지난주 월요일, 종강 전에 신청했던 LG AImers 활동을 진행할 수 있다는 연락을 받았다.
웹,앱 개발보다 데이터, 머신러닝과 같은 분야에 더 관심을 가지고 있었으면서 관련 활동이 전혀 없었던 나에게 좋은 기회라고 생각하여 신청하였는데 이렇게 할 수 있게 되어서 좋다. 겨울 방학을 더 알차게 보낼 수 있을지도
LG AImers 활동은 1월달 동안은 교육이 이루어지고, 2월달은 온라인 해커톤이 이루어진다.
오늘은 1일차이기 때문에 온라인 교육을 한 달 동안 어떻게 공부할 지 계획을 세웠다.
대략적인 계획이긴 하나 너무 세세하게 세우면 무리가 있기에 이 정도로 만족하고자 한다.
module3,4가 다른 챕터보다 강의가 많아서 신경을 많이 써서 공부하여야 할 것 같다.
그리고 필수로 들어야 하는 과정 말고도 강화학습에 대해 공부하고 싶다. 학교를 다니면서 데이터 사이언스, 머신러닝 관련 수업을 여럿 들었지만 지도학습에 대해서만 학습한 경우가 많았는데 이번 기회에 다른 학교 교수님 수업을 듣게 되면 도움이 크게 될 거라고 생각된다. 그러려면 게으름 부리지 않고 부지런히 공부해야겠지
또한 오늘은 계획만 세우지 않았다. 1일차인만큼 Module 1에 대해서도 학습하였다. 첫번째 챕터는 데이터를 다루고 학습 모델을 만드는 데이터 사이언티스트로서 알고 있어야 할 윤리적 가치관에 대해서 교육을 받았다.
평소 대학 수업에서 이수를 하여 데이터 사이언스 관련 수업을 들었기 때문에 이에 대해 잘 알고 있다고 자신하였다. 그러나 이 수업을 통해 시야가 더 넓어졌다고 느낀다.
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설명 가능한 AI, XAI에 대해 존재만 인지하고 있었지 이것이 왜 필요한지 생각해본 적이 없었으나 이번 강의를 통해 '사람이 인공지능의 결정을 따르기 위해서는 그에 따른 충분한 설명이 필요하다'는 사실을 확인할 수 있었다.
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데이터를 무작정 수집하고 가공할 것이 아니라, 적절한 윤리적 관점을 적용하여야 하며 그에 따라 적절히 가공할 줄 알아야 한다는 점 역시 다시 인지할 수 있었다.
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인공지능을 사용할 때, 개발자,기획자,데이터 제공자 등 어떤 사람에게 저작권을 부여할지 관련 이슈와 인공지능에게 권한을 부여할 법적 제도가 존재하지 않음을 배웠다.
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트롤리 문제, '특정 상황이 주어졌을 때 누굴 보호해야 하는가'에 대한 의견을 수집하였을 때 결과 존재함을 알 수 있었다. 하지만 이러한 논의가 이루어지지 않은 채 상용화 중인 서비스가 현재 많이 존재한다는 점에 대해 다시 생각해보게 된 계기였다.
이 밖에도 현재 데이터 학습 모델이 할 수 있는 일들에 대해서도 확인할 수 있었던 좋은 수업이었다.
