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AI 인공지능모델링 부트캠프
AI 인공지능모델링 부트캠프
AI 인공지능모델링 부트캠프 1
코드스테이츠에서 AI 인공지능모델링 부트캠프 인공지능(Artificial Intelligence - AI) 모델링에 대한 집중적인 교육 프로그램을 수료하였습니다. AI 인공지능모델링 부트캠프는 AI와 머신러닝의 기초부터 심화된 모델링 기술까지 다루며, 실제 데이터를 사용해 모델을 설계하고 평가하는 방법을 배웁니다. TensorFlow, PyTorch 등 다양한 AI 도구와 기술을 습득하며, 프로젝트 기반 학습을 통해 실무 능력을 키우게 됩니다.
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AI 인공지능모델링 부트캠프 연관 프로젝트
AI 인공지능모델링 부트캠프와 연관된 프로젝트는 다음과 같으며, 프로젝트들을 확인해보시기 바랍니다.
AI 인공지능모델링 부트캠프 연관 글 및 자료
AI 인공지능모델링 부트캠프와 연관된 글 및 자료는 다음과 같으며, 관련된 글 및 자료를 확인해보시기 바랍니다.
기상기후 테크 프로젝트 매니저 (PM/PO)
기상기후 테크 프로젝트 매니저 (PM/PO) (출처 : Unsplash)
기상기후 테크 (Climage Tech) 분야의 프로젝트 매니저(PM)는 다양한 기상 및 기후 관련 프로젝트를 기획, 실행, 관리하는 중요한 역할을 담당합니다. 이들은 기술적 이해와 관리 능력을 결합하여 프로젝트를 성공적으로 이끌어야 합니다.
기상기후 테크 프로젝트 매니저의 주요 업무
프로젝트 매니저 (PM/PO)로서 기상기후 테크 주요 업무들은 다음과 같습니다.
기상기후 테크 프로젝트 매니저의 주요 역량
기상기후 테크 프로젝트 매니저로서 주요 역량은 다음과 같습니다.
기상기후 테크 연관 프로젝트 예시
기상기후 테크 프로젝트 매니저 (PM/PO)
스마트농업(스마트팜) 프로젝트 매니저 (PM/PO)
스마트농업(스마트팜) 프로젝트 매니저 (PM/PO) (출처 : Unsplash)
스마트농업(스마트팜)은 IoT(사물인터넷), AI(인공지능), 빅데이터, 센서 기술 등을 활용하여 농작물 재배, 동물 사육, 식물 공장 등의 농업 활동을 자동화하고 최적화하는 시스템을 의미하며 스마트팜 프로젝트 매니저 (Smart Farm Project Manager)는 기획, 실행, 관리 및 최종 결과물에 대한 책임을 지는 전문가로서 이러한 첨단 기술들을 농업에 효과적으로 도입하여 생산성과 효율성을 극대화하는 역할을 합니다.
스마트농업(스마트팜) 프로젝트 매니저와 이해관계자
프로젝트 매니저 (PM/PO)는 기본적으로 프로젝트에 연관된 다양한 이해관계자와 의사소통을 하여 프로젝트를 원활하게 진행될 수 있도록 하는 역할을 합니다. 농작물을 다루는 스마트농업(스마트팜) 프로젝트 매니저는 프로젝트 매니저들 중에서 가장 다양한 배경의 이해관계자과 소통을 하는 포지션이 아닌가 싶습니다.
기상 이변과 기상 재해는 전 세계 전반의 산업 변화에 영향을 끼치고 있습니다. 가깝게는 우리가 생존하기 위한 음식부터 다양한 생활 양식까지 변화하고 있는 상태입니다. 기존에 다양한 제품들을 만들 수 있는 “원물”의 생산지가 변화는 안정적으로 원물을 공급받아야 하는 다양한 형태의 기업으로서는 비용 상승의 요건이 되고 있으며, 정부로서는 물가 상승의 요인이 되고 있습니다.
이에 정부, 지자체, 다양한 형태의 기업, 농업인, 소비자까지 다양한 형태의 이해관계자들이 형성되고 있으며, 정부는 전략적으로 안정적인 농산물 공급이 이뤄질 수 있도록 다양한 정책과 기업들간의 협업이 이뤄질 수 있도록 노력하고 있습니다. 스마트팜 프로젝트 매니저로서 의사소통을 해야하는 내외부 이해관계자들은 다음과 같습니다.
1.
정부, 지자체 (외부 이해관계자)
농업은 정부와 지자체로서 전략적 자산으로 인식하고 있으며, 식량안보에 연관되는 중요한 부분입니다. 이에 매년 농축산업 안정적인 성장과 지역 개발을 위한 AI와 IoT 등을 활용한 스마트농업과 연관된 다양한 국책과제들을 진행하고 있습니다. 프로젝트 매니저로서 이러한 지자체들과의 원활한 의사소통을 할 수 있도록 노력해야 합니다.
스마트농업(스마트팜) 프로젝트 매니저 (PM/PO)
프로젝트 매니저(PM/PO)와 디지털 노마드
프로젝트 매니저(PM/PO)와 디지털 노마드 (출처 : Unsplash)
디지털 노마드 (Digital Nomad)란 인터넷과 디지털 기술을 활용하여 장소에 구애받지 않고 일하는 사람을 의미합니다.
프로젝트 매니저(PM/PO)로서 다양한 프로젝트를 진행 관리를 해온 경험으로서 프로젝트 매니저는 디지털 노마드라는 단어와 매우 어울리는 단어가 아닐까란 생각을 합니다. 동남아시아 및 다양한 현장 등에서 인터넷을 통해 업무를 처리하고 이제는 거의 모든 물건에 인터넷이 연결되는 사물 인터넷 (IoT) 등이 흔해지는 시기에는 더욱이 디지털 노마드로서의 삶에 대해서 생각해봐야할 것입니다. 개인적으로 디지털 노마드로서의 프로젝트 매니저의 장점과 단점에 대해서 이야기 해보도록 하겠습니다.
프로젝트 매니저 디지털 노마드 장점
프로젝트 매니저 디지털 노마드 생활을 하면서 느끼는 장점은 다음과 같습니다.
1.
장소의 자유
2.
유연한 근무 시간과 개인 시간 활용
본인이 원하는 시간에 일할 수 있으며, 근무 시간과 생활 시간을 자유롭게 조절할 수 있습니다. 이는 아침 저녁으로 출퇴근을 하기 위해서 거리에서 소비하는 체력, 시간, 비용을 줄일 수 있다는 이야기 입니다.
프로젝트 매니저(PM/PO)와 디지털 노마드
프로젝트 매니저의 구글 어스 사용법
프로젝트 매니저 (PM/PO/PMO)는 프로젝트를 진행하면서 다양한 이해관계자와 의사소통을 진행하면서 프로젝트의 진행이 원할하게 진행 및 완료를 시켜야 하는 포지션입니다. 이에 프로젝트 매니저는 다양한 분야에 대한 관심을 갖고 해당 분야의 이해관계자를 이해하면서 이해관계자가 무엇을 원하는 지에 대해서 파악하고 의사소통을 하기 위해서 끊임없이 공부를 해야합니다.
체계적 관리와 시각화 - 구글 어스
프로젝트 매니저의 구글 어스 사용법 (출처 : 구글 어스)
프로젝트 매니저는 프로젝트를 관리하면서 가장 신경쓰는 것은 어떻게 하면 가장 효과적으로 프로젝트 팀원들 사이에서 의사소통이 원활하게 진행될 수 있을까에 대해서 고민합니다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 다양한 협업툴 서비스들이 등장하고 있습니다. 예를 들면 노션 (Notion), 피그마 (Figma), 깃허브 (Github) 등이 있습니다. 이러한 툴들은 앱이나 웹을 개발하는 데 보다 쉽게 체계적으로 관리하고 시각화를 해서 프로젝트 팀원들간의 의사소통을 원활하게 진행시킵니다.
프로젝트 매니저의 구글 어스 활용 예시 (출처 : 본인)
하지만 때때로 이 툴들로 전체적으로 의사소통이 불가능한 부분들이 있습니다. 바로 로봇, 드론, 사물 인터넷 (IoT) 등의 등장으로 특정 지역에 설치된 장비들의 데이터를 활용한 솔루션등을 프로젝트 로 할 때입니다.
연관 프로젝트)
프로젝트 매니저의 구글 어스 사용법
사물 인터넷 (IoT)
사물 인터넷 (IoT) (출처 : Unsplash)
사물 인터넷 (IoT - Internet of Things)은 각종 사물에 센서와 통신 기능을 내장하여 무선 인터넷으로 연결하는 기술이며, AI와 빅데이터, 인터넷 기술 발달로 인해 사물 인터넷과 연관되지 않은 산업이 없을 정도로 무섭게 성장하고 있습니다.
사물 인터넷 IoT 시스템을 구축시 확인해야할 점은 다음 3가지입니다.
1.
IoT(사물 인터넷) 활용: 모든 시스템이 IoT 기술을 기반으로 하여 센서와 장비들을 네트워크에 연결, 데이터를 수집하고 실시간으로 분석 및 제어할 수 있어야 합니다.
2.
데이터 기반 관리: 각 시스템은 센서를 통해 수집된 데이터를 분석하여 시스템 운영을 최적화하고 문제를 사전에 예방할 수 있어야 합니다.
3.
원격 모니터링 및 제어: 스마트폰 앱, 웹 인터페이스 등을 통해 원격으로 시스템을 모니터링하고 제어할 수 있는 기능을 제공할 수 있어야 합니다.
IoT 시스템 장단점
일반적으로 IoT 시스템을 구축하기 위해서는 다음과 같은 제품들을 사용하여 데이터를 주고 받으며 시스템 동작을 돕습니다.
사물 인터넷 (IoT)
신체 데이터 및 농축산물 데이터 측정 및 분석
신체 데이터 및 농축산물 데이터 측정 및 분석 (출처 : Unsplash)
프로젝트 매니저 (PM/PO)로서 프로젝트 연결된 회계에 대한 데이터와 더불어 프로젝트에 따라 다양한 형태의 데이터를 다루게 되는 경우가 있습니다. 이에 프로젝트 매니저는 데이터의 측정 기준 혹은 특징에 대해서 이해하는 것이 중요한 부분 중에 하나입니다. 그 중에서 생명체들과 연관된 데이터들을 측정 및 분석 활용하는 것은 어려운 부분 중에 하나입니다. 측정 기준에 따라 데이터의 결과가 달라질 수 있기 때문입니다. 정확한 데이터 수집과 통계 분석 (정규 분포) 활용은 매우 중요한 역량 중에 하나입니다.
프로젝트 매니저로서 다양한 데이터들을 다루었지만, 여기서는 신체 측정 데이터의 특징과 축산, 작물 관련된 데이터에 대한 특징에 대해서 이야기해보도록 하겠습니다.
신체 측정 데이터
신체 측정 데이터는 기본적으로 세계보건기구 (World Health Organization, WHO)가 표준으로 정리한 키와 몸무게 데이터를 활용해서 인체 내의 체지방을 계산하는 체지방 계산법 (Body mass index, BMI)이 있습니다.
BMI 차트 (출처 : Wikipedia)
체지방 계산법 또한 데이터들의 통계 (정규 분포 등)을 활용하여 정리를 하였기 때문에 키와 몸무게에 따라 그 사람의 신체의 특징이 딱 이렇다라고 정확하게 정의하기 어려운 부분들이 있습니다. 같은 키와 몸무게를 가지고 있어도 생활 습관 등의 차이점으로 신체적 특징이 다를 수 있습니다. 이를 보완하기 위해서 ‘눈바디’라는 키워드를 활용해서 사람의 체형을 아래와 같이 구분하여 데이터의 정확성을 보완하고 있습니다.
Body shapes (출처 : Inch Calculator)
신체 데이터 관련 사이트 리스트
신체 데이터 및 농축산물 데이터 측정 및 분석
