‘AI의 대중화’ 시대다. [누구나 개발자] 1편에서는 국내 유일의 소프트웨어전문지인 마이크로소프트웨어(이하 마소) 400호에 인공지능에 대한 이야기를 풀어낸 ‘스팟라이트’ 섹션의 기고를 소개한다. [편집자주]

① AI is everywhere
② 오픈소스 AI 개발 도구가 애저 클라우드와 만났을 때
③ 애저에서 머신러닝을 한다는 것...머신러닝이 클라우드, 오토 ML과 ML옵스를 만났을 때
④ 인텔리전트 ‘엣지와 클라우드’의 궁극적 지향점
⑤ 오피스 안으로 들어온 AI
⑥ 누구나 AI 전문가로!
⑦ 양자 컴퓨팅 활용의 지름길 ‘애저 퀀텀'
알고리즘랩스 "인공지능 기술 보편화에 기여하겠다"


"모두를 AI 전문가로!"
마이크로소프트 AI 교육 & 학습 경로 가이드


필자 이주연은 한국마이크로소프트 애저(Azure) 담당 부장으로 활동하고 있다. 컴퓨터를 전공하고 개발자로 커리어를 시작했다. IT 비즈니스에 관심이 많다. MBA 후 국내외 기업에서 서비스 기획, 기술 영업, 사업 개발, 상품 마케팅 등 다양한 비즈니스 관련 역할을 하며 클라우드 비지니스에 대해 배워가고 있다.

사티아 나델라 마이크로소프트 CEO는 매년 5월 시애틀 본사에서 개최하는 ‘마이크로소프트 빌드’ 개발자 콘퍼런스에서 인텔리전트 ‘클라우드와 엣지’ 시대에 기술의 발전은 개발자들에게 엄청난 기회를 제공함은 물론, 동시에 그만큼의 책임감도 요구한다고 강조했다. 컴퓨터가 무엇을 할 수 있는지가 아니라 무엇을 해야 할지를 물어야 하는 시점이다. 이러한 시대에 높아진 개발자들의 책임과 폭넓은 AI 기술을 활용해 전 세계 모든 사람과 조직이 생활 및 업무 수행 방식을 개선할 수 있도록 지원하고 있다. 이를 위해 클라우드를 AI를 기반으로 해 개발자들의 툴뿐만 아니라 윤리적 문제에 있어서까지 다양한 교육 프로그램을 제공해 AI를 활용한 새로운 기회를 만들어감과 동시에 책임감 있는 혁신을 이루도록 노력하고 있다.

소프트웨어 개발자 또는 엔지니어를 찾는 기업의 61%는 테크 기업이 아닌 만큼 산업군을 막론하고 개발자를 필요로 한다. 마이크로소프트는 전문 개발자뿐만 아니라 시민 개발자(Citizen developer)까지도 적은 코드(low-code) 또는 코드 없이(no-code) 애플리케이션 개발이 가능하도록 솔루션을 발표하는 등 개발자와 IT 전문가, 기업들이 기술을 쉽고 빠르게 적용할 수 있도록 돕고 있다. 마이크로소프트가 지원하는 다양한 교육 과정과 학습 경로를 소개한다.

간단하게 직접 체험해보는 마이크로소프트 AI

마이크로소프트 AI에 대한 전체 솔루션 내용은 애저(Azure) AI 플랫폼 포털인 홈페이지를 통해 확인할 수 있다. 특히 다양한 API를 제공하는 코그니티브(Cognitive) 서비스의 경우, 직접 바로 체험할 수도 있다. <그림1>은 페이스(Face) API를 사용해 손흥민 선수가 2018년 아시안게임 남자 축구 결승전에서 우승하면서 공유한 사진을 직접 업로드해 확인한 결과다. 사진 얼굴을 통해 100% 행복이라는 감정 인식을 AI에서 인지할 수 있었다.


<그림1> 손흥민 선수의 감정을 페이스 API로 감정 인식을 인지한 결과
<그림1> 손흥민 선수의 감정을 페이스 API로 감정 인식을 인지한 결과
이외에도 바로 테스트 가능한 다양한 서비스가 있다. 홈페이지에 접속한 후, 스크롤을 조금만 내리면 몇 가지 샘플에 대한 AI 결과를 바로 확인할 수 있다. ‘찾아보기’ 및 ‘제출’ 버튼 등을 통해 원하는 내용으로 직접 테스트할 수 있다.

<표1> 직접 간단히 체험 가능한 AI 서비스 목록. 컴퓨터 비전(Computer Vision), 페이스(Face), 언어 이해(Language Understanding), 텍스트 분석(Text Analytics)
<표1> 직접 간단히 체험 가능한 AI 서비스 목록. 컴퓨터 비전(Computer Vision), 페이스(Face), 언어 이해(Language Understanding), 텍스트 분석(Text Analytics)
단계별 경로를 통한 셀프 학습 ‘마이크로소프트 런’

마이크로소프트 런(Learn)에서는 숙련된 전문가가 아니더라도 누구나 핸즈온 접근법을 통해 자신감을 갖고 자신의 속도에 맞춰 목표를 더 빨리 달성할 수 있도록 돕는 다양한 콘텐츠를 제공한다. AI와 관련된 학습 과정은 사이트에서 확인할 수 있다. 2020년 4월 기준 113개로, 새로운 내용이 계속 추가되고 있다.

<그림2> 마이크로소프트 런을 통해 학습하는 AI: 케라스(Keras)를 사용해 리뷰에 대한 감정 분석
<그림2> 마이크로소프트 런을 통해 학습하는 AI: 케라스(Keras)를 사용해 리뷰에 대한 감정 분석
애저와 관련된 AI 내용은 현재 90% 이상 한글화해 쉽게 접근이 가능하다. AI를 학습하기 위해 필요한 데이터 관련 학습을 하고 싶다면 <그림2-1>에서와 같이 ‘Data’ 키워드로 검색해보자. 2020년 4월 기준, 78개 모듈 및 학습 경로를 확인할 수 있다.

<그림2-1> 데이터 키워드로 검색한 모듈 및 학습 경로 사이트
<그림2-1> 데이터 키워드로 검색한 모듈 및 학습 경로 사이트
AI 관련 자격증 학습 & 시험을 통한 발전

마이크로소프트에서 직접 구성한 AI 관련 자격증 기반의 학습 경로를 통해 AI 관련 기술을 습득할 수 있다. ‘애저 AI 엔지니어 어소시에이트(Associate)’는 AI 관련 대표적인 자격증 중 하나다. 인지 서비스, 기계 학습 및 지식 마이닝을 사용해 자연 언어 처리, 음성, 컴퓨터 비전, 봇과 에이전트를 포함한 마이크로소프트 AI 솔루션을 설계하고 구현하는 기술과 관련해 학습을 진행한 후, 인증 시험에 합격하면 자격증이 주어진다.


<그림3> AI 관련 마이크로소프트 자격증 & 인증 시험
<그림3> AI 관련 마이크로소프트 자격증 & 인증 시험
한국어로 시험 보면서 영문 내용을 같이 확인할 수 있다. 시험센터를 방문하지 않고도 웹캠 등 보조 도구를 활용해 가정이나 사무실에서 시험 응시가 가능하다. 더욱 자세한 정보는 사이트에서 확인할 수 있다.

마이크로소프트 런에 무료로 공개한 ‘마이크로소프트 애저 머신러닝 스튜디오’로 머신러닝 실험 게시, ‘애저 코그니티브 스피치 서비스’로 음성 처리 및 번역, ‘애저 코그니티브 비전 서비스’로 이미지 처리 및 분류, ‘애저 코그니티브 랭귀지 서비스’로 텍스트 평가, ‘애저 봇 서비스’로 지능형 봇 만들기 과정을 확인할 수 있다. 마이크로소프트 공인 교육센터를 통한 오프라인 교육도 이뤄지고 있다.

AI와 관련된 마이크로소프트 전문가 자격증 과정(한국어 시험 응시 가능)

(1)애저 AI 엔지니어 어소시에이트 Azure AI Engineer Associate

-애저 AI 기술자는 인지 서비스, 기계 학습 및 지식 마이닝을 사용해 자연 언어 처리, 음성, 컴퓨터 비전, 봇과 에이전트를 포함한 마이크로소프트 AI 솔루션을 설계하고 구현한다.

-인증 시험
AI-100 : Designing and Implementing an Azure AI Solution

-강사 진행 과정
애저 AI 솔루션 설계 및 구현: 애저 코그니티브 서비스에서 사전 구축된 언어 이해 및 AI 기능 등을 포함하는 마이크로소프트 애저 플랫폼의 AI를 사용해 고객 지원 채팅 봇 구성, 애저 AI 솔루션 설계에 필요한 지식을 습득한다.

-온라인 무료 과정
마이크로소프트 애저 머신러닝 스튜디오로 머신러닝 실험 게시, 애저 코그니티브 스피치 서비스로 음성 처리 및 번역, 애저 코그니티브 비전 서비스로 이미지 처리 및 분류, 애저 코그니티브 랭귀지 서비스로 텍스트 평가, 애저 봇 서비스로 지능형 봇 만들기

(2)애저 데이터 사이언티스트 어소시에이트 Azure Data Scientist Associate

-애저 데이터 과학자들은 애저의 기계 학습 기술을 적용해 비즈니스 문제를 해결하는 모델을 교육, 평가 및 배포한다.

-인증 시험
DP-100 : Designing and Implementing a Data Science Solution on Azure

-강사 진행 과정
애저에서 데이터 사이언스 솔루션 설계 및 구현: 애저 서비스를 사용해 기계 학습 솔루션을 개발, 교육 및 구축하는 방법에 필요한 지식을 습득한다. 이 과정은 데이터 과학을 지원하는 애저 서비스에 대한 개요로 시작한다. 애저의 최고 데이터 과학 서비스인 애저 머신러닝 서비스를 사용해 데이터 과학 파이프라인을 자동화한다.

-온라인 무료 과정
애저에서 데이터 과학 서비스를 사용한 AI 솔루션 개발 살펴보기, 애저 머신러닝을 사용해 AI 솔루션 빌드, 애저 데이터 사이언스 버추얼 머신을 사용해 머신러닝 시작, 애저 데이터브릭스로 데이터 엔지니어링 수행, 애저 데이터브릭스를 사용해 데이터에서 기술 및 인사이트 추출, 파이썬 및 애저 노트북 사용한 기계 학습 소개

(3)애저 데이터 엔지니어 어소시에이트 Azure Data Engineer Associate

-애저 데이터 기술자는 애저 데이터 서비스의 전체 스택을 사용해 데이터 관리, 모니터링, 보안과 개인 정보 보호 기능을 설계하고 구현함으로써 비즈니스 니즈 충족

-인증 시험
DP-200 : Implementing an Azure Data Solution
DP-201 : Designing an Azure Data Solution

-강사 진행 과정
애저 데이터 솔루션 구현: 다양한 데이터 플랫폼 기술을 온프레미스, 클라우드, 관계형 데이터와 NoSQL 데이터를 모두 병합하는 하이브리드 데이터 시나리오 등 비즈니스 및 기술 요구 사항에 부합하는 솔루션으로 구현하는 방법을 설명한다. 다양한 기술과 언어를 사용해 스트리밍 및 배치 데이터 모두에 대해 처리하는 방법도 소개한다. 인증, 권한 부여, 데이터 정책 및 표준을 포함한 데이터 보안을 구현하는 방법에 대해서도 다룬다. 이와 함께 데이터 저장 및 데이터 처리 작업 모두에 대한 데이터 솔루션 모니터링을 정의하고 구현하는 방법을 설명한다. 마지막으로 빅데이터의 최적화 및 재해 복구, 배치 처리 및 스트리밍 데이터 솔루션을 포함한 애저 데이터 솔루션을 관리하고 문제를 해결한다.

애저 데이터 솔루션 설계: 다양한 데이터 플랫폼 기술을 비즈니스 및 기술 요구 사항에 부합하는 솔루션으로 설계하는 방법을 설명한다. 여기에는 관계형, NoSQL 또는 데이터 웨어하우스 데이터를 통합한 온프레미스, 클라우드 및 하이브리드 데이터 시나리오가 포함될 수 있다. 스트리밍과 배치 데이터 모두에 대해 다양한 기술을 사용해 프로세스 아키텍처를 설계하는 방법도 소개한다. 데이터 액세스, 데이터 정책 및 표준을 포함한 데이터 보안을 설계하는 방법에 대해서도 다룬다. 마지막으로 빅데이터의 최적화, 가용성 및 재해 복구, 배치 처리 및 스트리밍 데이터 솔루션을 포함한 애저 데이터 솔루션을 설계한다.

-온라인 무료 과정
데이터 엔지니어용 애저, 애저에 데이터 저장, 애저에서 관계형 데이터 작업, 애저 코스모스 DB의 NoSQL 데이터 작업, 애저 데이터 레이크 스토리지 젠 2를 사용한 대규모 데이터 처리, 애저 스트리밍 애널리틱스를 사용해 데이터 스트리밍 솔루션 구현, 애저 스냅스 애널리틱스를 사용해 데이터 웨어하우스 구현, 애저 데이터브릭스로 데이터 엔지니어링 수행, 애저 데이터브릭스를 사용해 데이터에서 기술 및 인사이트 추출

전문화한 온·오프라인 교육

(1)마이크로소프트 AI 비즈니스 스쿨(영문)

-세계적인 비즈니스 스쿨인 INSEAD와 협력해 비즈니스 리더들이 AI를 이용, 성공적인 비즈니스를 할 수 있도록 돕는 마스터 클래스를 제공한다.
-해당 과정은 비즈니스 가치를 창출하는 AI 전략을 정의하고 사내에 AI가 준비된 문화를 구축하는 방법을 모색한다. 책임 있는 AI를 위한 원칙과 비즈니스 리더들을 위한 AI 기술을 소개하는 과정으로 이뤄졌다.

(2)마이크로소프트 AI 스쿨(영문)

-인텔리전트 솔루션 구축을 시작하는 데 필요한 정보 및 학습 자료를 찾을 수 있다.

-제공 과정
대화형(Conversational) AI: 지능형 봇을 구축하는 방법을 안내하고 자연 언어 처리 및 의도 인식과 같은 기능을 통합할 수 있다. 앱을 비롯한 기타 채널에서 봇 상호 작용을 만드는 다른 기능을 통합할 수 있도록 학습 가능하다.
AI 서비스: 코그니티브 서비스 : AI 서비스를 사용하면 기본 ML 모델에 대해 걱정할 필요 없이 사전 구축된 AI 서비스를 기존 앱에 쉽게 탑재할 수 있다. 얼굴 인식, 감정 분석 또는 기타 30개 이상의 AI 서비스를 앱에 추가하거나 이러한 기능을 앱에 신속하게 코딩하는 방법을 안내한다.
머신러닝: AI 및 기계 학습의 필수 개념을 다루고 맞춤형 AI 솔루션을 적용하는 방법을 소개한다.
자율 시스템: 머신 티칭이라는 AI 개발에 대한 새로운 접근 방식을 기반으로 한다. 기계 교육을 통해 도메인 전문가는 지식을 활용해 복잡한 기술에 대한 전문 지식 없이도 이러한 시스템을 교육할 수 있다. 그런 다음 가상 환경에서 시스템을 안전하게 교육하고 설명할 수 있다.
책임 있는 AI : AI for Good 사용과 관련된 모든 내용과 책임 있는 AI 솔루션을 개발하는 방법을 학습한다.

도전 과제·해커톤을 통한 AI 학습

마이크로소프트에서는 다양한 도전 과제 및 해커톤을 통해 AI 관련 지식을 기반으로 직접 구현하면서 AI 기술을 발전시킬 수 있는 여러 프로그램을 준비하고 있다.

대표적으로, ‘AI for Good Idea Challenge’가 있다. 이 프로그램은 개발자, 학생 및 데이터 과학자가 AI를 사용해 사회의 가장 큰 장애물을 해결하는 아이디어를 공모하는 도전 과제로, 환경 지속 가능성 향상을 위한 프로젝트와 장애가 있는 사람들의 능력을 신장시키기 위한 프로젝트 두 가지를 주제로 한다.

마이크로소프트는 아시아·태평양 지역에서 그랩(Grab)과 UNDP와 함께 비즈니스 도전 과제를 직접 진행하는 애저 온라인 해커톤을 4월 17일부터 6월 14일까지 개최했다. 자세한 정보는 사이트를 통해 확인할 수 있다.

자주 확인하면 좋은 온라인 자료 & 커뮤니티

마이크로소프트에서 진행하는 다양한 웨비나를 참고해보는 것도 좋다. 최신 AI 기술 및 교육이 소개된다. 온라인 자료 및 영상, 커뮤니티를 통해 배울 수 있는 다양한 경로를 소개한다.

(1)애저 웨비나

-AI 관련 웨비나 온디멘드: 68개

-데이터 관련 웨비나 온디멘드: 20개

(2)데이터 & AI 웨비나 시리즈(APAC)

(3)이벤트

-한국의 경우 정기적으로 데이터 혹은 AI와 관련된 개인 트레이닝 세션 및 웨비나를 개최하고 있다.

(4)마이크로소프트 이그나이트·빌드

-매년 개최되는 마이크로소프트의 가장 큰 두 개의 행사에서도 AI 및 데이터에 관해 학습할 수 있다.
-2019 이그나이트 AI 관련 세션 232개, 데이터 관련 세션 472개는 사이트에서 주문형(on-demand) 비디오로 다시 볼 수 있다
.
(5)커뮤니티

-<표2>와 같이 커뮤니티를 통해서도 AI 기술 및 교육을 만날 수 있다.

<표2> 커뮤니티 & 온라인을 통해 학습하는 AI. 광화문 AI 커뮤니티, 친절한 AI, 영욱 스튜디오, 이그나이트 학습 경로 – AI 개발자 가이드, I♡Hands-On 블로그