뉴스 정보 뉴스 컴퓨터 소프트웨어 및 개발 Min-jun (민준) 5월 20, 2025 0 Comments

VIBE 코딩 : AI 개발자가되는 로드맵

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팝 퀴즈 : 의료, 자율 주행 자동차 및 다음 직업은 모두 공통점이 있습니까?

당신이 AI를 추측했다면, 당신은 옳았습니다. 그리고 개발자의 80%가 2027 년까지 최소한 기본 AI 기술이 필요할 것으로 예상했기 때문에이 분야에 뛰어 들기에 더 좋은 시간은 없었습니다.

이 블로그는 Github에서 이미 사용하고있는 도구와 리소스를 사용하여 AI의 세계로 뛰어 들기 위해 알고, 배우고, 구축 해야하는 것을 안내합니다.

다이빙합시다.

1. 필수 프로그래밍 언어 및 프레임 워크를 배우십시오

올바른 프로그래밍 언어와 도구를 마스터하는 것은 AI 및 기계 학습 개발에서 뛰어나고 자하는 사람에게 기초입니다. 다음은 핵심 프로그래밍 언어를 0으로 늘리는 것입니다.

파이썬: 단순성과 광범위한 라이브러리 지원으로 유명한 Python은 AI 및 기계 학습의 초석입니다. 다목적 성은 데이터 전처리에서 AI 모델 배포에 이르기까지 모든 것에 선호되는 언어입니다. (재미있는 사실 : Python은 2024 년 최고의 프로그래밍 언어로 JavaScript를 추월했습니다!)
자바: 확장 성과 크로스 플랫폼 기능을 갖춘 Java는 엔터프라이즈 수준의 응용 프로그램 및 대규모 AI 시스템에 인기가 있습니다.
C ++: 가장 빠른 프로그래밍 언어 중 하나 인 C ++는 게임 AI, 실시간 시뮬레이션 및 로봇 공학과 같은 성능 크리티컬 애플리케이션에 종종 사용됩니다.

이러한 프레임 워크는 프로그래밍 외에도 실제 응용 프로그램에서 지능형 시스템을 설계, 훈련 및 배포 할 수있는 도구를 제공합니다.

텐서 플로: Google에서 개발 한 TensorFlow는 AI 모델을 구축, 교육 및 배포하는 프로세스를 단순화하는 포괄적 인 프레임 워크입니다.
딱딱한: Tensorflow 위에 구축 된 Keras는 사용자 친화적이며 빠른 프로토 타이핑을 가능하게합니다.
피해자: Pytorch는 유연성에 대해 연구원들이 선호하는 동적 계산 그래프와 직관적 인 디버깅 도구를 제공합니다.
Scikit-Learn: 전통적인 기계 학습 알고리즘에 이상적 인 Scikit-Learn은 데이터 분석 및 모델링을위한 효율적인 도구를 제공합니다.

스포일러 경고: GitHub에서 프로그래밍 언어와 AI 프레임 워크를 배울 수 있다는 것을 알고 있습니까? Github Learning Lab, 알고리즘, Tensorflow 튜토리얼 및 Pytorch 예제와 같은 리소스는 기술을 구축 할 수있는 실습 기회를 제공합니다. 또한 GitHub Copilot과 같은 도구는 실시간 코딩 지원을 제공하여 빠른 속도를 높이면서 새로운 언어와 프레임 워크를 쉽게 탐색하는 데 도움이됩니다.

2. 마스터 머신 러닝 learning

머신 러닝 (ML)은 현대 AI의 원동력으로 시스템이 데이터에서 배우고 시간이 지남에 따라 성능을 향상시킬 수있게합니다. 그것은 원시 데이터와 실행 가능한 통찰력 사이의 격차를 해소하여 기술 분야에서 일자리를 찾고 있다면 ML 전문 지식을 필수품으로 만듭니다. 다음은 탐색 할 주요 하위 필드입니다.

딥 러닝: ML의 서브 세트, 딥 러닝은 다층 신경망을 사용하여 대형 데이터 세트에서 복잡한 패턴을 분석합니다. 신경망은 ML에 걸쳐 사용되지만 딥 러닝은 음성 인식, 자율 주행 차량 및 생성 AI 모델과 같은 더 깊은 아키텍처 및 전력 발전에 중점을 둡니다.
자연어 처리 (NLP): NLP를 통해 기계는 인간 언어를 이해, 해석 및 대응할 수 있습니다. 응용 프로그램에는 챗봇, 감정 분석 및 Google Translate와 같은 언어 번역 도구가 포함됩니다.
컴퓨터 비전:이 분야는 기계가 객체 인식, 이미지 분석 및 자동차 운전과 같은 세계의 시각 정보를 처리하고 해석 할 수 있도록하는 데 중점을 둡니다.

운 좋게도 Github에서 ML을 바로 탐색 할 수 있습니다. 선별 된 도구 및 튜토리얼 용 멋진 머신 러닝, 딥 러닝 프로젝트를위한 Keras, 자연어 처리를위한 NLTK 및 컴퓨터 비전을위한 OpenCV와 같은 오픈 소스 리포지토리로 시작하십시오. 또한 GitHub에서 Kaggle Competition 솔루션을 검색하거나 실무 경험을 얻기 위해 “Good First Issue”로 태그 된 오픈 소스 AI 프로젝트에 기여하여 실제 문제를 해결하십시오.

3. 기술을 선보이기 위해 Github 포트폴리오를 구축하십시오 💼

강력한 GitHub 포트폴리오는 귀하의 기술과 AI 프로젝트를 강조하여 개발자 커뮤니티에서 차별화합니다. 귀하의 최적화 방법은 다음과 같습니다.

저장소를 구성하십시오: 명확한 이름, 자세한 readme 파일 및 다른 사람들이 작업을 복제 할 수있는 지침을 사용하십시오.
최고의 작업을 수행하십시오: NLP 또는 컴퓨터 비전과 같은 분야의 프로젝트를 보여주고 태그를 사용하여 발견 가능성을 향상시킵니다.
프로파일 readme를 만듭니다: 관심사, 기술 및 뛰어난 프로젝트를 포함하는 전문적인 읽기를 통해 자신을 소개하십시오.
사용 Github 페이지: 프로젝트, 사례 연구 또는 대화식 데모를 주최 할 개인 사이트를 구축하십시오.
오픈 소스에 기여합니다: 공동 작업 및 기술 전문 지식을 보여주기 위해 오픈 소스 기부금을 강조하십시오.

자세한 지침은 멋진 GitHub 포트폴리오 구축에 대한 가이드와 GitHub 포트폴리오를 만드는 방법을 확인하십시오.

4. Github Copilot에서 인증을 받으십시오 🏅

GitHub Copilot에서 인증을 받으면 AI 기반 도구를 활용하여 개발 워크 플로우를 향상시키는 전문 지식을 보여줍니다. 고용주, 공동 작업자 및 광범위한 개발자 커뮤니티에 대한 기술을 보여주는 귀중한 자격 증명입니다. 시작하는 방법은 다음과 같습니다.

Github Copilot을 이해하십시오: Github Copilot은 코드를보다 빠르고 효율적으로 작성하는 데 도움이되는 AI 에이전트입니다. 실시간 코드 제안, Visual Studio Code의 에이전트 모드, MCP (Model Context Protocol) 및 여러 프로그래밍 언어에서 보일러 플레이트 코드를 생성하는 기능에 익숙해 지십시오.
인증 옵션을 탐색하십시오: Github는 인증 포털을 통해 인증 프로그램을 제공합니다. 이 프로그램은 Github Copilot을 포함하여 Github 도구를 효과적으로 사용하는 능력을 검증합니다. 또한 AI 기반 개발, 워크 플로 자동화 및 CI/CD 파이프 라인과의 통합과 같은 주요 주제를 다룹니다.
시험을 준비하십시오: 인증 시험에는 일반적으로 이론적 및 실제 구성 요소가 포함됩니다. Github Copilot의 공식 문서를 탐색하고, 실습 연습을 완료하고, Github Copilot을 활용하여 코딩 문제를 해결하는 실제 프로젝트 작업을 수행하여 준비하십시오.
배지를 얻으십시오: 시험을 성공적으로 완료하면 LinkedIn, GitHub 프로필 또는 개인 포트폴리오에서 보여줄 수있는 디지털 배지를 받게됩니다. 이 인증은 최첨단 AI 개발 도구가 장착되어 있음을 고용주에게 이력서와 신호를 향상시킵니다.

GitHub Copilot의 인증 된 코드 챔피언이되는 팁은이 LinkedIn 가이드를 확인하십시오.