PARD 인공지능 스터디 회고

안녕하세요! PARD 에 기획파트원(PM)으로 참여하고 있는 김정훈 입니다. 

PARD에선 ‘함께 자라기: 협업 역량 강화하기’, ’DART 기초부터 파헤치기’, ‘엉금엉금 블렌더’ 등 기획, 디자인, 개발 파트 구성원들이 어울려 스터디를 꾸준히 진행하고 있는데요.

데이터 과학에 관심이 많아 3월 초반을 시작으로 기획파트의 예은 님과 함께 인공지능 스터디 개설을 협의하고 구상하게 되었습니다. (예은 님은 생성 인공지능과 ESG와 같은 소셜 서비스에 예전부터 관심을 갖고 계셨어요^^) 

스터디를 개최한 목적은 크게 세 가지입니다. 

1. 인공지능, 공부할 분야가 정말 넓고 다양하다!
2. 트랜드가 너무 빨라 혼자 공부하려니 버겁다!
3. 시대가 시대인지라 PARD에서도 인공지능을 활용한 서비스가 나올 수 있는데, 어떤 서비스를 개발하게 될지 미리 애기 나눠보았으면 한다!

이후 스터디원들을 모집하고, 지난 수요일인 4월 26일 첫 스터디를 진행했습니다!

<<<<<<<<상세한 스터디 내용은 아래에서 확인하실 수 있습니다!>>>>>>>>

자기소개 시간 뒤에, 인공지능 스터디에 참여한 이유와 인공지능 공부 중 어떤 분야에 관심이 있는지 나누었습니다!

스터디원들의 답변은 다음과 같았어요 :)

-디자인, 기획, 개발 등 나와 다른 분야에서 일하는 사람들은 어떤 인공지능 공부를 하고 있는지, 인공지능 공부를 통해 어떤 효용을 기대하는지 궁금해요

-인공지능을 공부하는 각기 다른 전공사람들의 색다른 의견을 듣고 싶어요

-인공지능을 실질적으로 ‘내가’ 어떻게 활용할 수 있는지 궁금해요

-생성형 인공지능에 관심 있어요!

-web ai에 관심있어요!

그 후엔 본격적으로 아카이빙 해온 주제에 대해 각자가 짧은 시간 안에 소개하는 시간을 가졌는데요! 주제와 나눈 질문은 다음과 같습니다~

-성찬 주제: 트랜드는 기술을 따르는가, 자본을 따르는가?

기술이 먼저? 자본이 먼저? 누가 사회의 성장을 견인하는가?

-정훈 주제: 딥러닝? multitask learning?

multitask learning을 자율주행과 같은 상황 말고 언제 사용할 수 있을까?

-진서 님 주제: machine learning VS deep learning

딥러닝은 개발자도 설명하기 어려운 프로그래밍(블랙박스)을 할 수 있는데 정말 사람의 지능을 넘을 수 있을까? 머신러닝과 딥러닝의 차이점이 무엇일까? 딥러닝은 언제 공부하는 것이 좋을까?

-예은 님 주제: 머스크 VS 알트만

오픈AI의 목표인 ‘AI기술의 민주화’를 위해 세부정보를 공개하는 것이 옳은가 vs 경쟁 우위를 유지하는 것이 옳은가? 뉴럴링크의 BCI 기술이 어떤 효용을 가져다 줄 수 있을 것이라 생각하는지?

-현서 님 주제: AI리터러시와 spatial AI

AI리터러시와 전문 도메인 분야와 소비자들의 관심사가 맞물려 어떠한 B2C 서비스가 나올 수 있을까?

AI 전문 엔지니어가 아닌 입장에서는 AI 기술의 발전을 어떻게 바라볼 수 있을까?

ai가 추상적(의미 파악) 세계의 작업으로의 접근을 어떻게 하게될 수 있을까?

-재인 님 주제: AI시대를 대비하는 법

인공지능에 대체되기 쉬운 직업은? AI가 맥락을 기억하면서 다음 대화를 이어갈 수 있나? 인공지능을 어디에 어떻게 활용해야 할까?

미래에 얼마나 더 대단한 인공지능이 나올까?

1시간 20분이라는 런닝 타임이 야속하게 느껴질 정도로 많은 대화가 오고 갔는데요. 재밌는 질문과 주제들을 들고 와주신 스터디원 덕분이 아닌가 생각합니다^^ 질문 하나씩만 해도 보탤 말도 많고 생각해볼 것도 많은지라 시간 배분과 발표 배분을 다시 설정해서, 차주 미팅부터는 좀 더 유동적으로 토의가 이뤄질 수 있도록 미팅 진행방식이 조정되겠습니다.

<<<<<<<<읽어주셔서 감사합니다>>>>>>>>>

그럼 인공지능 스터디 모임은 다음주 스터디 회의록으로 찾아뵙겠습니다!ㅎㅎ