[AITech] 20220217 - 회고

회고

5주차의 4일차가 지나갔다. 5주차를 시작한 게 어제 같은데, 벌써 내일이면 5주차도 끝이다. (정말 빠르네…ㅎㅎ)

전체적인 한 주의 회고는 내일 하기로 하고, 오늘은 어제 오늘 학습한 내용들에 대한 회고를 해본다. 어제 오늘은 Product Serving 파트에는 Docker, MLflow를 학습했고 Special Lecture 파트에서는 AI Ethics, Full Stack Engineering, AI Career Developing 등에 대한 이야기를 하였다.

Product Serving 파트를 학습하면서 느낀 점은 현업에서의 협업을 위해서는 실력은 기본이고, 남들과 쉽고 빠르게 작업할 수 있을 만한 지식이 있어야 한다는 것이다. 지금까지 Cloud System에 대한 중요성을 느끼기 쉽지 않았는데(이는 접할 기회가 거의 없어서 그런 것 같다), AI Engineering 과정에서도 Cloud System이 필수적이며 어떤 것들이 왜 사용되는지 한 번 쭉 훑은 느낌이라 그 인사이트를 얻을 수 있어서 좋았다. 아직 MLflow에 대한 내용은 잘 소화하지 못했지만, Docker는 꽤 흥미도 생기고 필수적인 역량이라고 하니 교육과정 중이든 끝나고든 꼭 먼저 학습해야 할 것 같다.

Special Lecture 파트를 들어면서 느낀 점은 오직 Engineering만 하려고 하면 안되고, 다른 분야의 역량들을 함께 함양해야 하는 시기에 있다는 것이다. 때로 웹이라든가, UI적인 일을 할 때면 이 일이 내가 AI Engineer가 되는 데 도움이 될까…라는 생각에 흥미가 잘 생기지 않았는데, 이번 강의로 앞으로는 그러지 않을 것 같다. Frontend, Backend, Research 등 기본적인 ML Enginnering 역량에 더하여 나만의 특장점이 있어야 그만큼 경쟁력이 생긴다는 것을 알았다. 그래서 많은 역량을 필요로 하는 이 시점에, 내가 하고 싶은 것은 무엇인지, 잘 하는 것은 무엇인지에 대해 계속해서 탐구하고 발전시키는 것이 그만큼 중요하다는 생각을 하였다.

강사 님은 마지막으로 다음과 같은 조언들을 남겨주셨다.

• 모든 일은 시작이 제일 어렵다. 익숙한 언어+가장 적은 기능+가장 쉬운 Framework부터 시작해라.
• 절대 처음부터 너무 잘 만드려고 하지 마라. 대신, 최대한 빨리 ‘완성’해라.
• 모든 stack에서 초~중급 수준을 유지하는 것은 좋은 게 아니다. 전문 분야를 정해라.
• 새로운 것에 대한 두려움을 없애기 위해 반복적으로 접해라.
• ML Enginner라면, 하나의 논문을 구현하고, Demo page를 만들어보는 프로세스를 한 번 해보길 강력히 추천한다. 그리고 나면 여러 지식들을 알게 될 것이고, 만들고 싶은 것이 생길 것이다.

AI와 HCI에 계속해서 관심이 커지고 있는 현시점에, 내가 내 가치를 더욱 더 올리기 위해서는 무엇을 하는 것이 좋을지 고민하고, 행동으로 옮겨야 할 시기인 것 같다. 화이팅하자!!!