면 나 이거 거꾸로 가는 거 아니야 뭐 이렇게 느낄 수 있거든요 그거 자체가 성장의 필수적인 과정이다 그러니까 너무 걱정하지 말고 하던 대로 하면 된다 그거를 말씀을 드리고 싶습니다 제가 경험한 바에 따르면 사람도 일종의 백그라운드 연산이 존재합니다 요거 아주 중요한 거예요 진짜 나는 최선을 다했다 의식적으로 최선을 다했다 이렇게 느껴지면 쉬면 돼요 뇌가 그 백그라운드에서 그 문제를 해결합니다 요게 중요해요 요게 진짜 중요합니다 어떤 문제를 풀기 위해서 진짜 인생을 걸고 거기에 집중해서 계속 가는 분들이 있어요 근데 그런 분들조차도 그냥 뭐 24시간 내내 생 생각하고 고민하고 그게 아니고요 최선을 다해서 할 수 있는 걸 일단 하고 이제 아이디어가 더 안 나오기 시작하면은 백그라운드로 넘겨요 그러면 무의식이 해결을 해 줍니다 그래서 뭐 자다가 무슨 소설에 영감을 받았다거나 그다음에 뭐 샤워를 하다가 뭐 어떤 화학식을 발견했다 이런 신화적인 얘기가 나오는 얘기가 인간의 무의식을 잘 활용하는게 정말 무시무시한 치특 키요 너무 걱정하지 말라 이게 내 안에 있는 뭔가가 알아서 내 인생을 개선을 해 준다는 거예요 어떻게 하면 열심히 살면 욕심 때문에 잘못된 방향을 선택을 하시게 되면 그때는 좀 문제가 생기죠 그런 것만 아니면은 사실 뭐 불안해하고 걱정하고 난 뭐 이렇게 느리지 뭐 이런 거 걱정 안 하셔도 됩니다 그냥 꾸준히 하시기만 해도 어느 순간엔가 제이커브 타게 돼 있어요 공부할 때 AI 써도 되나 요거 궁금하실 것 같아요 바이브 코딩이란 용어를 앙드레 카파 시라는 분이 유행을 시켰습니다 이분이 트위터에다가 바이브 코딩 를 쓰셨는데 요건 제 희망이기도 하고 제 예상이 한데 거의 모든 소프트웨어 개발자들은이 바이브 코딩하는 스타일로 일을 할 수 있기를 희망하기도 하고 그럴 가능성 충분하다고 봅니다 누구 빼고 컴퓨터 그래픽스든지 아니면은 이제 연구를 하신다던 아니면 아주 저수준 프로그래밍을 하신다던 뭐 로봇을 제어하는 아주 특별한 하드웨어에서 최적화를 한다든지 이제 그런 경우는 좀 힘들 거 같은데 자기가 만든 특수한 부분 남들이 못한 어떤 부분을 갖고 그걸 제품화로 이끌어내는 부분은 굉장히 쉬워질 거고요이 과정은 AI 쓰셔야죠 다만 여러분들이 기초는 스스로 갖추셔야 돼요 예 요거 주의사항 맞아요 그래서 기초를 갖추신 다음에는 AI 쓰셔야죠 잘 쓰셔야죠 예를 들면 이제 씨플플 프로그래밍 할 때 비주얼 스튜디오가 성능이 굉장히 좋거든요 비주얼 스튜디오 사용법을 잘 알아야죠 근데 씨뿔 문법을 모르는 사람이 비얼 스튜디오 활용법 잘 쓴다고 단축기 다 외운다고 + 프로그래밍 잘해요 그건 아니잖아요 마찬가지로 AI 쓰셔도 돼요 쓰는 거 좋아요 잘 써야죠 오히려 근데 프로그래밍이라는 본질에 대해서 이해가 전혀 없는 상태에서 AI man 가지고 다 되냐 그건 절대 아니죠 오히려 위험할 수 있죠 어떤 위험 시간 낭비할 위험 AI man 쓰면은 바이브 코딩 해 가지고 아주 느긋하게 돈 엄청 벌 수 있을 것 같다 요렇게 접근하시면 그때는 문제가 될 수 있죠 막상 해봤는데 택도 없더라 이러면 이러면 진짜 잘못하면 1 2년 까먹을 수도 있거든요 처음 공부할 때 아주 기초를 할 때 오히려 그때 AI 안 쓰고 내 머리를 좀 쓰셨으면 좋겠어요 그니까 쉬운 거 할 때 오히려 내 머리를 쓰고 기초 딱요 정도 됐다 싶으시면 그때는 AI 팍팍팍 쓰시면 되죠 가장 효율적인 방법이 뭐냐에 대해서 궁금하실 것 같아서 어 2025년도 버전으로 컴퓨터 프로그래밍 공부 순서 정리를 해 드리겠습니다 프로그래밍을 처음에 시작하실 때는 여러분들이 재미 붙이는게 사실 가장 중요해요 재미가 없는데 돈 많이 번다고 할 수 있는 직업은 아니에요 재미가 없는데도 버틸 수 있는 영역은 AI 테 다 넘어가기 때문에 스스로 재미를 느끼고 좀 깊이 파고들 수 있는 그런 본질적인 재미를 느끼시는 부분이 필요합니다 그렇다고 해서 기술적으로 어려워서 재미가 있는 나 이거 안 할 거야 또 그럴 필요도 없어요 왜냐하면 좀 진짜 까다롭고 이런 부분도 AI 보충을 해 줄 수 있거든요 그래서 어 처음에 여러분들이 재미를 붙이시는게 중요한데요 요게 또 사람마다 재미가 달라요 그리고 사람마다 재능이 조금씩 다릅니다 여러분들이 다양한 재능을 가지고도 어떻게든 자신의 꿈을 펼쳐나가기 가장 좋은 분야가 또 소프트웨어 분야예요 이제 파이썬이 재미 붙이기 좋다는 얘기 많이 들으셨을 거고요 그다음에 전통적으로는 언어를 많이 강조하죠 어 얼마 전까지는 이제 파이썬으로 시작해 가지고 쭉 가는 것도 괜찮다라고 말씀을 드렸었는데 제가 좀 입장이 약간 달라진게 있어요 어너 꼭 하셨으면 좋겠습니다 좀 간단히 하셔도 괜찮아요음 커피 챗으로 AI 분야 개발자분에게 일반 사무직인데 어떻게 하는게 좋냐 물어보니까 무조건 시부터 하라고 합니다 AI 부서에서 시어는 못하면 그게 개발자라고 합니다 요게 제가 하려는 얘기예요 자 이번에 딥식스 어떤 어떤 일이 벌어졌 후다보이 자 지금까지 어땠어요 파이썬이 유행을 한 이유가 일단 파이썬으로 뭐든지 다 할 수 있을 것 같다 요런게 있었는데 사실 지금 시점에서 그렇지 않습니다 파이썬으로 입문하는 거 좋고요 연구할 때 쓰는 거 좋은데 실제로 돈되는 제품을 만들 때는 파이썬이 좀 약해요 예 파이썬 만능 얘기는 사라졌고요 인공지능을 하더라도 어떻게 보면은 인공지능을 한다라는 거의 범위가 넓어진 거죠 그래서 다양한 방식으로 인공지능을 할 수가 있는데 그 중에 하나가 최적화가 됐고요 그다음에 GPU 너무 비싸다 보니까 진짜 사람이 몸으로 떼어서 GPU 아끼게 되는 상황이 된 거죠 그래서 예전에 어땠냐면 엔지니어의 몸값이 비싸기 때문에 프로그래밍 언어를 쉬운 걸 써서 엔지니어의 몸값을 아끼자 예 그렇게 접근을 했었어요 사람의 효율을 높여야 된다 이런게 있었는데 지금은 사람의 효율보다 GPU 효율이 더 중요한 시기가 됐습니다 그래서 여러분들이 진짜 상상하는 뭔가를 이루시려는 GPU 아껴야 돼요 돈이 무시무시하게 나가요 그래서 저수준 최적화가 연구원들은 최 그냥 필수예요 필수 저는 뭐 우아하게 수학 잘하고 뉴럴 네트워크 훈련시키는 거 하고 논문 쓸 거예요 이런 경우가 있는데 연구하는 사람이야 말로 머리가 자기가 좋고 뭐 잘한다 생각하면 저수준 프로그래밍 해야 된다고 남들이 프로그래밍이 어려워서 못 하는 걸로 논문 쓰는게 제일 쉽거든요 그 파이토치 같은데 아직 기능이 없는 거를 쿠다 직접 자 가지고 넣은 논문들이 제일 우아하고 멋있어 보여요 그리고 그 억셉 되기도 쉽고 인간의 생산성을 높이는데 파이썬이 좋다요 내러티브는 깨졌습니다 그렇다고 해서 파이썬이 의미가 없냐 전혀 아니죠 파이썬 공부할 때 이것저것 해 볼 때 프로토타이핑 할 때 정말 좋죠 근데 이제 소프트웨어 분야의 특징은 앞에서도 말씀드렸지만 내가 할 수 있는 건 남들도 할 수 있어 그러면 돈을 못 벌어 남들이 못하는 거를 해야 돼요 그럼 남들이 못하는 걸 하려면 남들이 못하는 기술이 있어야지 예 그래서 어 저는 지금 시점에서는 파이썬 C 어너 둘 다 해보시는 것을 강력히 권장합니다 나는 어떻게든 둘 중에 하나만 하고 싶다 럴 때는 파이썬으로 시작하시는 것도 괜찮다고 봅니다 시어는 뒤에 가면서 하면 되니까 예 그다음에 제가 이제 준비를 해 드린 것이 플러스플러스 요약 에요요 강의의 목표는 c+ 언어를 능숙하게 하는 거는 아니에요 고게 목표는 아니고요 자료 구조 알고리듬을 공부할 수 있는 최소한의 확인 과정입니다 그래서 무료 강의니까 여러분들 부담없이 한 번씩 틀어 보실 수 있잖아요 딱 봤을 때 어 나는 할 만한데 하시면 바로 자료구조 알고리즘 넘어가시면 됩니다 이제 아 나는 좀 해봤는데이 씨플플 요약강의 봤는데 좀 어려워 그러실 때는 뭐 시너를 조금 더 공부 공부하시고 넘어오시는 거 괜찮아요 사람마다 초반에는 느리게 가야 된다고 말씀드렸죠 그리고 가능성 여부를 판단하기엔 너무 이르다 대부분의 경우 초반에 노력을 좀들이 부으면 다 돼요 근데 이제 그걸 건너뛰려 했을 때 부작용이 오는 거죠 그 파이썬만 공부하신 분들 같은 경우는 빠른 속도로 다른 언어 공부하는 연습을 하시라고 불불 요약 강의를 올려 드렸어요 풀을 제대로 한다 그럼 뒤에 가서 전문 분야로서 불풀 공부를 하시면 되고요 여기서의 목표는 파이썬으로 시작한 사람이 시불 같은 다른 언어를 빠르게 착착착착 요령 껏 공부를 핵심을 챙겨서 공부하는고 연습을 하시는 거예요 여러분들은 프로그래밍 언어에 발목이 잡히시면 안 됩니다 나는이 언어를 하면서 살 거야 그거는 말이 안 되는 거 이미 뭐 그냥 그냥 기본 상식이죠 예전에는 그런 적도 있었어요 그때 어떤 때 인터넷으로 어떤 언어에 대한 정보를 얻을 수도 없는 시기가 있었어요 그 불풀 한다 그러면 불불 문법을 머리에 다 외우고 있었어야 되고 자발 한다 그러면은 자아 무슨 프라이마크 사용법까지 머리에 거의 다 외우다시피 해야 되는 경우가 있었어요 근데 그 옛날 얘기잖아요 지금은 그냥 검색해서 나오는 것뿐 아니라 이제 아예 다 짜 준단 말이에요 그렇기 때문에 오히려 프로그래밍 언어는 그냥 나 필요하면은 나 적당히 한번 훑어보고 AI 테 짜라고 하면 돼 그런 식이기 때문에 여러분들이 다른 언어를 빠르게 배우는 연습을 꼭 하셔야 돼요 처음에 내가 파이썬으로 익숙해졌고 탭도 익숙해졌고 한데 뿔을 해야 돼 물 결과로 이거 뭐야 뭐 이러실 수 있거든요 근데 그 짜증나는 거를 한번 경험을 하시라는 거예요 그리고 그걸 조금 견디시고 아 내가 다른 언어도 금방 배울 수 있구나 그리고 역설적인게 내가 어떤 언어를 잘하려면 다른 언어를 조금씩은 봐야 됩니다 어떤 언어를 깊이 보려면 다른 언어가 어떻게 돌아가고 있는지를 같이 봐야 돼요 왜냐하면 프로그래밍 언어가 발전을 하면서 다른 언어와 이렇게 교류를 해요 파이썬을 만드시는 분들이 불불 참고하고 자아도 참고하고 자바 스크립트도 참고하고 이러면서 파이썬을 개선해 나가거든요 그렇기 때문에 서로 이렇게 죽고 봤습니다 어떤 언어를 잘하고 싶어도 깊이 있게 하고 싶어도 다른 언어를 알아야 되고 어차피 다른 언어를 빠르게 익히는 연습을 해야 되기 때문에 저는 커리큘럼을 이렇게 정리해 렸어요 전는 여러분들이 빨리빨리 나갔으면 좋겠거든요 시간을 아껴야 돼요 어떤 시간 코테 준비하는 시간 코테 준비를 할 때 문제 풀이를 다짜고짜 시작을 하게 되면은 부작용이 굉장히 심합니다 문제하고 답을 다 외우려고 드는 희한한 방식으로 공부 방법이 꼬여 버려요 그리고 뽑는 쪽에서도 외워 가지고 온 사람 별로 뽑고 싶어 하지 않아요 그 부작용이 지금 굉장히 심해졌고 그 때문에 인턴이 굉장히 강화가 되고 있어요 어 자료 구조 알고리듬 기본적인 강의 예 꼭 준비하시고요 제가 직접 실리콘 밸리에서 코테 준비해 가지고 시험을 봤잖아요 여러분들 하면 할 수 있어요 근데 어떨 때 어려워지냐 벼락치기로 하려고 그럴 때 시간을 좀 두고 천천히 준비하면 오히려 쉽습니다 그 코트의 본질을 꿰뚫어 가지고 노릴 수가 있어요 인간의 두뇌가 새로운 아이디어를 받아들이고 적응하는데 시간이 걸리기 때문에 벼락치기로 되지 않아요 좀 일찍 시작하고 아 요런게 코테 준비 나라고 좀 감을 잡은 상태에서 가끔 끝날 때마다 문제 풀이도 하면서 내가 좋아하는 응용 분야도 공부하고 요런 식으로 공부를 해 나가시면 굉장히 효율적이 되고 여러분들 편하고 오히려 재미가 붙기도 해요 어 씨불 불을 처음부터 깊이 있게 하는 것보다는 이제 요약 강의로 좀 다른 프로그래밍 언어 빠르게 적응하는 연습해 보시고 그다음에 자료구조 알고리듬을 가급적 기본 강의 빨리 하시고 그 다음 단계로 좀 느긋하게 코트 준비하시라고 공부 순서를 정리를 한 겁니다 자 선생님의 자료 구조 수강을 다하고 알고리즘 강의를 수강 중입니다 스켈레톤 코드를 완성하는 방식인데 복습할 때 바닥부터 스스로 짜보는 걸 권장하시는 아니면 스스로 문제 풀면서 빠르게 진도 빼는 걸 권장하시는 원래 강의를 만든 그 의도는 최소한 제가 그 빈칸 만들기 이렇게 해 드린 거 있죠 그래서 그런 거 최소한 그거 채우면서 빠르게 진행하려면 하실 수 있도록 준비를 해 드린 건데요 근데 내가 딱 봤을 때 어 나 스켈레톤 코드도 내가 짤 수 있을 것 같아 그럼 짜 보세요 그거 괜찮습니다 그거 좋아요 그게 제가 이제 여러분들 공부 시간을 줄여 드리려고 좀 방황하는 시간을 아껴 드리기 위해서 빈칸 채우기 식으로 만들어 놓은 거고 정말 최소한요 정도는 해야 된다 요런 느낌으로 해 드린 거거든요 여러분들이 일정 규모 이상의 회사를 가시게 되면은 빈칸 채우기 식으로 일을 하게 되시는 경우도 꽤 있어요요 정도 최소한 하셔도 뭐 뒤에서 충분히 보충이 될 거 같다 해서 최선으로 그렇게 효율적으로 공부하실 수 있게 정리를 해 드린 거고요 만약에 나는 뭐 예를 들어서 어떤 길찾기 알고리듬을 구현을 하는데 이거 빈칸 채우 기식 말고 내가 처음부터 다 뭐 테스트 코드 아 테스트 케이스까지 내가 다 이렇게 설계해 가지고 나 평소에 풀어보고 싶던 문제에 대해서 적용해 보고 싶어 뭐 이러면 아주 좋죠 그 영감이 떠오르면 그 영감을 섞 히지 말고 쓰세요 그 에너지라는게 항상 생겨나는게 아닙니다 그 영감이 떠오르면 그 영감을 발휘하셔서 뇌를 창의적으로 만들어 주는 아주 중요한 습관입니다 그 사람마다 창의성을 발휘할 수 있는 사람이 있고 사실은 방할 수 발휘할 수 없는 사람이 있어요데 창의성을 발휘해야 하는 쪽으로 발달한 사람은 창의성을 발휘를 못 하면 아주 고통받아요 근데 창의성에 대한 가치가 점점 높아지는 시기잖아요 그럼 그걸 섞일 필요가 없죠 뭐 예 뭐 직업에 따라 다르지만 소프트웨어 분야는 여러분 창의성 발휘하기 아주 좋거든요 물론 모든 소프트웨어 직군이 다 창의 성을 발휘할 수는 없고 또 창의성이 있는 사람만 소프트웨어의 모든 직군에 들어갈 수 있는 거는 아니거든요 그렇긴 한데 창의성이라는 거는 어떻게 보면 신의 선물입니다 그걸 갖고 있는데 섞일 필요 없죠 활용하시는 쪽으로 공부하시면 됩니다 작년 영상에 어떤 분이 요런 댓글을 다셨어요 알고리듬 게이 바이블이 인트로덕션 투 알고리즘을 다회독 해보세요 렇게 댓글을 남기더라도 1년째 답을 못 받았습니다 아주 좋다라는 건 모두가 알고 있고 모두가 추천하는데 막상 책을 열어 보면 혼자 공부하기가 매우 어렵습니다 clrs 책을 가지고 강의하는 스탠포드 강의를 보고 제가 여러분들을 위해서 줄이고 줄이고 압축해서 꾹꾹 눌러서 만든 강의가 알고리듬 압축 코스예요 자료 구조하고 알고리듬을 일단 끝내 놓고 다른 거 공부로 들어가실 수 있도록 제가 최대한 효율적으로 정리해 놓은 공부 순서예요 자 그다음에 AI 부분 정리를 해 드릴게요 자 지금까지는 AI 대학원 가야 된다 런 얘기가 있었죠 그런데 앞으로는 필수가 될 거예요 근데 이제 조금 오해를 하시면 안 되는 부분이 아주 학문적으로 깊이 들어간다거나 GPU 들여 가지고 뭐 몇백억짜리 뉴럴 네트워크를 훈련시킨다 그나 이제 그런게 교양 수준으로 내려오지는 않을 거예요 하지만 기본적으로 현대 AI 기술이 그 어떤 것들이 있는지 어떤데 사용을 할 수 있는지 요거 당연히 알아야 되겠죠 그다음에 기본적인 원리가 어떻게 돼 있는지요 정도는 꼭 아셔야 되는 시대로 바뀌었습니다 그래서 제가 만든 강의 기준으로는 파이썬 공부하면서 이것저것 체험해 보실 수 있도록 만든 강의가 파이썬 추월 코스죠 예전에는 자료 고자 알고리즘이 왜 필요한지 모르겠다 이런 분들이 많으셔 가지고 사실 뒤에 가서 이러 이러한 다양한 것들을 하게 된다는 걸 미리 보여 드린 거예요 AI 체험을 해보시는 부 필요할 거 같고요 어 왜냐하면은 그 뒤에 나오는 수학 부분이 조금 추상적일 수 있어서 그래요 근데 여기서 말씀드리는 수학 공부는 어릴 때 학교에서 하던 이렇게 펜으로 XY 그다음에 뭐 옆으로 넘기고 뭐 그런 수학은 아니고요 이제 프로그래밍하는 수학을 가볍게 직관적으로 공부를 하시면 충분합니다 아직까지는 대학교에서 수학을 가르칠 때 프로그래밍 위주로 가르치는게 대세가 되 진 않은 거 같은데 이제 뭐 파이썬으로 배우는 공업 수학 뭐 이런 것들이 나오기 시작했고요 그다음에 선형대 수학 같은 경우는 적어도 영어권에서는 교수법이 많이 좋아졌어요 뭐 행렬 같은 거를 손으로 이렇게 푸는게 목표가 아니라 파이썬으로 구현을 할 수 있고 가시화가 굉장히 잘 돼 있어 가지고 직관적으로 이해하는 것을 도와주는 교수법이 많이 좋아졌습니다 여러분들이 수학을 옛날 공부하던 거 생각하면서 공포의 대상으로 생각하실 필요는 전혀 없어졌고요 또 그런 옛날 방식으로 이렇게 손으로 풀고 이것저것 하는 그런 좀 이렇게 어 형식적으로 엄밀함 묶여서 수학의 본질에 접근을 못 하는 걸 걱정하실 필요도 거의 끝났어요 아 요런 것들이 있구나 코드 돌려보니까 재밌네 어 그림 움직이는 거 보니까 어 신선한데 그런 정도로 좀 가볍게 접근하실 수 있는 시대로 변했습니다 어 그다음에 수학 다음에 딥러닝 같은 경우는 예전에는 머신러닝을 먼저 끝내고 이제 뉴럴네트워크 사용하는 딥러닝으로 넘어가는게 원래 정석이었던 이제 최근에는 명문대에서 그냥 바로 딥러닝으로 넘어가는 교과목들을 나오고 있어요 머신 러닝의 이론을 이렇게 하나하나 다 공부 하기보다는 이제 뉴럴 네트워크 훈련시키는 요령을 어떻게 보면 좀 배운다고 볼 수가 있겠죠 물론 그렇다고 해서 머신 러닝 이론을 싸그리 무시하고 하는 건 아니지만 파이썬에서 오픈 CB 이용해 가지고 이렇게 내 손이 어디나 얼굴이 어디나 이런 걸 체크를 했다면 그런 뉴 네트워크를 직접 훈련을 시켜 보면서 어 이런 식으로 작동하는구나 수학이 렇게 쓰이네 데이터셋은 요런게 있어야 되네 이제 요렇게 공부하는 방식으로 지금 교수법이 빠르게 변하고 있습니다 그 코테 준비의 특징 때문에 여러분들이 가급적 자료구조 알고리듬 끝낸 직후에 코테 문제 풀이를 시작을 하시고요 그러니까 시작을 일찍하는게 좋아요 특히 쉬운 문제 위주로 아 요런 거였네 런 감을 잡으시는게 중요하고요 그다음에 꾸준히 시간 나는 대로 가끔씩 풀어 보면서 감을 잃지 않다가 이제 실력이 점점 붙으면서 어려운 거에 도전할 수가 있게 되죠 요즘에는 AI 안 들어가는 분야가 없어요 보다 정확히는 딥러닝 기술이 안 들어가는 분야가 굉장히 드물고 한국 같은 경우는 지금 lml 활용하기 위해서 많은 노력을 기울이고 있죠 응용 분야를 접근을 하실 때 이제 전통적인 그 응용 분야의 기본적인 이론만 보시는 것보다는 이제 인공지능하면 관련이 될지를 알고 공부를 해 나가시면 훨씬 더 경쟁력이 있겠죠 그래서 AI 체험 기본적인 수학 개념들 그다음에 딥러닝 공부도 좀 하신 후에 응용 분야로 넘어가시는 쪽으로 조금 딥러닝 공부를 앞당기는 쪽으로 제가 공부 순서를 바꿔서 권장을 드립니다 딥러닝 같은 경우도 뭐 뉴럴 네트워크를 훈련시키는 기술 쪽으로 공부를 하시는 것도 사실 나쁘진 않아요 왜냐하면 나중에 여러분들이 깊게 들어가신다면 전공 분야로서의 인공지능 AI 공부를 하실 수도 있을 거고요 그다음에 매를 머신 러닝을 더이 타이밍에 더 깊게 공부하시면 앞에서 이것저것 해 보셨기 때문에 효율이 훨씬 높아집니다 그다음에 이제 제 전공하고 가까운 쪽 컴퓨터 그래픽스 컴퓨터 비전 요런 쪽을 보면은 최근에는 딥러닝을 안 쓸 수가 없는 쪽으로 기술이 가고 있어요 그래서 그래픽스와 관련 있는 게임 분야 같은 경우도 게임을 만들 때 AI 활용하는 거 이걸 굉장히 진지하게 시도하고 있는 경우가 많고요 어 그래픽스 파이프라인의 이제 AI 이용한 뭐 엄밀히 얘기하면은 머신 러닝을 이용한 해상도를 높인다는 하는 기술들이 이제 많이 들어오고 있습니다 그다음에 컴퓨터 비전 기술 같은 경우는 ml 빼고는 얘기가 안 돼요 그 컴퓨트 비전이 말로 어떻게 보면은 지금 AI 기술이 나올 수 있도록 도와준 아주 중요한 분야라고 볼 수가 있기 때문에 컴퓨터 비전도 당연히 요즘에는 딥러닝 공부 하시고 들어가는게 더 효율이 높습니다 그다음에 또 중요한 요소가 포트폴리오가 있죠 내가 실제로 뭔가 만들 능력이 있다라는 것을 보여주기 위한 포트폴리오 당연히 응용 분야 하면서 같이 준비를 하셔야 되고요 그다음에 응용 분야를 준비할 때 무슨 내가 결혼하는 것처럼 준비하실 필요는 없어요 어 응용 분야는 어 연애하는 느낌으로 그래서 아 너 이거 좀 괜찮은 거 같은데 싶으면 한번 좀 해보시고 그다음에 어 아닌 거 같은데 또는 아 이제 나 좀 딴 것도 좀 해보고 싶은데 이러시면 또 다른 거 해보셔도 됩니다 처음부터 딱 하나를 찍어서 나는 평생 이것만 해야 돼 요런 부담을 가지실 필요는 없습니다 그래서 처음에는 좀 가볍게 이것저것 보시는 것도 괜찮고 또 앞에서 파이썬으로 이것저것 체험을 해 보셨다면 어느 정도 감이 있으실 거고 그래서 응용 분야 준비하시면서 포트폴리오 만들어 가시면은 됩니다 그다음에 CS 여러분들이 좀 잘하려고 하시다 보면은 CS 만나시게 될 거예요 그때 이제 이론적인 면도 같이 공부를 해 나가시면 되고요 요즘에 점점 더 중요해지고 있는게 인턴십 있니다 미국 취업을 원하신다면 인턴십 굉장히 중요합니다 그래서 어떤 얘기까지 나오냐면 한국 유학생들 방학때 한국 가서 쉬다 오면 안 되고 방학때 어떻게해서든 인턴십 해야 된다 뭐 이런 식으로 얘기가 나오고 있고요 이제 한국도 점점 요거 강화되는 쪽으로 갈 겁니다 인턴십을 어디서 하느냐 보다는 했냐 안 했 냐가 더 중요하기 때문에 대학교 연구실이 됐든 아니면 뭐 어디 진짜 중소 기업이 됐든 그래서 어디든 경험을 싸우시는 것을 강력히 권장합니다 자료구조 강의는 차근차근 계단 갖고 올라가는 느낌으로 할 수 있었는데 알고리즘은 뭔가 크게 점프해 하는 느낌으로 드는데 의도하신 건가요 그게 포인트예요 똑같은 거 자료 구조하고 똑같은 난이도를 강의를 열개 들으면 실력이 느나 반대로 자료 구조하고 비슷한 내용이 알고리즘에 다시 나와요 솔직히 저도 한 번만 가르 면 편하죠 그럼에도 불구하고 그렇게 반복되는 걸 넣은 이유가 점프하라 어 분야별로 분석을 좀 해보겠습니다 한국에서 현재 유행하고 있는 것은 LM 기반 AI 에이전트 요거를 활용하는 쪽으로 정말 다양한 분야에서 기회가 막 쏟아질 수 있어요 어 좀 정치적인 상황 경제적인 상황이 아직 좀 안정이 안 돼 있는데 요쪽으로 이미 지금 상황이 좀 안 좋은데도 불구하고 기회가 꽤 있거든요 여러분들 좀 유연성 있게 접근하셨습니다 좋겠습니다 어 대신에 눈높이는 조금 높이셔야 될 거 같아요 뭐 예를 들면은 아우 내가 뭐 파인 튜닝까지 해야 돼 내가 레그 붙일 때 이것저것 뭐 하는 것까지 해야 돼 뭐 이러실 수가 있는데 하셔야 되는 상황이 됐습니다 박사급 인재가 아니더라도 이런 일을 할 수 있다는 거는 기회죠 하지만 박사급이 하는 일도 하셔야 된다라는 거는 조금 부담이 되실 수 있는데 알고 보면 의외로 할 수 있어요 그래서 요런 거 기회로 삼으셨습니다 면 좋겠습니다 요즘 나오는 컴퓨터 비전 기술은 머신러닝 기본이죠 그래서 컴퓨터 비전 분야 관련 관심 있으신 분들은 당연히 딥러닝 머신 러닝 좀 공부하시고 들어가시는게 좋고 그다음에 개인적으로는이 분야가 한국에서 굉장히 중요할 것 같은데 제 마음으로는 좀 많은 분들이 좀 고급 인력들이 이쪽에서 필요할 거라고 생각이 되는데 이제 실제 업계가 어떻게 돌아갈지는 조금 또 다른 요소들이 있는 거 같아요 이런 거 하시는 분들은 미국 취업도 잘 되는 거 같거든요 어 어떻게 보면 또 그거를 뭐 기회로 생각하실 수도 있을 것 같고 그렇습니다 자 컴퓨터 그래픽스 같은 경우 수학이 프로그래밍이 어떻게 적용이 되는지 공부하기 가장 좋은 분야고 사실 컴퓨터 그래픽스가 그 자체도 중요성이 분명히 있지만 다른 중요한 분야들을 많이 키워 줬죠 그래서 고효율 컴퓨팅 요즘 얘기하는 쿠다 GPU 이런 거 컴퓨터 그래픽스 분야 에서 많은 동기가 나와 가지고이 발달하고 있는 기술이고 그다음에 어 컴퓨터 그래픽스 같은 경우는 엔터테인먼트 하고 만나는 걸 만나는 경우가 굉장히 많죠 그래서 게임 영화 특수 효과 그외에 뭐 버추얼 캐릭터로 유튜브 하시는 분들도 계시고 등등해서 어 정말 다양한 분야에서 활용이 됩니다이 분야들도 AI 피할 수가 없는 상황이 됐어요 자 그래서 지금까지는 공부하는 얘기였고 이제 저의 비전에 대해서 잠깐 말씀을 드리면 요 드디어 때가 왔다 이제 강의 만든 일을 하면서 몇 년을 살았는데 이제 드디어 최신 기술로 들어갈 수 있는 타이밍이 됐다라고 생각이 듭니다 어 컴퓨터 그래픽스 머신 러닝 그리고 컴퓨터 비전 특히 이제 3D 비전 관련돼서요 세 가지가 같이 아우러져 우리의 미래를 열어갈 수 있는 쪽으로 진행을 하는 것이 저희 올해 비전입니다 올해 목표죠 자 그래서 여기에 대해서도 뭐 또 앞으로 계속 여러분들께 이것저것 보여 드릴 수 있을 것 같습니다 작년에는 수학이 필요하다 얘기를 하면은 납득을 안 하셨었어요 그렇죠 근데 올해는 그 얘기를 할 필요가 없는 상황이 됐습니다 AI 쓰려면 수학을 최소한요 정도는 알아야지 요런 개념이 다들 생기셨고 때문에 굳이 뭐 제가 뭐 수학 필요해요요 얘기는 이제 안 해도 될 거 같고요 근데 이제 수학이 어느 정도 필요한가 어느 정도 수준까지 필요한가 요거는 또 좀 조금 다른 측면이 있는 거 같아요 자기가 할 수 있는 정도로 하시면 될 거 같고요 근데 수학 위주로 하시는 것보다는 자기가 가는 응용 분야가 더 중요하고 거기에서 활용하기 위해서 수학을 조금 매운다 채운다 그런 정도로 접근하시면 될 거 같아요 뭐 수학을 위해서 나는 휴학을 하고 뭐 몇 년간 이거 할 거예요 요런 식으로 접근하실 필요는 없습니다 뭐 냉정하게 얘기를 하면은 학생 때 이미 수학 하셨잖아요 그래서 자신이 수학에 대한 적성이 얼마나 있고 수학을 얼마나 종하고 뭐 이런 것도 이미 알고 계시겠죠 프로그래밍에 사용되는 수학하고 옛날에 하던 수학하고 좀 달라요 그 차이는 분명히 있습니다 그럼에도 불구하고 이제 뭐 옛날에 나는 진짜 수학 시간만 되면 막 괴롭고 짜증나고 수학 선생님 너무 싫고 막 이런 사람이 갑자기 수학을 막 천재적으로 할 일는 없잖아요 너무 무리해서 뭐 지금 와 갖고 내가 수학을 못 하니까 몇 년 동안 수학 공부만 할 거야 뭐 그럴 필요는 없죠 예 그럴 필요는 없습니다 신에 이제 가르치는 사람들 가르치시는 분들이 교수법을 조금 더 개선을 할 필요는 있습니다 아 자바로 시작하는 거 괜찮나요 자바로 시작을 하시면은 틀에 맞춰서 짜는 연습을 하시게 되기 때문에 그 메모리 관리가 메모리 관리를 잘못했을 때 펑펑 터지고 요걸 하셔야 되거든요 그러니까 안 좋 이렇게 잘못했을 때 오류 나는 걸 보고 오류를 찾아 들어간 연습을 고걸 하셔야 되는데 기초적인 예제 가지고는 그 가벨 컬렉터가 다 알아서 너무 잘 해주기 때문에 그 연습을 메모리 터지는 연습을 할 수가 없어요 이제 알고리듬은 굳이 자바로 하고 싶으시다면 안 하는 거보단 자바로 하는게 낫죠 근데 이제 저는 시플 플로 하는 것을 권장을 합니다 자 일단 요거는 작년 영상의 댓글 달아 주신 내용인데요 어 저는 개인적으로 이분게 이런 내용을 알려 주셔 갖고 굉장히 고맙게 생각해요 제가 상황 파악을 잘 못 하고 있는 거 같다 생각하셔 가지고 요런 글을 달아 주신 거 같아요 근데 이제 판단 는 여러분들이 직접 하셔야 될 거 같다 정도로 말씀드릴 수 있을 것 같은데 이분은 어 15년차 현직 금융권 개발자다 그리고 파이썬 좋지만 굉장히 이제 좋게 표현하신 거 같아요 근데 현장에선 여전히 자바 인력을 구한다 그래서 잡아 공부해라요 얘기를 하신 겁니다 근데 계속 조심을 하고 계세요 파이썬이 나쁘다는 건 아니다 어 그런데 그래도 자바 경력 있는 사람 위주로 한다 이렇게 말씀을 하셨는데 이제 일단은 오해가 있는 부분은 제가 자바를 하지 말라는 건 아니죠 자아라고 제가 딱 써 놓지 않았기 때문에 좀 오해를 하신 거 같아요 또 한 가지 이분이 이제 일자리 많다 일들을 많 많이 들어온다 이런 것들을 이렇게 쭉 나열을 해 주셨거든요 지금 공부하시는 분들 눈높이에 맞는 일자리지원 잘 모르겠어요 그다음에 요런 것들은 어 돈이 딴 데서 나와요 그러면 결국은 인건비 싸움이 됩니다 그런 것보다는 저는 좀 세계 시장을 노릴 수 있는게 제발 좀 좀 나와줬으면 좋겠다 그런 마음을 갖고 있습니다 근데 이제 요런게 또 현실적인 측면도 있기 때문에 저는 제가 이제 얘기하는 거는 좀 이상주의로 보일 수 있죠 너무 이상적이다 현실적이지 않다 이렇게 보실 수 있고 또 그런 의견 저는 충분히 존중합니다 뭐 요런 얘기가 있었다는 건 소개해 드리는게 좋을 것 같아서 넣었고요 이제 판단은 여러분들이 하셨으면 좋겠습니다 어떤 분은 처음에는 제가 얘기하는 걸 듣고 너무 공부 많이 하라는 거 아니냐 이러면서 좀 의지를 꺾는 말 같아요 이러면서 불편함을 표현하셨어요 이제 제가 좀 길게 설명을 드렸거든요 그랬더니 어 좀 생각이 바뀐 거 같더라고요 그래서 주신 말씀 잘 새기고 좋은 코드로 돌아와 답장 남기겠습니다 이렇게 말씀하셨는데 돌아와서 또 지금 뭐 하고 계시는지 남겨 주시면 재밌을 것 같습니다 뭐 여러분들 받아들이시기 따라서 명확하게 길이 보인다라고 생각하시는 분들도 계실 것 같고 또 어떤 분들은 또 너무 할게 많은 거 아니 가 점점 더 좀 부담스러워지는 거 아닌가 이렇게 생각하실 수도 있을 것 같아요 그다음에 요즘에 상황이 안 좋아서 취업이 잘 안 된다 이러면서 좀 힘들게 느끼시는 분도 있으실 것 같은데 어떤 시대에도 누구에게나 기회는 있습니다 그래서 여러분들이 어 너무 주변 상황에 좀 흔들리시는 좀 유연성을 갖고 기회를 잘 포착해서 좋은 기회로 살려내시는 쪽으로 좀 여러분들이 현명하게 대처를 해 나가셨으면 좋겠습니다 선생님 강의 보고 공구 기 기록 남기고 그래픽 세본 경험을 좋게 봐주시고 취직했습니다 감사합니다 선생님 예 추직 축하드립니다 은근히 취직한 분 많으시네 CS 전공하는 것만 가지고 이득을 보는 시기는 완전히 끝났어요 그다음에 뭐뭐를 공부했으니까 내가 대우 받겠지 그렇지도 않아요 내가 최소 어느 정도 된다라는 거는 입증을 하셔야 됩니다 근데 불행인지 다행인지 뭐 엄청나게 잘할 걸 기대하진 않아요 행운은 준비가 기회를 만났을 때 생겨난다 라는 제가 좋아하는 말로 마치도록 하겠습니다 감사합니다