BAEK: LAB

🙋‍♂️ 9주차

👉  김건영 강사님 - 시각지능 딥러닝

이쯤되니, 강사님의 'ㄸㄸㄹㄸㄸ'의 익숙해지기 시작합니다. 또도로또똑...

강사님께서 엄청 수강생들을 배려하는 모습이 너무 좋았습니다.

하지만, 코드가 너무 어려워서 이기도 하고, 많은 내용을 배워야 하는데 시간이 적기 때문에 많은 코드가 이미 제공되어 실습이 진행되었습니다. 그럼에도 최대한 많은 실습을 해줄수 있게 해주셔서 좋았습니다.

위의 사진은 떠도는 밈인데, 너무 웃기기도 했습니다. 그래서 저는 고양이도 넣어보고 캐릭터로도 넣어보며 object detection을 잘 하는지 보다보니 조금씩 흥미가 생기기 시작했습니다. 그래서 사진이 아닌 영상의 인식도 조금씩 궁금해지기도 했습니다. 하지만, 그만큼 어려뤄서 따로 학습이 더욱 많이 많이 많이 필요하다는 것을 느꼈습니다.

👉  김중헌 강사님 - 언어지능 딥러닝

역시나, KT 에이블! 바로 영상과 언어지능 쪽을 바로 가르쳐 주었습니다. 그보다 강사님들의 열정이 여기까지 느껴지는데 KT는 어떻게 이렇게 까지 열심히 강사님들을 모아주신거죠..

이 시간에는 NLP, 그 유명한 자연어 처리를 조금씩 배웠습니다. TF-IDF 및 코사인 유사도 등을 추가로 배우기도 했습니다. 여기서부터는 정말 어려웠어서 이해하기보단 경험을 해보자라는 식으로 공부를 했던 것 같습니다. 

일단, 많은 정보들과 논문들을 읽어보고 싶어서 찾아서 즐겨찾기를 해놓았지만.... 꼭 읽어보도록 노..력 해보겠습니다.

👉  이승준 강사님 - CHAT GPT

일정이 갑자기 변동하여, 새로운 강사님을 만났습니다. 확실히 Chat-GPT가 최근 가장 화두에 오르고 있긴 한가봅니다. 저 역시도 많이 써보고 있는데, 이승준 강사님을 통해 조금 더 효율적으로 쓸 수 있는 법을 배웠습니다.

실제로, 강사님처럼 AI에게 역할을 주고 역할극을 할 수 있도록 하였더니 조금 더 디테일한 정보를 얻을 수 있었고, 컨설턴트로서 제안서를 작성 해주기도 하여 매우 놀라움을 금치 못했습니다.

잘만 사용하면 정말 득이 되겠지만, 아직은 정보의 신뢰성이나 정확도가 높은 편이 아니기 때문에 서포트 정도의 용도로만 사용하는 것이 옳다고 생각이 듭니다. 그럼에도 강사님이 주신 스크립트와 정보들은 정말 꿀 같은 팁이라 저장!!!!

🙋‍♂️ 10주차

👉  AICE Asso 대비 특강

곧 있을 AICE 시험 대비로 특강 시간을 따로 마련해주셨습니다. 머신러닝을 주로 두고 수업이 진행되었고, 여러가지 실습을 주셔서 실제 시험처럼 공부할 수 있었습니다.

사실 저번 주 주말에 에이블러가 아닌 외부 수험자를 위해 제공되는 유튜브로도 스트리밍 되어 보았었는데, 살짝 비슷하여 지루하기도 했습니다. 그래도 시험을 합격하려면 눈뜨고 공부합시다!!

👉  김범수 강사님 - 미니 프로젝트 4차

KT 에이블스쿨의 DX 코칭팀 팀장님이셨다!!! 

강사님이 유쾌해서인지 보조강사님도 매우 유쾌하셨습니다. 그런 분위기에서 일하면 진짜 즐거운 배움이겠다라는 생각을 하며 강사님의 동료들이 조금 부러웠습니다.

본론으로 들어가, 이번 프로젝트는 안전모, CCTV 이미지 및 영상을 통해 차량 혹은 오토바이 등을 Detect를 하는 것이었습니다. 물론 OpenCV를 통해 데이터를 사용하였고, Yolov5 모델을 적용하여 정확도를 계산했습니다. 

확실히 돌리는 코드와 데이터가 크고 무겁다보니 구글 코랩의 가상 gpu를 사용할 수 밖에 없었습니다. 

그 유명한 데이터 라벨링도 직접 해보면서, 데이터로서 적용해보니 매우 흥미로웠고 인식율을 높이기 위해 노력하는 모습을 보며 조금은 뿌듯했습니다. 확실히 눈으로 보이는 결과물이 바로바로 나오다보니 팀원들의 참여도 매우 적극적이였고, 많은 인사이트 관련 대화를 나눌 수 있어 재미 있었습니다.

하지만 오늘만큼은 대면이 아닌 비대면으로 프로젝트한게 살짝 다행이었다? 라는 생각을 했습니다.

더블 모니터 포기 못해.....강의장 와이파이....

🙋‍♂️ 11주차

👉  허신 강사님 - 데이터 분석표현

이번 주는 유튜브도 같이 하고 계신 허신 강사님의 Streamlit 수업 이었습니다.

스트림릿(streamlit)은 파이썬은 기반으로 비개발 직군도 상대적으로 쉽게 활용할 수 있고, 클라우드를 활용하여 결과물을 별다른 비용 없이 배포할 수 있는 서비스입니다.

프론트엔드를 꾸준히 공부하던 저에겐 조금 더 재미있는 시간이었습니다. 웹을 통해 배포하는 느낌을 받나보니 조금은 보고서를 쓰는 느낌이 들어 매우 뿌듯해서 인것 같기도 했습니다.

종합 실습으로 서울 교통공사의 데이터를 통해 지하철의 월별 상,하차 데이터들의 시각화도 해보고 매우 흥미로웠습니다. 하지만 손에 익지 않은 만큼 시간이 많이 필요했습니다. 또한 단점으로 디테일한 UI는 수정이 불가해서 CSS를 따로 만져볼까... 엄청 고민했습니다.ㅎㅎ

그리고 다음으로 마이크로소프트의 PowerBI!!! 여지껏 코드를 직접 손으로 쓰며 그래프를 그렸는데.... 행과 열을 그냥 드래그 끌어다 놓기만 하면 원하는 종류의 그래프를 자동 생성... 너무나 편리했습니다.  생각해보니 처음부터 이걸 썼으면, 코드로 할 생각은 1도 하지 않았을 것 같기도 합니다. 하지만 무료 버전이어서 그런건지 아니면 프로그램 자체의 최적화가 잘 안되어 있어서 그런건지 중간중간 렉이 엄청났습니다. 

물론...우리 그램이 비행기 이륙전인건..ㅎㅎ 부가적인 이유가 될수 있겠죠 ㅎㅎ

👉  한기영 강사님 - 데이터 분석표현

갓기영님을 다시 영접하여 여지껏 배운것들을 약간 정리하는 시간을 가졌습니다.

사실 DX가 할 일은 그래프만 그리면 다냐? 아니죠.. 그걸 토대로 분석을하고 고객을 설득하는 인사이트를 도출 하는 것이죠. 그렇기에 해당 모델에 대한 성능을 평가해야 합니다. 

그렇기에 항상 배웠었던, recall과 precision 등을 다시금 개념을 정리할 수 있어 다행이었습니다. 계속 헷갈리던 참이였어서..

또한, 비즈니스 관점에서 어떻게 생각해야 하는지에 대한 여러가지 팁을 들을 수 있어 좋았습니다.

계속 강사님들이 너무 잘하시니... 데이터인사이트 회사 들어가고 싶습니다!!

🙋‍♂️ 12주차

👉  KT DX 코칭팀

4일이라는 기간을 프로젝트를 하면서 저희 팀은 대면을 선택했습니다. DX라면 아이디어 공유와 많은 의견들이 바로바로 토의되었으면 좋겠어서 결정한 사안입니다.

이번 미니프로젝트 주제는 119 병원선정 솔루션을 기획하여 환자의 골든타임을 최대한 지켜보자 였습니다. 공공데이터를 수집하고 다듬고 전처리를 하여 ML과 DL 모델에 적용하여 중증환자인지 예측여 그 질환에 맞는 병원을 조회 할 수 있도록 Streamlit을 통해 시각화 하였습니다.

또한, 지도api를 사용해서 실시간으로 병원의 가용응급실 및 가용수술실 데이터를 적용해 현재 환자의 위치에서 가장 가까운 병원을 거리순으로 리스트와 함께 지도로 보여주는 화면도 추가했습니다.

시간은 충분해서 기본사항은 전부 했지만, 살짝 아쉬운 점은 있었다. 프레임워크가 익숙치 않아 UI를 내 맘대로 바꿀만한 시간은 없었다는 점과 여러가지 추가 데이터를 적용해 더 나은 정보를 보여주지 못했다는점이 아쉬웠다. 

속으로만 생각했던 어? 직선거리로만 계산을 했네... 분명 구급차로 움직일텐데 그러면 길찾기를 사용하는 어플들의 데이터를 가져와서 적용해보면 되지 않을까 했지만.. 실행에 옮기지는 못했습니다. 그런데 발표시간이 되어 TMAP의 API를 가져와 적용하는 모습을 보고 조금 자극을 받았습니다!!

👉  1차 AIVLE-DAY - 이재원 강사님

오전에는 AICE Associate  시험을 봤습니다. 정말로 자신있었는데!!! 복습을 그렇게하고 손에도 익었는데....

딥러닝 코드를 치던 중에 시간이 끝나버렸습니다. 사전 연습에서 import를 안해본 저를 후회하는 순간이였습니다.

사소한거 하나 때문에 코드 진행이 안되어,...시간을 잡아먹고... 시간이 부족해 아는것도 다 못쓰다니..

그래서인지 시험이 끝나고 아무 생각도 없이 점심도... 입맛없이 먹어버렸습니다. 

BHC 뿌링클 쿠폰이 왔는데도...기쁘지 않았습니다. 차라리 재시험을 바로 보고 싶은 심정이였습니다.

그렇게 오후에는 특강으로 자연어 처리와 컴퓨터 비전과 관련하여 이재원 강사님에게 수업을 들었습니다.

사실 전부터 조금 관심있던 질문들이 있었는데 조금 해결된 기분이었습니다.

• Chat-GPT가 과연 챗봇인가라는 의문점
• 방대한 데이터와 컴퓨팅 자원을 바탕으로 모델이 충분히 거대해진다.
• 그 결과 일반화 성능만으로도 성능이 뛰어나기 때문에 도메인에 맞는 파인튜닝을 할 필요가 없어질 수도 있다.
• 자연어처리에서 한국어 모델은 사실상 한국어를 쓰는 한국인 외에는 거의 없기 때문에, 유명한 공용어인 영어가 발달속도가 가장 빠를 수 밖에 없다. 추가로 중국어는 더욱이 어렵다는 말씀!!

💡 첫번째 핵심: 이제는 현재 가지고있는 데이터와 기술을 어떻게 활용하고 적용하여 효율을 극대화 할것인가!

💡 두번째 핵심: 데이터사이언스는 각기 다른 분야가 아니라, 모든 것이 밀접하게 관련되어 적용되는 분야다!

강의를 다 듣고... 아 다 같은 맥락에서 내가 하고싶은 분야가 아니라 잘 하는 분야를 찾아야 겠구나라는 것과 다양한 분야의 관심을 두어 도메인을 늘리는게 중요하겠다 라는 생각을 했습니다.

🙋‍♂️ 5주차

👉  박두진 강사님 - 데이터 수집

공공 API사용법을 배우고 난 뒤, 쉽게 말하면 웹 크롤링을 배웠습니다.

웹 페이지 유형에 따라 동적페이지와 정적 페이지로 나누어서 차근차근 하나씩 실습을 통해 수업을 따라갔습니다.

동적페이지에서는 Selenium과 BeautifulSoup를 통해 공부했고, 

정적페이지는 Parsing Package로 BeautifulSoup으로 실습을 했습니다.

그 전에도, 웹 크롤링의 경험이 있었기 때문에 크게 어려움이 없던 강의 였습니다.

👉  코칭팀의 강사님들 - 미니 프로젝트 2차

수요일이 3.1절 공휴일이라 정말 잘 쉬었습니다. 하지만, 프로젝트는 언제나 찾아 오는법...

이번 프로젝트는 서울특별시의 대중교통인 버스와 지하철의 시설 추가가 필요한 지역을 선정하는 것을 목표로 두고 데이터의 전처리를 하는 것이였습니다.

즉, 팀원들과 여러가지 가설을 세워 데이터에서 의미를 도출해 검증을 하는 프로젝트!!

여기서부터는 직접 내가 데이터의 KEY를 신청하여 데이터를 전처리를 해보는데 엄청난 뿌듯함과 희열을 느꼈습니다.

항상 제공만 받아서 그런지, 다른 데이터들도 관심이 생겨 여러가지 다른 데이터들과도 접목해볼까라는 생각도 했습니다.

미니프로젝트는 주어진 PPT의 가이드를 다 맞췄지만, 도메인 지식이라는 것이 정말 중요하구나 라는 것을 알 수 있는 계기가 되었습니다. 프로젝트의 목표도 그렇지만, 데이터 자체를 이해하는데 오랜시간이 걸렸고, 유의미한 가설을 세우는 것 조차 신중해야 했습니다.

하지만, 여러가지 데이터 분석을 통해 시각화하여 고객을 설득하는 컨설턴트의 직무가 조금 더 와닿았던 프로젝트였습니다.

🙋‍♂️ 6주차

👉  이장래 강사님 - 머신 러닝

갓장래님을 다시 영접하며, 머신러닝에 드디어 발을 들여 놓았습니다.

• 지도 학습 : 학습 대상이 되는 데이터에 정답을 주어 패턴을 익히는 방법
• 비지도 학습 : 정답이 없는 데이터 만으로 배우게 하는 방법
• 강화 학습 : 선택된 결과에 따라 보상을 얻어 행동을 꾸준히 개선하며 배우는 방법

이 강의에서는 지도학습만을 배웠고, 주로 회귀와 분류문제의 유형을 실습하며 공부했습니다.

다시한번, 위의 표로 정리를 하니 차이점과 개념들이 다시 정리되는 것 같네요.

🙋‍♂️ 7주차

👉  이장래 강사님 - 머신 러닝

이 외에도 교차검증, 하이퍼파라미터의 튜닝 그리고 앙상블(Ensemble) 기법까지 여러가지를 실습을 통해 배웠습니다.

또한, 앙상블 알고리즘인 보팅, 배깅 그리고 스태킹을 배우면서 파라미터의 종류들을 더 자세히 알 수 있었고, 곧 시작될 미니 프로젝트 전에 사이킷런을 계속 뒤적거리며 복습을 할 수 있었습니다.

👉  최용배 강사님 - 미니 프로젝트 3차

"AI 분류 Case 미션 해결을 통해 데이터 분석 역량과 모델링 역량을 향상 시키고 실무 해결에 대한 경험을 쌓는다"

라는 프로젝트 의미를 두고, 3차 미프가 시작되었습니다.

메인 목표는 스마트워치의 데이터로 특정 행동패턴을 분류할 수 있는 AI모델을 만들어, 중요한 영향을 끼치는 feature를 선별하는 것이었습니다.

하지만, 이 기간중 하루를 저는 예비군을 다녀오는 바람에..... 1일차를 빼먹었습니다. 동원훈련 끝난게 얼마나 다행인지...

그럼에도 팀원들의 배려와 관심으로...흑 데이터셋도 받고 답안을 받아 예비군을 다녀와 밤새 혼자 실습을 해서 겨우 따라갈 수 있었습니다.

그리고 대망의 첫 대면 미니 프로젝트이기도 했습니다. 항상 온라인으로만 하다가 교육장을 방문하니 매우 들떠있었습니다. 그래서인지 매니저님이 사진 찍으러왔을떄 이상한 포즈도 취해버렸네요..

그렇게 저희 팀은 AI모델링을 한 후 많은 튜닝을 시도하였습니다. 그렇게 얻은 결과를 성공적으로 파인-애플 S대리님께 결과를 보낼 수 있었습니다!!

🙋‍♂️ 8주차

👉  한기영 강사님 - 딥러닝

의외로 할만 하다는 느낌을 받으며 머신러닝을 끝내고 나니 딥러닝을 마주치게 되었습니다. 하지만 갓기영 강사님이기 때문에 시작부터 신나있었습니다. 

딥러닝 또한 머신러닝과 같이 회귀와 분류로 나뉘었고, 결국에는 오차가 적은 모델을 만드는 과정을 진행 하는 것이였습니다. 머신러닝과의 중요한 차이점이라면, 데이터의 전처리 단계에서 하는 스케일링 여부 입니다. 딥러닝은 필수로 꼭 스케일링을 한 후, 모델을 선언해야 합니다.

👉  김건영 강사님 - 시각지능 딥러닝

CNN을 진행하기 전, 딥러닝을 한번 쭈욱 복습을 해 주셔서 정말 다행인 시간이었습니다. 

CNN은 Convolutional Neural Network의 약어로 합성곱 신경망이라고도 합니다. 용어가 처음에는 의학용어 같았습니다...

위에서 배운 딥러닝의 Max-pooling과 Conv2D등의 레이어들이 추가되어 진행이 되었습니다. 확실히 머신러닝이든 딥러닝이든 딥하게 들어가니 어렵습니다!

여기서 또 한번, 머신러닝 때 배운 회귀와 분류의 기본기를 다졌던 것이 매우 큰 도움이 되었습니다.

항상 느끼는 것이지만, 지금의 나는 더 이상 잃을게 없다. 책 펴고 자격증 공부도 열심히 해보자!!

🙋‍♂️ 1주차

👉  이장래 강사님 - 데이터 다루기

에이블스쿨의 모든 교육 및 출결 등은 ALIVE EDU 플랫폼에서 이루어지고 있습니다.

1주차는 파이썬의 사용법을 익히는 시간이었는데 VS Code나 PyCharm이 아닌 Jupyter의 Notebook 혹은  Lab으로 진행하였습니다.

프로그래밍 언어에 대해 조금은 알고 있는 저에게는 너무 기본이었기 때문에 지루한 감이 조금은 있었지만, 기본을 다시 한번 다지기에

좋은 기회라고 생각하여 가지고 있던 개념서와 함께 다시 공부하는 한 주였습니다.

🙋‍♂️ 2주차

👉  이장래 강사님 - 데이터 다루기 + 데이터 다듬기

파이썬을 통해 만든 코드나 결과물을 엑셀 파일을 통해 다루는법과 이메일을 보내는 등의 실습 코드를 진행하였습니다.

하나의 주제가 끝날 때여서 Self-Test를 진행 했는데, 많이 반성하고...... 복습을 열심히 하자는 마음을 다시 한번 먹습니다.

데이터를 다루는 법을 끝내고, 데이터를 탐색, 조회하고 집계하여 전처리하는 법을 그 유명한 numpy와 pandas를 통해 배웠습니다.

import numpy as np
import pandas as pd

제가 수강하고 있는 코스는 DX이기에 데이터 분석에 있어 가장 중요한 기본 스킬이지 않을까 생각이 되는 파트 입니다.

추가로, Word Cloud를 시각화하는 시도를 해보았는데, 저는 스티브 잡스의 연설문을 기반으로 해당 이미지를 적용했는데 뭔가 재미있었습니다. 확실히 눈으로 보여지는 결과물이 나와서인지 아! 지금부터 데이터 분석의 시작이구나 라는 것을 느꼈던 한 주였습니다.

+로 나긋나긋한 갓장래 강사님의 자세와 태도를 본 받고 싶습니다. 나긋나긋한 목소리로 모두를 케어하는 모습에 정말 존경심이 들어 반해버렸습니다. 사람이 단아하고 우아하다는 느낌을 받은건 처음이였던 것 같습니다. 말 한마디가 천냥 빚을 갚는다는데, 저도 조금은 저런 자세를 가져보았으면 하는 목표를 가져봅니다.

🙋‍♂️ 3주차

👉  이호준 강사님 - 미니 프로젝트 1차

대망의 첫 미니 프로젝트!! 처음에는 열정과 의지가 강력했지만! 조금은 긴장도 되었던 시간이였습니다.

저는 겉으로는 티가 안나지만... 관심 받는걸 조금은 즐기는 편이라 말도 자주 하는 편인 성격입니다.

과제는 기본적으로 오픈되어있는 공공데이터를 사용해 데이터를 전처리하여 시각화하는 것이였습니다.

저의 첫번째 미프는 비대면으로 진행했지만, 팀원들의 다양한 의견도 들으면서 다양한 시각화를 볼 수 있는 좋은 기회가 되었습니다

🙋‍♂️ 4주차

👉  한기영 강사님 - 데이터 분석

1차 미니프로젝트로 진이 빠지고, 여러번의 작심삼일도 느슨해졌던 한 주였습니다. 

갓기영 강사님을 만나 단변량과 이변량 분석법을 통해 많은 통계적 이론을 배웠습니다.

그럼에도, 갓기영 강사님의 재미있는 실무 경험과 여러번 해주는 반복 실습으로 수월하게 수업을 들었습니다.

Self-Test도 갓이었다는...

👉  김한성 강사님 - 데이터 수집

마지막 날에는 김한성 강사님을 통해 Open API사용법과 데이터를 수집하는 방법을 배워 여러가지 실습을 했습니다.

길면 길고, 짧으면 짧은 한달이 지났지만, 배울 것은 많기에 복습이 답임을 느끼고 있습니다!

🙋‍♂️ 랩탑 수령

1월 27일 광화문에 위치한 KT 광화문빌딩을 방문하고 교육에 필요한 랩탑을 수령해왔습니다. 날씨가 춥기도 했지만, 광화문은 바람이 엄청 불어 더 추웠습니다. 그래도 파리의 3대 미술관 중 하나인 퐁피두 센터 건축가가 설계한 작품이라고 들었는데 위치도 좋았고 건물이 이뻤습니다.

그렇게 건물로 지하로 들어간 후 대기하는 사람이 많다는 말에 지원자가 진짜 많긴 했구나 라는 걸 느끼기도 했습니다.

어느 정도 절차를 거친 후 랩탑의 상태와 프로그램 설치 유무를 가이드에 따라 확인한 후 나올 수 있었습니다. 제 손에는 샤오미 볼펜과 AIVLE 에코백 그리고 랩탑이 들려 있었습니다.

그보다 안내해 주시는 직원분 너무 착하셔서 감동 한번 받고, 마지막에 다 끝나고 나올 때에도 파이팅 하라는 말에 한번 더 감동을 받았네요.

🙋‍♂️ Opening Day

1월 31일 쇼미 더머니를 통해 즐겨 듣던 언오피셜보이의 축하 인사와 "Self Motivation"이라는 랩과 함께 오리엔테이션이 시작되었습니다. 워낙 즐겨 듣는 장르이기 때문에 조금은 재미있기도 했지만, 너무 빠른 세상 어제와 다른 세상이라는 말이 콕콕 박히기 시작하면서부터 나도 동기부여를 강하게 가져보자라는 생각을 하게 되네요.

👉 AI트랙과 DX트랙의 전체 오리엔테이션

두 분의 MC가 나오셔서 진행을 하시는데 Vlog도 보고 재미있었습니다.

• 커리큘럼의 설명과 에이블 강사님들의 조언
• 채용연계와 정보와 계열사 취업지원 프로그램

👉 반별 오리엔테이션

사전에 등록을 하면서 각 반을 배정받았습니다. 그리고 안내 이메일로 온 화상미팅 링크를 통해 MS팀즈로 입장했습니다. 거기서 저희의 새로운 매니저님이 아주 긍정적인 기운을 내뿜어 주셨습니다. ㅎㅎㅎ

• 9:20 ~ 5:20까지 아침 출석 체크인과 오후 체크아웃
• 휴가 또는 외출은 최소 1일 전에 알려주기 (휴가는 단위기간 동안 1일 가능)
• 취업 면접 또는 병원 같은 방문이 있을 때는 그에 맞는 증빙서류를 제출 (일주일 이내)

🙋‍♂️ 명사 특강

오전에 전체 및 반별 오리엔테이션 후 점심시간을 가졌습니다.

그리고 오후에는 KT 융합기술원 AI2XL 연구소장이신 배순민 상무님과

KAIST의 조대곤 교수님의 특강이 있었습니다.

👉 배순민 소장님의 특강

현재 KT그룹에서 진행 중인 여러 가지 사업 및 경쟁업체들의 대해 소개를 해주셨습니다.

• Google의 AI
• Microsoft의 AI를 활용한 Azure Service
• 국내 기업들의 AI동향
• AI를 통한 DIGICO KT 전환 가속화
• 새로 진행 중인 KT의 MI:DEUM 초거대 AI 프로젝트
• AICC (AI Contact Center) 인공지능 컨택트센터

이외에도 정말 많은 정보를 알려주셨는데 그중에서도 강조해 주신 초거대 AI가 가장 인상 깊었습니다. 꾸준히는 아니지만 읽었던 뉴스들이나 이벤트들에서 초거대 AI 시장의 본격적인 경쟁이 시작된 건 2020년 GPT-3이 나오면서부터인 걸로 알고 있습니다. KT의 MI:DEUM은 방대한 태스크를 명시적으로 학습하면서 고객경험 혁신과 Enterprise Biz를 혁신을 목표로 하고 있습니다.

정말 대한민국의 AI 산업을 이끄는 사람 중 하나라고 해도 과언이 아닌 분의 강연은 정말 인상 깊었습니다. 사람으로부터 풍겨오는 전문 지식과 그 노련함이 화상을 뚫고 나오는 것 같았습니다. 인터넷에 소장님의 성함을 검색해 보면 어느 정도인지 알 수 있지 않을까요.

👉 조대곤 교수님의 특강

• DX 정의는 무엇인가 
  • Digitization : 말 그대로 아날로그의 형태가 디지털화하다입니다.
  • Digitalization: 디지털화가 된 데이터 및 정보를 이용해서 업무의 프로세스를 디지털화하는 것입니다.
  • Digital Transformation : 위의 두 가지를 포함하고 비즈니스 모델의 변화까지 포함하는 개념으로 기업과 고객 모두에게 새로운 가치를 제공하는 것을 목표로 두는 디지털 전환을 의미합니다.

• 음악 시장을 사례로 보는 디지털 전환
  • 코로나 이후 음원 소비량이 증가했을까라는 질문이었지만, 상식적으로 재태 근무가 늘어나고 쉬는 시간이 생겼기 때문에 증가했을 거라 생각했다.
  • 하지만, 데이터는 반대로 감소한 것을 보여주었다. 
  • 이유는 재택근무로 인해 사람들의 야외 이동시간이 줄었고, 노래 스트리밍을 하지 않기 때문

이외에도 여러 가지 재미있고, 흥미가 있는 예시가 있었습니다.

강의도 정말 재미있었고, 막힘없는 강의에 박수를 칠 수밖에 없었다. 인용해 주셨던 인용구가 두 개 정도 있던 것 같은데

DX트랙으로 지원한 만큼 아래와 같은 인용구가 가장 인상 깊었다.

"진정한 탐험은 새로운 풍경이 펼쳐진 곳을 찾는 것이 아니라 새로운 시각으로 여행을 하는 것이다."

물론, 모두에게 처음은 있지만 어디까지 성장하느냐는 나의 각오와 노력이 필요하다고 생각한다. 기회는 오면 잡고, 선택은 신중하게!!! 

🙋‍♂️ AIVLE School 이 뭔가요?

AIVLE School(에이블스쿨) 은 KT의 ‘AI 인재 양성 경험과 노하우’를 내부에서 외부로 확장하여, 고용노동부 K-Digital Training 과 함께 대한민국 청년들을 ‘기업 실무형 AI/DX인재’로 양성하고, 일자리 창출에 기여하는 교육 프로그램입니다.

※ AIVLE School에 참여하는 모든 사람 = ‘AIVLER’ (에이블러)

🙋‍♂️  DX 컨설턴트의 커리큘럼이 어떻게 되나요?

위와 같은 과목과 방법들을 배우면서 실무에 가까운 실습을 미니 프로젝트를 통해 할 수 있습니다.

정보가 더 필요하신 분은 KT AIVLE 공식사이트 한번 방문해서 살펴보시길 추천드립니다.

🙋‍♂️  서류 전형

개인적인 정보를 전부 입력 후에는 자기소개서를 써야 하는 항목이 나타납니다.

🔸 Q1. 에이블 스쿨에 지원하게 된 이유와 앞으로 AI/DX 분야에서 어떠한 인재로 성장하고 싶은지 향후 계획, 포부에 대해 작성해 주세요.

• 제가 경험했던 것들을 통해 DX가 무엇인지 또는 어떻게 적용을 해야 하는지에 대해 적었던 것 같아요. 그리고 무엇보다 동기는 절실하기에... 진정성을 담아 적었습니다. 이 질문을 고민하면서 DX의 정의를 정말 많이 찾아보고 추후 공부할 때 어느 방향으로 공부를 집중할지 더 확실히 정하는 시간이 되었던 것 같습니다.

🔸 Q2. 본인의 성장, 취업을 위해 노력한 활동과 이를 통해 얻은 결과 및 소감에 대해 작성해 주세요.

• 저는 해커톤 경험이 있어서 적는 데에 큰 어려움은 없었습니다. 그래도 무엇을 배웠는지를 정확히 언급해 주었습니다. 아마 특별히 경험이 없으셔도 전부 조별과제는 해본 적 있을 것이니 그것을 응용해도 좋을 것 같습니다.

🙋‍♂️  인적성 검사

KT의 전용 매뉴얼을 사용해야 합니다. 전용 매뉴얼을 사용하는 만큼 사전테스트는 꼭 해보시길 바랍니다. 적성 검사에 필요한 계산기를 직접 사용할 수 없지만, 전용 매뉴얼 속에 마우스로 사용할 수 있도록 왼쪽에 적용되어 있었습니다. 

하지만, 저는 솔직히 인적성검사 공부를 하지 않았습니다. 물론 취업 및 이직 준비를 꾸준히 하고 있기에 몇 번 봐본 경험은 있었지만, 모르는 건 모른 채로 시간이 부족하면 부족한 대로 정답이라고 생각하는 것만 골라 답을 했습니다.

떠도는 소문에는 찍어서 틀리면 감점이다라는 소리도 있는데 팩트체크가 된 소문인지는 잘 모르겠네요. 많은 분들이 교재 같은 것도 많이 사서 푸시는데 확실히 처음 접해보는 테스트라면 연습이 많이 될 것 같다고 생각이 됩니다.

• 언어 20문항(20분)
• 언어 및 수 추리 20문항(25분)
• 수리 20문항(25분)
• 도형 15문항(20분)해서
• 총 90분과 인성검사(55분)로 구성

의외로 집중을 매우 요하기 때문에 사전 준비는 꼭 해두시길 조언해 드립니다. 추가적으로, 간단하게 검색만 해보아도 KT인적성 관련하여 많은 책들이 있기 때문에 참고하시면 될 것 같습니다.

마지막으로, DX의 합격을 하고 보니, AI 트랙으로도 지원을 해볼 걸 이라는 후회가 살짝 되기도 합니다. 만약 다음 기수가 이 글을 본다면, 트랙을 선택하는 데에 조금 고민해 보시길...

마지막으로, KT AIVLE 스쿨을 선택한 이유는 실무를 경험해 볼 수 있는 것이기도 하지만 게으른 현재의 저에게 계속해서 생겨나는 스터디모임과 다른 분들의 열정에 자극을 받기 위함도 있었습니다. 공부를 하기 위해 모인 만큼, 취업이라는 절실함을 가진 사람들의 모임인 만큼 교육의 대한 목표가 확실했기 때문입니다.

만약 방에서 독학이 안된다면!! 점점 자신감만 잃어간다면!! 외부활동을 통해 도전해보시는 걸 추천드립니다!!