4학기 요약: 국민대 AI빅데이터전공
이미 졸업식까지 끝났지만, 미루고 미루다가 새학기가 시작한 마당에야 써보게 되는 마지막 4학기 회고.
처리해야 할 개인적인 일은 3학기 때보다는 나은 편이었지만 여전히 많아 부담되던 상황이었고, 바뀐 커리큘럼에 추천시스템이 있다보니 학기 후반에는 학교에 집중하는 방향으로 결정하고 움직였다. 그 덕이라고 보기엔 애매하지만 나름 얻은 것(?)도 있었던 4학기를 정리하며 2년간의 학교생활을 마무리하려 한다.
4학기에도 3개의 과목을 학습하게 되었다. 국민대학교 경영대학원 AI빅데이터전공에서의 과목은 고정된 것이 아니라 트랜드 등에 따라 수시 변경될 수 있다는 부분이 강점이다. 이번에는 대화형AI와 비전AI를 대신해 생성형AI와 추천시스템 과목이 신설되기도 했다.
- 생성형AI
- ChatGPT를 필두로 한 LLM의 등장으로 인해, 기존의 대화형AI 과목을 대체해 개설된 과목이다. 담당 교수님께서 워낙 열정적이셔서 주요 논문이나 발표가 있으면 다음 수업에 반영되다보니, 수업중 교수님께서 너무 빨리 바뀌는 분야라 너무 힘들다며 푸념하셨을 정도. ㅋㅋㅋ
- 이전 학기에 배운 NLP를 기반으로 LLM을 서비스적으로 활용할 수 있는 방법을 배우고, 기말에는 직접 LLM을 이용한 서비스를 만들어 제출하고 평가받게된다. 회사에서도 따로 프로젝트화해 진행하지 않아도 개인적인 프로젝트로 진행해 업무에서 활용하기 좋은 수업. - 추천시스템
- 인터넷 검색만으로 독학하기에는 너무나 어려웠던 그 분야.
- 추천 모델의 기본 개념부터 SOTA 모델까지, 그리고 추천 시스템에 대한 전반적인 이해를 넓히고 실무적으로 어떻게 활용할 수 있을지를 고민해볼 수 있다.
- 덤으로 과제를 빙자한 전공 10주년 기념 행사로 개최한 데이콘 컴페티션강제참여까지 버릴 것 하나 없었던, 관심없어도 강제로 학습시키는 알찬 수업 - 클라우드머신러닝
- 머신러닝, 딥러닝 모델을 실제 서비스에 어떻게 적용하는지에 대해 AWS를 기반으로 학습한다.
- MLOps에 대한 기본 실습 수업으로 실무자로서는 부족하지만 서비스 기획 측면에서는 상당히 만족스러운 수준의 강의
이렇게 학업과 개인적으로 다사다난했던 2년간의 과정이 모두 마무리 되었다.
수업외에 의외로 질문이 자주 들어오는 장학금등에 대한 내용은 내가 받은 것들로만 정리해보면 아래와 같다. 기본적으로 성적장학금이 있고, 2학기 강의중 머신러닝의 기말 컴페티션 같은 상금과 같은 것도 있다.
2년간의 과정은 이 분야를 배우고 응용하기 위한 시작점에 설 수 있는 자격을 획득했다는 것이라 생각한다.
워낙 빠르게 바뀌는 분야다보니 수업내용을 따라가는 것은 기본이고 그것을 바탕으로 스스로 학습을 이어나가는 행동이 반드시 필요하다. 이 분야에 대해 배우고 싶은 사람이라면 당연히 대학원 과정을 추천할 수 있지만, 좀 더 빠르게 핵심만 알고 가겠다면 학원이나 부트캠프 형식의 교육도 나쁘지 않을 것 같다.
회사를 다니며 실무적으로 활용할 방법을 찾는 것이 아니라, 연구하는 것이 목적이라면 MBA 형식의 과정보다는 Lab 소속이 되는 일반대학원에 진학하기를 권한다. 이 곳에서도 논문을 쓰고 싶다면 교수님들께서 지도해주시지만, 학기초 호기롭게 동호회까지 만들어가며 자발적으로 움직였던 동기들 모두 강제성이 없으니 어영부영 포기해버리더라.
2년간 고생했다 나 자신
ps. 졸업후에도 경영대학원의 대학원 수업을 학기당 1과목 지정해 청강을 신청할 수 있다(졸업 후 평생). 1.5학점 기준으로 1회 출석당 8만원 상당의 수업이니 학교 나름의 대출혈 서비스인셈. AI빅데이터전공 외의 전공 과목들 중 궁금한 수업이 있다면 꼭 활용해보자. 경영학이나 마케팅, 리더십 관련 수업도 들을 수 있다. 우리 과의 경우에는 신설되거나 교수님이 변경되는 경우에 청강 신청하는 앞 기수분들이 많았다.