앤드류응(Andrew Ng) | AI 혁신을 이끄는 거장의 이야기와 개발자를 위한 교훈

앤드류응(Andrew Ng) ❘ AI 혁신을 이끄는 거장의 이야기와 개발자를 위한 교훈

 

앤드류응(Andrew Ng)은 Coursera 창업자이자 DeepLearning.AI 설립자로서, 머신러닝 교육을 민주화하고 AI를 '새로운 전기'로 정의한 인공지능 거장입니다.

이 혁신적인 사상가는 Google Brain 프로젝트를 창립하고 바이두의 AI 그룹을 이끌었으며, 현재는 Landing AI를 통해 제조업의 AI 혁신을 주도하고 있습니다.

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앤드류응, AI 산업의 선구자

출처 - 앤드류응 공식 웹사이트

 

앤드류응(Andrew Ng)은 현대 인공지능의 역사를 새로 쓴 핵심 인물입니다.

1976년 영국에서 태어난 그는 스탠퍼드 대학교 컴퓨터공학과 부교수로 재직하며 머신러닝 분야의 혁신적 연구를 수행했습니다.

2011년 제프 딘(Jeff Dean), 그렉 코라도(Greg Corrado)와 함께 Google Brain 딥러닝 프로젝트를 공동 창립하며 AI 산업에 획기적인 변화를 가져왔습니다.

2014년부터 2017년까지 바이두의 수석 과학자로 근무하며 수천 명 규모의 AI 그룹을 구축했고, 안면 인식 기술과 의료용 AI 챗봇 Melody 등을 개발했습니다.

그의 업적은 2012년 타임지 선정 '세계에서 가장 영향력 있는 100인'과 2014년 패스트컴퍼니 '가장 창의적인 인물'에 선정되는 영예로 이어졌습니다.

앤드류응 공식 웹사이트에서 그의 최신 활동을 확인할 수 있습니다.

https://www.andrewng.org/about/

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Coursera 창업자로서 교육 혁명을 일으키다

 

앤드류응이 2012년 다프네 콜러(Daphne Koller)와 공동 창업한 Coursera는

MOOC(Massive Open Online Course) 산업의 선구자입니다.

Coursera | Degrees, Certificates, & Free Online Courses

2023년 기준으로 약 800만 명이 DeepLearning.AI와 Coursera를 통해 그의 강좌를 수강했습니다.

그가 개발한 '머신러닝(Machine Learning)' 강좌는 Coursera에서 가장 인기 있는 1위 강좌이며,

'신경망과 딥러닝(Neural Networks and Deep Learning)' 강좌는 2위를 차지하고 있습니다.

2019년에는 비기술자를 위한 'AI for Everyone' 강좌를 출시하여 AI의 사회적 영향과 기업에서의 AI 활용 방안을 교육했습니다.

2008년 스탠퍼드 대학교의 Stanford Engineering Everywhere(SEE) 프로그램을 통해 무료 온라인 강좌를 선보이며 온라인교육의 새로운 지평을 열었습니다.

그의 머신러닝 강좌 CS229는 스탠퍼드에서 매년 1,000명 이상이 수강하는 최고 인기 강좌입니다.

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DeepLearning.AI 설립자, AI 교육의 민주화

 

2017년 바이두를 떠난 직후 앤드류응은 DeepLearning.AI를 설립하며 딥러닝 교육의 새로운 장을 열었습니다.

DeepLearning.AI는 700만 명 이상의 학습자에게 AI 활용 및 구축 방법을 교육하고 있습니다.

이 플랫폼은 구글, AWS, OpenAI 등 AI 선도 기업들과 협력하여 실무 중심의 단기 강좌와 Coursera의 장기 전문화 과정을 제공합니다.

DeepLearning.AI 플랫폼에서는 다음과 같은 혁신적인 교육 콘텐츠를 제공합니다.

Home

주요 교육 프로그램

• 머신러닝 스페셜라이제이션 (Machine Learning Specialization)
• 딥러닝 스페셜라이제이션 (Deep Learning Specialization)
• 생성형 AI 과정 (Generative AI Courses)
• 에이전틱 AI 워크플로우 (Agentic AI Workflows)

2025년에는 최신 Agentic AI 강좌를 출시하여 에이전트 기반 AI 시스템 구축 방법을 교육하고 있습니다.

The Batch 뉴스레터를 통해 매주 AI 업계의 최신 동향과 인사이트를 전달하며, AI 커뮤니티의 중심 역할을 수행하고 있습니다.

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Landing AI와 제조업의 AI 혁신

 

2017년 앤드류응은 Landing AI를 설립하여 제조업 분야의 AI 도입을 촉진하는 데 집중했습니다.

그는 "비트에서 사물로(from bits to things)" 전환하며 인터넷 기업을 변화시킨 AI 기술을 제조업에 적용하고자 했습니다.

제조업은 모든 사람의 삶에 큰 영향을 미치는 위대한 산업이지만, 많은 이들에게 보이지 않는 분야라고 그는 설명했습니다.

Landing AI의 핵심 제품인 LandingLens는 컴퓨터 비전을 활용한 시각 검사 시스템을 제공합니다.

 

Landing AI의 핵심 기술

기술 영역	설명	적용 분야
Visual AI	트랜스포머 신경망 기반 시각 데이터 처리	제조, 산업 자동화, 생명과학
Data-centric AI	체계적 데이터 엔지니어링을 통한 AI 시스템 구축	품질 관리, 결함 검사
Vision Prompting	프롬프트 기반 비전 모델 활용	농업, 지리공간 이미지, 소매
VisualAgent	오픈소스 시각 AI 에이전트	엔터테인먼트, 다양한 산업 분야

 

2021년 11월, Landing AI는 McRock Capital이 주도한 시리즈 A 라운드에서 5,700만 달러를 유치하며 산업 기업들의 컴퓨터 비전 기술 도입을 가속화했습니다.

소비자 소프트웨어에서는 1억 명의 사용자를 위한 단일 AI 시스템을 구축할 수 있지만, 제조업에서는 각 공장이 서로 다른 제품을 만들기 때문에 맞춤형 AI 시스템이 필요합니다.

Landing AI의 Agentic Document Extraction(ADE) 기술은 PDF 파일을 LLM이 활용할 수 있는 마크다운 텍스트로 변환하여 문서 지능화를 혁신하고 있습니다.

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AI Fund와 AI 스타트업 생태계 구축

 

2018년 1월, 앤드류응은 AI Fund를 설립하고 1억 7,500만 달러의 펀드를 조성했습니다.

AI Fund는 인류를 발전시키는 AI 기업을 구축하기 위해 기업가들과 협력하는 벤처 스튜디오입니다.

이 펀드는 AI 애플리케이션 개발에 집중하며,

일반목적기술(general-purpose technology)로서 AI의 가치를 극대화하는 스타트업에 투자합니다.

 

AI Fund는 다음과 같은 분야의 스타트업을 지원합니다.

• 의료 AI (Woebot Labs - 인지행동치료 챗봇)
• 자율주행 (drive.ai - 2019년 Apple에 인수)
• 제조업 AI (Landing AI)
• 교육 AI (DeepLearning.AI)

앤드류응은 Woebot Labs의 이사회 의장으로도 활동하며,

데이터 과학을 활용한 인지행동치료 제공을 통해 우울증 치료 등 정신건강 분야의 혁신을 주도하고 있습니다.

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일반목적기술로서의 AI: "AI는 새로운 전기"

앤드류응은 AI를 '새로운 전기(AI is the New Electricity)'라고 정의하며,

다양한 산업 분야에 광범위하게 적용될 수 있는 일반목적기술(general-purpose technology)임을 강조했습니다.

전기가 19세기 말부터 20세기 초에 모든 산업을 변화시킨 것처럼, AI도 오늘날 모든 산업에 혁신을 가져올 것이라는 비전을 제시했습니다.

 

AI 스택의 구조

┌─────────────────────────────────┐
│     AI 애플리케이션 (최대 가치)      │
├─────────────────────────────────┤
│     파운데이션 모델 (LLM 등)        │
├─────────────────────────────────┤
│     클라우드 인프라                 │
├─────────────────────────────────┤
│     반도체 (GPU 등)               │
└─────────────────────────────────┘

 

미디어의 과대광고는 주로 하위 레이어, 특히 생성형 AI 파운데이션 모델과 같은 기술에 집중되어 있지만,

앤드류응은 실제 기회는 애플리케이션 레이어에 있다고 주장합니다.

이 레이어에서 실제 세계의 문제를 해결하는 혁신적인 AI 애플리케이션을 개발함으로써 가장 큰 가치와 수익이 창출될 것이라고 전망합니다.

현대 AI 시대는 지도 학습(supervised learning)과 생성형 AI라는 두 가지 필수 도구를 기반으로 합니다.

지도 학습은 광고 클릭 예측, 의료 진단, 스팸 탐지 등 다양한 분야에서 활용되는 AI의 주력 기술이며, 생성형 AI는 아직 초기 단계이지만 엄청난 잠재력을 가지고 있습니다.

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AI 트렌드 2024-2025: 앤드류응이 주목하는 핵심 동향

에이전틱 AI 워크플로우의 부상

 

2024년의 가장 중요한 트렌드 중 하나는 AI 에이전트와 에이전틱 워크플로우의 성장입니다.

앤드류응은 에이전틱 AI를 가장 중요한 AI 기술 트렌드로 꼽았으며, 전통적인 비에이전틱 워크플로우와 대조하여 에이전틱 워크플로우가 인간의 사고, 연구, 수정 과정과 유사한 반복적 프로세스를 가능하게 한다고 설명했습니다.

이러한 자율 시스템은 최소한의 인간 개입으로 복잡한 작업을 수행할 수 있으며, 의료, 금융, 법률, 정부 등 다양한 산업에서 핵심적인 역할을 하고 있습니다.

 

에이전틱 AI의 4가지 디자인 패턴

1. 반영(Reflection): AI가 자신의 출력을 검토하고 개선
2. 도구 사용(Tool Use): 함수 호출을 통한 외부 도구 활용
3. 계획(Planning): 복잡한 작업을 단계별로 분해하고 실행
4. 멀티 에이전트 협업(Multi-Agent): 여러 AI 에이전트가 협력하여 작업 수행

앤드류응은 에이전틱 시스템의 자율성 스펙트럼을 이해하는 것의 중요성을 강조하며,

간단한 작업 자동화부터 고도의 자율적 의사결정 프로세스까지 다양한 수준이 있다고 설명했습니다.

그는 효율성을 유지하면서 복잡한 작업을 단순화하는 간소화된 선형 워크플로우 설계의 중요성을 역설했습니다.

생성형 AI의 급속한 발전

머신러닝 모델 개발이 급속도로 가속화되고 있으며, 이는 주로 생성형 AI 덕분입니다.

숙련된 AI 팀이 6~12개월이 걸리던 작업을 이제는 며칠 만에 프로토타입으로 제작할 수 있습니다.

이러한 변화는 더 빠른 실험과 반복을 가능하게 하여 새로운 발명과 혁신의 경로를 열어주고 있습니다.

하지만 이러한 속도는 자체적인 도전 과제도 수반합니다.

평가(evaluations 또는 "evals")가 개발 프로세스의 병목 지점이 되고 있습니다.

견고한 테스트와 검증의 필요성으로 인해 조직들은 개발의 이러한 측면을 가속화하여 현재 사용 가능한 빠른 프로토타이핑 역량에 보조를 맞춰야 하는 압박을 받고 있습니다.

LLM 비용 급락과 접근성 향상

2024년에 대형 언어 모델(LLM) 사용 비용이 극적으로 하락하여 AI가 그 어느 때보다 접근 가능해졌습니다.

이는 스타트업과 중소기업들이 AI 기술을 도입하는 데 큰 장벽을 낮추었습니다.

토큰 가격의 하락으로 더 많은 개발자와 기업이 AI 애플리케이션을 실험하고 배포할 수 있게 되었습니다.

비주얼 AI의 획기적 발전

앤드류응은 대형 멀티모달 모델로 구동되는 비주얼 AI의 잠재력에 특히 흥분했습니다.

그는 에이전틱 워크플로우를 이미지 및 비디오 처리 작업에 적용하는 방법을 시연했으며, 축구장의 선수 수 세기, 비디오 영상에서 특정 순간 식별, 비디오 콘텐츠에 대한 상세한 메타데이터 생성 등 인상적인 기능을 선보였습니다.

비주얼 AI의 이러한 발전은 대량의 이미지 및 비디오 데이터를 보유한 기업들에게 큰 영향을 미칩니다.

많은 기업들이 지금까지 활용하기 어려웠던 가치 있는 시각적 데이터를 보유하고 있으며, 비주얼 AI 에이전트의 새로운 기능은 이전에 활용되지 않았던 자산에서 엄청난 가치를 창출할 수 있습니다.

데이터 중심 AI 접근법

앤드류응은 '데이터 중심 AI(data-centric AI)' 운동의 전도사가 되었습니다.

"더 많은 데이터를 수집하는 것이 종종 도움이 되지만, 모든 것에 대해 더 많은 데이터를 수집하려고 하면 매우 비용이 많이 드는 활동이 될 수 있습니다"라고 그는 말합니다.

"거대한 데이터셋이 단순히 존재하지 않는 많은 산업에서, 초점은 빅 데이터에서 좋은 데이터로 전환되어야 합니다.

신중하게 엔지니어링된 50개의 예제만으로도 신경망에 학습시키고자 하는 내용을 설명하기에 충분할 수 있습니다".

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DeepSeek-R1과 AI의 미래: 앤드류응의 2025년 전망

 

2025년 1월, 앤드류응은 DeepSeek에 대한 화제가 명백하게 일어나고 있는 몇 가지 중요한 트렌드를 구체화했다고 밝혔습니다.

 

앤드류응이 지적한 3가지 핵심 트렌드

1. 중국의 생성형 AI 추격: 중국이 생성형 AI에서 미국을 따라잡고 있으며, 이는 AI 공급망에 영향을 미칩니다
2. 오픈 웨이트 모델의 상품화: 파운데이션 모델 레이어가 상품화되면서 애플리케이션 개발자에게 기회 창출
3. 스케일링 외의 AI 발전 경로: 규모 확대만이 AI 발전의 유일한 길이 아닙니다

더 큰 모델이 모든 화제를 독차지하지만, 앤드류응은 스마트한 알고리즘도 그만큼 중요하다고 상기시킵니다.

결국, 더 똑똑해지지 않는 거대한 AI 모델이 무슨 소용이 있겠습니까?

DeepSeek-R1에 대한 앤드류응의 분석에서 더 자세한 내용을 확인할 수 있습니다.

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개발자 커리어에 주는 앤드류응의 교훈

"이것은 코드를 배우기에 가장 좋은 시기"

최근 블로그 포스트에서 앤드류응은 AI가 프로그래밍을 자동화할 것이라는 이유로

프로그래밍 학습을 말리는 것은 역사상 최악의 커리어 조언 중 하나로 여겨질 것이라고 주장했습니다.

"1960년대 프로그래밍이 펀치카드에서 터미널이 있는 키보드로 전환되어 더 쉬워졌을 때,

그것은 프로그래밍을 시작하기에 이전보다 더 좋은 시기가 되었습니다.

코딩이 더 쉬워질수록 더 많은 사람들이 코딩해야 하며, 더 적은 사람들이 아닙니다!"

AI 보조 코딩 도구들(GitHub Copilot, ChatGPT 기반 개발 등)이 최소한의 인간 입력으로 전체 애플리케이션을 생성할 수 있는 현 시점에서, 많은 이들이 전통적인 프로그래밍 기술의 관련성을 의심하고 있습니다.

그러나 앤드류응은 소프트웨어의 언어를 이해하는 것은 항상 가치가 있을 것이라고 강조합니다.

AI는 프로그래머를 대체하는 것이 아니라 문제 해결, 시스템 설계, AI 생성 코드 가이드로 초점을 전환하고 있습니다.

AI 시대에 필요한 핵심 기술

2025년 9월, 앤드류응은 대기업들이 프롬프팅, RAG, 평가(evals), 에이전틱 워크플로우, 머신러닝으로

구축할 수 있는 수백 명의 엔지니어를 고용할 의사가 있다고 보고했습니다.

 

개발자를 위한 필수 AI 스킬셋

1. 딥러닝 기초
   • 신경망의 기본
   • 하이퍼파라미터 튜닝
   • 컨볼루션 네트워크
   • 시퀀스 모델과 트랜스포머
   • 경사하강법, 모멘텀, Adam 최적화 알고리즘의 수학적 이해
2. 소프트웨어 개발
   • Python 프로그래밍
   • TensorFlow 또는 PyTorch 라이브러리
   • scikit-learn 활용
3. 머신러닝 관련 수학
   • 선형대수학 (벡터, 행렬 조작)
   • 확률과 통계
   • 이산 및 연속 확률 분포
   • 독립성과 베이즈 규칙
   • 가설 검정
4. 탐색적 데이터 분석(EDA)
   • 시각화 및 기타 방법을 사용한 체계적인 데이터셋 탐색

앤드류응은 AI 지원을 사용하여 시스템을 신속하게 엔지니어링하고, 프롬프팅, RAG, 평가, 에이전틱 워크플로우, 머신러닝을 활용하며, 빠르게 프로토타입을 만들고 반복할 수 있는 엔지니어를 우선적으로 채용한다고 밝혔습니다.

이러한 기술은 2022년 스타일의 코딩에 비해 엄청나게 높은 생산성을 제공하며, 수요가 높은 AI 엔지니어의 급여는 상승하고 있습니다.

커리어 전환을 위한 프레임워크

앤드류응은 AI 분야로 진입하는 구직자, 특히 다른 분야에서 진입하는 사람들을 위한 프레임워크를 제시했습니다.

 

커리어 전환 시 고려사항

• 역할 전환: 소프트웨어 엔지니어, 대학생, 물리학자가 머신러닝 엔지니어로 전환하는 것
• 산업 전환: 헬스케어, 금융 서비스, 정부 기관에서 소프트웨어 회사로 이동하는 것

앤드류응의 AI 커리어 구축 가이드북은 이력서 작성, 면접 준비, 적합한 회사 찾기, 임포스터 증후군 극복 등 실질적인 조언을 제공합니다.

지속적 학습의 중요성

앤드류응은 하루 10초라도 교육 비디오를 시청하는 것으로 시작하라고 제안합니다.

이것은 규칙적인 학습 습관을 형성하는 데 도움이 됩니다.

작게 시작하여 점차 학습 시간과 깊이를 늘려갈 수 있습니다.

예를 들어, 선형 회귀나 결정 트리와 같은 기본 알고리즘에 대해 매일 조금씩 시간을 할애하면 효과적으로 지식을 축적할 수 있습니다.

그는 프로젝트를 수행하도록 권장하며, 작은 것부터 시작하여 점차 더 복잡한 프로젝트로 진행할 것을 조언합니다.

이 접근 방식은 학습과 기술 개발뿐만 아니라 고용주를 끌어들이는 인상적인 포트폴리오를 만드는 데도 도움이 됩니다.

앤드류응의 첫 프로젝트 중 하나는 사인 함수를 시뮬레이션하도록 신경망을 훈련시키는 것이었습니다.

비록 간단했지만, 이 프로젝트는 더 복잡한 프로젝트로 나아가는 중요한 디딤돌이었습니다.

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AI가 고도로 기술적인 분야임에도 소프트 스킬의 중요성

앤드류응은 커뮤니케이션, 팀워크, 리더십과 같은 소프트 스킬의 중요성을 강조합니다.

그는 복잡한 아이디어를 명확하게 설명하고 다른 사람들에게 자신의 작업 가치를 설득하는 능력이 매우 중요하다고 지적합니다.

 

소프트 스킬 개발 전략

• 커뮤니케이션과 리더십 기술 개발에 시간 투자
• 이러한 기술을 연습할 수 있는 그룹이나 클럽 가입
• 프레젠테이션 참여 또는 동료들과의 지식 공유 세션 조직

앤드류응은 전통적인 네트워킹보다는 커뮤니티 구축에 초점을 맞춘다고 공유했습니다.

이 접근 방식은 네트워크를 확장하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 더 의미 있는 관계를 만들어냅니다.

명함을 교환하는 네트워킹 이벤트에만 참석하는 대신, 커뮤니티에 기여할 수 있는 방법을 찾으세요.

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앤드류응 인터뷰와 최신 인사이트

LangChain 2025 인터뷰: AI 협업의 미래

2025년 LangChain과의 인터뷰에서 앤드류응은 AI의 미래에 대한 통찰을 공유했습니다.

이 인터뷰는 에이전틱 시스템의 자율성 스펙트럼, 개발자가 성공하기 위해 필요한 핵심 기술, AI 환경을 재정의할 새로운 트렌드에 대한 인사이트를 제공합니다.

멀티 에이전트 협업의 부상부터 음성 애플리케이션의 미개척 잠재력까지, 앤드류응의 논평은 AI 주도 미래의 복잡성을 탐색하기 위한 로드맵을 제공합니다.

앤드류응은 혁신이 기술적 깊이와 변화하는 시장 수요에 빠르게 적응하는 능력의 조합에서 비롯된다고 말합니다.

그는 기업가들이 새로운 도구와 방법론에 대해 정보를 계속 얻도록 권장하며, 이러한 적응력이 빠르게 변화하는 AI 산업에서 경쟁 우위를 유지하는 데 중요하다고 강조합니다.

Snowflake BUILD 2024 기조연설

Snowflake의 BUILD 2024 컨퍼런스에서 앤드류응은 AI의 현재 상태와 미래 전망에 대한 통찰을 공유했습니다.

그는 잘 알려진 AI를 '새로운 전기'로 비유하며, 다양한 산업에 걸쳐 광범위하게 적용될 수 있는 일반목적기술로서의 특성을 강조했습니다.

AI 스택에 대한 그의 관점은 하단의 반도체에서 클라우드 인프라, 파운데이션 모델, 마지막으로 상단의 애플리케이션으로 구성된 레이어를 제시합니다.

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2025년 AI 엔지니어 수요: 앤드류응의 전망

2025년 9월, 앤드류응은 AI에 능숙한 개발자에 대한 충족되지 않은 상당한 수요가 있다고 보고했습니다.

대기업들은 프롬프팅, RAG, 평가, 에이전틱 워크플로우, 머신러닝으로 구축할 수 있는 수백 명의 엔지니어를 기꺼이 고용하려 합니다.

그는 대부분의 대학들이 AI 증강 프로그래밍에 커리큘럼을 적응시키지 않아 최근 컴퓨터 과학 졸업생들 사이에서 실업률이 높아지고 있다고 보고했습니다.

 

앤드류응이 우선시하는 엔지니어 특성

특성	설명	비즈니스 가치
AI 지원 활용	AI 지원을 사용하여 시스템을 신속하게 엔지니어링	개발 속도 3-5배 향상
최신 AI 기술	프롬프팅, RAG, 평가, 에이전틱 워크플로우, ML	2022년 대비 생산성 10배 증가
빠른 프로토타이핑	빠르게 프로토타입을 만들고 반복	시장 출시 시간 단축

 

앤드류응은 이러한 기술이 2022년 스타일의 코딩에 비해 엄청나게 높은 생산성을 제공하며, 수요가 높은 AI 엔지니어의 급여가 상승하고 있다고 밝혔습니다.

그는 AI 인재 부족이 비즈니스 채택이 확대됨에 따라 심화될 것으로 예상하며, 이는 지속적인 기업 AI 구축을 시사합니다.

DeepLearning.AI의 The Batch 뉴스레터에서 최신 AI 트렌드와 취업 시장 동향을 확인할 수 있습니다.

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앤드류응의 연구와 학문적 기여

 

앤드류응은 머신러닝, 로봇공학 및 관련 분야에서 200편 이상의 연구 논문을 저술하거나 공동 저술했습니다.

그의 학술적 기여는 NeurIPS, ICML, CVPR 등 주요 AI 컨퍼런스에서 광범위하게 인용되고 있습니다.

 

주요 연구 분야

• 딥러닝과 신경망 아키텍처
• 컴퓨터 비전과 이미지 인식
• 자연어 처리
• 강화 학습
• 로봇공학과 기계 지각

2008년 그의 스탠퍼드 연구팀은 미국에서 딥러닝에 GPU를 사용할 것을 처음으로 옹호한 팀 중 하나였습니다.

효율적인 컴퓨팅 인프라가 통계 모델 훈련을 수십 배 가속화할 수 있어 빅 데이터와 관련된 일부 스케일링 문제를 개선할 수 있다는 것이 그 근거였습니다.

이 선구적인 작업은 현대 딥러닝 혁명의 토대를 마련했습니다.

스탠퍼드 인공지능 연구소(SAIL)의 디렉터로서 그는 학생들을 가르치고 데이터 마이닝, 빅 데이터, 머신러닝과 관련된 연구를 수행했습니다.

그의 머신러닝 강좌 CS229는 일부 해에 1,000명 이상의 학생이 등록하는 스탠퍼드에서 제공되는 가장 인기 있는 강좌입니다.

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앤드류응의 리더십 철학과 기업 문화

앤드류응은 단순히 기술만을 추구하는 것이 아니라, 인류를 발전시키는 프로젝트에만 집중한다는 철학을 가지고 있습니다.

그의 말에 따르면, 그와 그의 팀은 "인류를 전진시키는 프로젝트에만 작업합니다."

이러한 입장은 AI 커뮤니티가 계속 발전하고 진보를 이룩할 때 사회의 개선을 핵심에 두도록 보장합니다.

 

앤드류응의 핵심 가치

1. 교육의 민주화: 전 세계 누구나 AI를 배울 수 있어야 함
2. 책임 있는 AI 개발: 윤리적이고 포괄적인 AI 시스템 구축
3. 실용적 가치 창출: 실제 문제를 해결하는 AI 애플리케이션 개발
4. 지속적 혁신: 새로운 도구와 방법론에 대한 적응

버클리의 스타트업 기업가 양성에서 앤드류응의 영향은 매우 큽니다.

Jeremy Fiance는 SCET(Sutardja Center for Entrepreneurship & Technology)가 학생들에게 제공하는 변혁적 경험을 회상했습니다.

DoorDash의 창립자와 같은 동문들은 기업가적 세계에서 SCET의 광범위한 영향력을 입증합니다.

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머신러닝과 딥러닝 교육의 새로운 패러다임

앤드류응의 강좌는 머신러닝 교육의 새로운 표준을 확립했습니다.

그의 교육 접근법은 직관적인 시각적 표현으로 시작하여 코드를 소개하고, 마지막으로 기본 수학을 설명하는 선택적 비디오로 구성됩니다.

 

앤드류응 강좌의 특징

• 사전 수학 지식이나 엄격한 코딩 배경이 필요 없음
• 수백만 명의 학습자가 검증한 핵심 커리큘럼을 더욱 접근 가능하게 제작
• 각 레슨이 머신러닝 개념의 시각적 표현으로 시작
• 직관, 코드 실습, 수학 이론의 균형을 맞춰 간단하고 효과적인 학습 경험 제공

수강생들의 후기는 그의 교육 방법의 효과를 입증합니다.

한 학습자는 "머신러닝에 대한 지식에 자신감을 얻었습니다.

그 이후로 머신러닝 멘토가 되었고, IEEE에 연구 논문을 출판했으며, 머신러닝 석사 과정을 추구하기로 결정했고,

JP Morgan Chase에서 일자리를 얻을 수 있었습니다"라고 말했습니다.

또 다른 수강생은 "머신러닝 강좌는 지침의 빛이 되었습니다.

앤드류응은 간단한 시각화와 플롯으로 개념을 설명합니다.

나는 훈련 결과를 평가하고 동료, 상사, 심지어 회사 부사장에게 결과를 설명하는 방법을 배웠습니다"라고 공유했습니다.

Machine Learning Specialization은 Python의 NumPy와 scikit-learn을 사용하여 머신러닝 모델을 구축하는 방법을 가르칩니다.

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AI 거버넌스와 정책에 대한 앤드류응의 견해

앤드류응은 AI 거버넌스가 기술 자체를 규제하기보다는 특정 사용 사례를 다루어야 한다고 주장합니다.

그는 책임 있는 AI 개발을 보장하기 위해 애플리케이션에 초점을 맞춘 규제가 필요하다고 강조합니다.

 

AI 거버넌스 원칙

• 기술 중립적 접근: AI 기술 자체보다 응용 분야 규제
• 특정 사용 사례 평가: 의료, 금융, 자율주행 등 분야별 규제
• 투명성과 설명 가능성: AI 시스템의 의사결정 과정 공개
• 윤리적 AI 개발: 편향 제거와 공정성 확보

2025년 9월, 앤드류응은 중국, 미국, 대만 간의 반도체 칩 설계 및 제조 분야에서의 위험한 대치 상황에 대해 경고했습니다.

글로벌 반도체 산업은 2023년 데이터 기준으로 5,000억 달러 이상의 가치를 지니며, 대만의 TSMC는 2024년 TrendForce 보고서에 따르면 파운드리 시장 점유율의 50% 이상을 통제하고 있습니다.

미국 상무부가 2022년 10월에 부과한 무역 제한과 수출 통제와 같은 단계적 조치들은 공급망 붕괴 위험을 심화시켜 AI 훈련과 추론에 필수적인 고급 칩의 부족으로 이어질 수 있습니다.

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앤드류응이 추천하는 학습 자료와 리소스

앤드류응은 AI와 머신러닝을 학습하기 위한 체계적인 접근을 강조합니다.

인터넷에는 좋은 콘텐츠가 많지만, 깊은 이해를 목표로 할 때 단편적인 웹 페이지를 읽는 것은 비효율적입니다.

그래서 자료가 일관되고 논리적인 형태로 조직화된 좋은 강좌가 종종 의미 있는 지식을 습득하는 가장 시간 효율적인 방법입니다.

 

추천 학습 경로

1. 입문 단계: AI for Everyone 강좌로 AI의 전반적 이해
2. 기초 단계: Machine Learning Specialization으로 기본 개념 습득
3. 심화 단계: Deep Learning Specialization으로 전문성 강화
4. 응용 단계: 특정 분야별 강좌 (Computer Vision, NLP 등)
5. 최신 트렌드: Agentic AI, LLMOps 등 최신 기술 강좌

DeepLearning.AI는 AWS, Google, OpenAI와 같은 업계 선도 AI 기업들과 협력하여 과정을 만들며, 1시간 안에 완료할 수 있는 단기 강좌와 Coursera에서 호스팅되는 장기 강좌 및 전문화 과정을 제공합니다.

이러한 강좌들은 AI 기술에 대한 실습 연습을 제공하도록 설계되었으며, 실무에 바로 적용할 수 있는 기술을 습득하게 됩니다.

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앤드류응의 비전: AI로 인류를 발전시키다

 

앤드류응의 궁극적인 비전은 AI 기술을 통해 인류를 발전시키는 것입니다.

그는 AI가 단순한 기술적 도구를 넘어 사회 전체를 변화시킬 수 있는 힘을 가지고 있다고 믿습니다.

 

앤드류응이 추구하는 AI의 미래

• 보편적 교육 접근성: 전 세계 누구나 고품질 AI 교육을 받을 수 있는 세상
• 산업 혁신: 제조업, 의료, 농업 등 모든 산업의 AI 기반 혁신
• 윤리적 AI: 편향 없고 투명하며 책임감 있는 AI 시스템
• 인간 중심 설계: 인간의 능력을 증강하고 삶의 질을 향상시키는 AI

그의 작업은 단순히 더 나은 알고리즘을 개발하는 것을 넘어, AI가 사회에 긍정적인 영향을 미칠 수 있도록 하는 생태계를 구축하는 데 초점을 맞추고 있습니다.

Landing AI를 통한 제조업 혁신, DeepLearning.AI를 통한 교육 민주화, AI Fund를 통한 책임 있는 스타트업 투자는 모두 이러한 비전의 실현을 위한 노력입니다.

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마치며: 앤드류응이 개발자에게 남긴 메시지

앤드류응은 AI 시대에 성공하기 위해서는 지속적인 학습, 다양한 프로젝트 포트폴리오 구축, 소프트 스킬 개발, 의미 있는 관계 형성, 두려움 극복이 필요하다고 강조합니다.

그의 말처럼, "우리 삶의 매일은 소중합니다.

매일을 사용하여 배우고, 성장하고, 주변 세상에 기여하세요."

AI 시대에는 적응하고, 지속적으로 학습하며, 사람과 기계 모두와 효과적으로 일할 수 있는 사람들이 가장 성공할 것입니다.

 

개발자를 위한 핵심 액션 플랜

1. 오늘 시작하기: 10초짜리 AI 교육 비디오 시청으로 학습 습관 형성
2. 프로젝트 구축: 작은 프로젝트부터 시작하여 포트폴리오 구축
3. 커뮤니티 참여: 의미 있는 기여를 통한 네트워크 확장
4. 최신 기술 습득: 프롬프팅, RAG, 에이전틱 워크플로우 학습
5. 소프트 스킬 개발: 커뮤니케이션과 리더십 역량 강화

앤드류응의 여정은 기술적 우수성과 교육에 대한 헌신, 그리고 인류 발전에 대한 진정한 관심이 어떻게 결합되어 세계를 변화시킬 수 있는지 보여줍니다.

그는 AI를 '새로운 전기'로 정의하며 모든 산업을 변화시킬 일반목적기술로 보았고, 그 비전을 실현하기 위해 끊임없이 노력해왔습니다.

개발자로서 우리는 앤드류응의 교훈을 따라 AI 기술을 습득하고, 실제 문제를 해결하는 애플리케이션을 구축하며, 책임 있고 윤리적인 방식으로 AI를 발전시켜야 합니다.

지금이야말로 AI를 배우고, 코딩을 배우며, 미래를 만들어가기에 가장 좋은 시기입니다.

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참고 자료 및 추가 학습 링크

• Andrew Ng 공식 웹사이트
• DeepLearning.AI 플랫폼
• Coursera 머신러닝 강좌
• Landing AI 공식 사이트
• The Batch 뉴스레터
• Stanford HAI - Andrew Ng
• How to Build Your Career in AI

이 글을 통해 앤드류응의 혁신적인 여정과 개발자를 위한 실질적인 교훈을 얻으셨기를 바랍니다.

AI 시대의 성공은 기술적 역량뿐만 아니라 지속적인 학습 태도와 인간 중심의 사고방식에서 비롯됩니다.

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