무엇을 배워 두면 되는가

왜 네트워크부터인가

AI 이야기가 먼저 나오는 자리가 많은데, 이 과정은 네트워크부터 시작합니다. 이유가 있습니다. 모델이 좋아도 값이 안 오면 아무것도 못 합니다. 그리고 값이 오더라도 언제 잰 것인지, 단위가 무엇인지, 중간에 빠진 것은 없는지를 모르면 그 위에 세운 판단은 그럴듯한 오답이 됩니다.

현장의 사슬은 이렇게 이어집니다. 센서에서 값이 나오고, 네트워크가 그것을 나르고, 프로토콜이 뜻을 맞추고, 그 값을 믿을 수 있는지를 확인한 뒤에야 판단이 옵니다. 앞쪽이 부실하면 뒤쪽에서 아무리 좋은 방법을 써도 소용이 없습니다.

데이터센터의 서버 랙. 같은 회사의 값이 결국 이런 곳에 모입니다. 여기를 다루는 사람이 IT 쪽입니다 · 사진 Derrick Coetzee from Berkeley, CA, USA · CC0

이 과정이 다루는 순서

다음 코스부터 이 사슬을 앞에서부터 따라갑니다. 센서에서 클라우드까지 값이 지나는 길을 보고, 공장이 네트워크에 무엇을 요구하는지 재고, 선으로 잇는 방식과 선 없이 잇는 방식을 나눠 봅니다. 그다음 기계들이 서로 쓰는 말을 다루고, 마지막에 그 값을 믿어도 되는지를 확인합니다.

각 코스마다 실습이 붙습니다. 흐름을 직접 이어 보고, 데이터를 열어 판정해 보고, 결과가 이상할 때 어디를 의심할지 연습합니다. 읽는 것으로 끝나지 않게 짜 두었습니다.

순서를 지키는 이유는 하나입니다. 앞이 부실하면 뒤가 전부 헛돕니다.