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인공지능과 추천 시스템 강의 노트 (14/16) - 2025.12.6.

Chaesang Jung
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들어가며

토요일 새벽에 공항에 도착했고, 간밤에 큰 눈이 왔다던 겨울의 서울 풍경이었다. 바로 여의도로 출근해서 이야기들을 진행했다.

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마지막 학기에는 학생들의 과제 발표를 나누는 시간으로 기획했었는데 시간이 비게 되어서 그 공간을 이번 학기 최근에 진행한 여러 대가들의 공개 강의들을 준비했다. 미처 준비가 되지 못한 시간들을 유튜브로 때우는 거 같은 미안함도 있었지만, 나름 돌발 변수가 생긴 상황에 어중간한 내용들을 보여 주기보다는 꽤 공들여서 최신의 의미 있는 내용들을 준비했다.

 

준비한 내용들

14주) 강의 update

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여느 주와 다름 없이 다양한 영역에서 꽤 여러 일들이 일어난 한 주였고, Ilya Sutskever 를 비롯한 대가들의 다른 방식으로 AGI 에 접근하는 것에 대한 이야기들이 관심을 끌었으며, 은근히 SW 적으로 치고 나오는 NVidia 이야기들도 주목할 만하겠다.

 

Stanford AI Club: Jeff Dean on Important AI Trends

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얼마전 Jeff Dean 이 구글에서 일어났던 프로젝트들 중심으로 AI trend 를 설명해 준 내용들이 담겨 있다. ‘내가 해 봐서 아는’ 것들 위주로만 모아 놓은 것인데도 깊이가 깊고, 덤으로 최근 Gemini 가 적용되는 제품들이 소개된다.

 

중간 과제 EDA report ( part 1 )

Kaggle 등의 공개적으로 나와 있는 데이터들 중 일부를 골라 회사 상사 등의 관계자들에게 EDA 보고서를 쓰는 것을 개인 과제로 중간 과제로 놓았다. 각각 제한이 있는 데이터셋들이지만, 이들을 분석하는 과정에서 데이터들이 가르쳐 주는 내용들, 도메인에 대한 분석들을 꽤 잘 나누어 주는 내용들이었다. Syllabus 의 pre-requisite 에도 불구하고 몇몇 학생들은 처음 Python 을 접했지만, coding assistant 의 도움을 받든지, 구글링을 이용하든지 진행해 주기를 바랬고. 한계가 어떠한지, 분석하는 방법이 어떠했는지, 분석된 결과가 보고서의 형식이 어떠했는지 등을 피드백을 각각 주고 받았다. 각자 강점이 있는 도메인에 있는 내용들을 찾기를 이야기했고, 덕분에 많이 배우게 되었다.

 

아래는 학생들이 제출한 보고서의 제목들이다.

 

 

맺으며

연말 여러 복잡한 일정과 함께 몰려 드는 과제 피드백들이 꽤 버겁지만 많은 걸 새로 알게 되어 소소한 기쁨이 있다. 하지만, 채점도 진행을 시작해야 하겠고, 정신 없는 12월이 될 거 같다.

대학 교육 기타 인공지능 추천시스템

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