인공지능과의 일자리 경쟁 주제 토론,주장하는 글쓰기

인공지능과의 일자리 경쟁 주제 토론,주장하는 글쓰기

육아결혼노후 이럴때 IT 교수, 박사들 사이에서도 인공지능 전공자는 자기 집의 뒷산정도의 등산 실력으로 달을 정복하겠다고 외치는 것이 인공지능 전공자들이라고 조롱하던 시절도 있었습니다. 본인도 인공지능으로 논문을 작성하고, 심사를 받을려고 저널에 투고하면 심사위원들도 잘 모르던 시절이 있었습니다. 특히 국제 저널 흔히 언급하는 SCI 논문 등에 투고하면 외국 AI 전문가들조차도 심사에 어려움을 겪는 시기가 있었습니다. 때론 SCI 논문 심사위원으로 인공지능 연관 분야 논문을 심사하면서 인공지능의 범위가 너무나 넓고 방대함을 느끼는 때도 있었습니다.

1990년대 후반 IT전공자들은 세부전공이 다름에도 불구하고 인터넷이 등장하니까 너도나도 인터넷이 스스로가 전공임을 주장하고, 음성, 영상, 신호, 반도체, 시스템 등등 전공이면서 2000년대 초기 모바일이 세상에 출현하니, 모두들 자기 전공이 모바일 전공이라고 하던 시절도 있었습니다.

수업 과목

과목은 매 학기마다. 다를 수 있으며 아래 과목은 2022년도 기준입니다. 수업은 교수님들께서 여러가지 백그라운드를 가진 점과 직장 생활을 하는 점들을 많이 배려해 주시면서 열의 있게 지도해 주셔서 만족스러웠습니다. 하지만 각자가 미흡한 이론에 대해서는 하나하나 설명하는 건 모두가 원하지 않았기도 했고 그럴 수도 없기에 개인적인 공부가 필요합니다. 일반적인 프로그래밍 능력과 선형대수, 확률과 같은 수학이론시험 그리고 용어 이해를 이해하기 위한 영어능력이 필요합니다.

이 부분들에서 진입장벽이 높은 분야라고 생각했고 분야에 따라 제작된 모델을 구현할 수 있기에 수학은 깊게 공부할 필요는 없지만 발전이 빠른 분야이기에 빠른 습득을 위해 양질의 논문을 읽기 위해서는 꾸준한 영어학습은 필수라고 생각합니다.

기수마다. 좀 다르지만 평균적으로 학기 별 130명 150명 정도 지원하며 2030명 정도 선발하기에 평균 입학 경쟁률은 51 61 정도 됩니다.

면접은 총 23시간 정도 진행되며 한 팀당 약 10분 정도 전개과정 됩니다. 34개의 면접실로 나뉘어 진행하고 한 면접실 당 두 분의 교수님이 진행하십니다. 면접자는 2명씩 들어가게 됩니다. 면접 질문은 어떤 교수님과 면접을 진행하는지에 따라 다르지만 공통적으로 일반적인 자기소개를 하며 공부할 수 있는 기초가 어느 정도 인지 확인합니다.

학우분들의 면접 질문에 대하여 공유하여 보겠습니다.

인공지능 학과 선택과 교육과정

자신의 자녀를 인공지능 전문가로 키우기 위해서는 첫 관문은 입학정원이 많은 전자공학과정보시스템및 정보공학전공이 개설된 전자공학과,정보공학과, 정보통신공학과 일부, 소프트웨어 공학과, 컴퓨터 공학과, 인공지능학과 에 입학해서 정규과정을 거치면 어느 정도의 기초 지식은 습득하게 됩니다. 구체적으로는 프로그램에 대한 스킬, 문제 해결 능력, 알고리즘 검토 심사 구현 능력, 수학에 대한 이성적인 사고 그리고 컴퓨터 공학의 기초 이론시험 정도를 익히고, 학습을 지속해서 하면 인공지능 분야의 전문가로 거듭날수는 있습니다.

추가적으로 서울대학교 연합전문분야 인공지능 학과의 교육과정에서도 유서 깊은 인공지능 전문가를 키우기보다는 융합적인 인공지능 전문가를 지향하면서 실전에 투입 가능한 기능인, 엔지니어 중심의 교육과정으로 구성되어 있습니다. 장래의 복잡 다단한 산업환경에서 창의적인 인공지능 전문가를 위한 방법론에 대한 실습은 부족합니다.

인공지능의 인식의 변화

2016년 이후 알파고가 나오니, 이제 IT분야 전기, 전자 , 컴퓨터 공학 전공자들은 모두들 AI에 열광합니다. 그러면서 온갖 서적들이 인공지능 빅데이터 전문가를 키우는 책을 발간하고, 비전문가, 추가적으로 인문학을 전공한 사람들까지, 한국의 고등수학의 현실을 문제 삼으면서 인공지능 전문가는 코리아에서 요원한 상태라고합니다. 인문학을 전공한 인공지능 전문가라고 자청하는 사람이, 추가적으로 행렬을 고등학교에선 배우기 않는 것이 향후 한국의 인공지능 전문가 양성의 어두운 그림자라고 열변을 토할 때 한편으로 기가 찬다.

사실 행렬은 하루 길어야 일주일 공부하면 인공지능에서 일반적인 행렬 학습은 끝이 난다. 그만큼 전문가가 없습니다.는 반증이기도 합니다. 인공지능은 컴퓨터 공학 전공자들이 전통적으로 배우는 학문입니다.

수여 학위

수여 학위는 인공지능시스템학과 석사Master입니다. 과정 및 코스가 달라도 수여되는 학위는 같습니다. 짧다면 짧고 길다면 긴 2년간의 학업을 마치게 되었습니다. 여러가지 분야의 선생님들과 같이 공부하면서 도움도 정말 많이 받았지만, 코로나 등의 문제로 자주 만나서 친목을 다지지 못한 점이 아쉽습니다. 하지만 기수별과 과전체 톡방이 있어 언제나 도움 주고 이런그런 모임이 생길 수 있는 것이 감사한 마음입니다.

나 또한 다른 사람에게 도움을 줄 수 있도록 성장하는 사람이 되어야겠다고 다짐합니다. 궁금하신 점에 대하여 덧붙인 댓글 남겨주시면 아는 부분에 관련해서 답변드리겠습니다.

자주 묻는 질문