🏭 제조업/자동화 특화 AI 엔지니어 로드맵
1. 기본 역량 강화
- 데이터 처리: 센서·PLC·SCADA 데이터 → Python, Pandas, NumPy로 전처리
- 머신러닝: Scikit-learn으로 회귀·분류 모델 → 공정 데이터 분석에 활용
- 딥러닝: PyTorch/TensorFlow → 이미지 검사(CNN), 시계열 센서 분석(RNN/LSTM)
2. 제조업 특화 AI 기술
- 예지보전(Predictive Maintenance)
- 센서 데이터 기반 설비 고장 시점 예측
- 진동, 온도, 전류 데이터를 활용한 이상 탐지
- 컴퓨터 비전(품질 검사)
- 카메라 영상으로 불량품 자동 판별
- CNN 기반 defect detection 모델
- 강화학습(제어 최적화)
- 기존 PID 제어 → 강화학습 기반 최적 제어
- 생산 라인 파라미터 자동 조정
3. MLOps & 산업 적용
- 클라우드/엣지 AI: AWS IoT, Azure IoT Edge → 공장 현장에 AI 모델 배포
- MLOps: MLflow, Docker, Kubernetes → 모델 운영 자동화
- 실시간 제어: AI 모델을 PLC/산업용 PC와 연동
4. 커리어 확장 포인트
- 스마트 팩토리 엔지니어: AI + 자동화 융합 전문가
- 산업 AI 연구원: 로봇 제어, IoT, Edge AI 연구
- 데이터 사이언티스트(제조업 특화): 생산 데이터 분석 및 AI 서비스 개발
📚 학습 로드맵 (프로그래머 → AI 엔지니어)
1단계: 기초 다지기
- Python 심화: NumPy, Pandas, Scikit-learn
- 수학: 선형대수, 확률·통계, 미적분 → 알고리즘 이해 필수
- 머신러닝 기본: 지도학습/비지도학습, 회귀, 분류, 클러스터링
2단계: 딥러닝 & 프레임워크
- PyTorch / TensorFlow: 딥러닝 모델 구현
- CNN, RNN, Transformer: 이미지·텍스트 처리 핵심 구조
- 실습 프로젝트: 이미지 분류기, 자연어 처리 챗봇, 추천 시스템
3단계: MLOps & 실무 역량
- 클라우드 플랫폼: AWS, GCP, Azure ML
- 도구: Docker, Kubernetes, MLflow
- CI/CD 파이프라인: 모델 자동 배포 및 모니터링
4단계: 포트폴리오 & 커리어
- Kaggle 대회 참가 → 실전 경험
- GitHub에 프로젝트 공개 → 포트폴리오 강화
- 최신 논문(Arxiv) 리뷰 → cutting-edge 기술 습득
📚 추천 학습 자료
1.김성훈 교수님의 ‘모두를 위한 머신러닝/딥러닝 강의’ : 이동
2.Andrew Ng 교수의 스팬포드 머신러닝 강의 : 이동
3.Blue1Brown의 ‘선형대수 영상’ : 이동
4.Blue1Brown의 ‘미적분학’ : 이동
5.’W&B Math for ML’ 영상 : 이동
6.카이스트 김문주 교수 ‘처음 배우는 프로그래밍 with Python’ : 이동