AI프로젝트 진행 시 주의사항
학습여정
“제가 학습하고 있는 강의를 정리하여 공유합니다. 함께 발전하길 바랄 뿐입니다.”
AI 프로젝트를 성공적으로 수행하기 위해 피해야 할 다섯 가지 함정에 대해 요약하겠습니다.
AI 프로젝트의 함정
AI의 한계 인식: AI가 모든 문제를 해결해 줄 것이라고 기대하지 말고, 기술과 데이터의 한계를 이해해야 합니다.
팀 구성의 중요성: 머신러닝 엔지니어 몇 명만 고용하고 그들에게 모든 것을 맡기지 말고, 비즈니스 전문가와 협력하여 다양한 아이디어를 모색해야 합니다.
반복적 개발 과정: AI 프로젝트는 처음부터 잘 되지 않을 수 있으므로, 여러 번의 시도가 필요하다는 점을 인식해야 합니다.
기존 팀 활용: 뛰어난 AI 엔지니어가 필요하다고 생각하지 말고, 현재의 팀과 함께 시작하는 것이 중요합니다.
전통적 계획 프로세스의 적용: AI 프로젝트에 적합한 새로운 타임라인, 이정표, KPI를 설정해야 하며, 기존의 계획 방식이 그대로 적용되지 않을 수 있습니다.
(※KPI(Key Performance Indicator)는 조직이나 프로젝트의 성과를 측정하는 핵심 지표. 목표 달성 정도를 정량적으로 평가. 예: 매출, 고객 만족도, 프로젝트 완료율.)
※본 요약은 ‘공정 이용(fair use)’사용 목적으로, Stanford University의 Coursera강의 ‘모두를 위한 AI’를 수강하며 작성한 요약이며, 직접적인 강의 내용 복사, 슬라이드 캡처등은 저작권에 의하여 엄격히 보호됩니다. - 앤드류 응(Andrew Ng)의 강의 by Coursera Plus - "Learning Notes and Summaries by digitalian”
