"고장난 라디오 고칠 수 있어?"

제가 전자공학과에 입학한 후 친구로부터 받은 질문입니다. 뭐, 대답은 했습니다. "전자공학과에서는 라디오 만드는 원리를 배우는 것이지 고장난 전자제품 고치는 것은 우리 일이 아니고..."

이론으로 무장한 전문가보다 문제 해결사가 필요한 경우가 더 많습니다. 저는 실전 문제 해결이 더 중요하다고 생각합니다.

최근에는 머신러닝으로 금융, 에너지, 전자, 중장비, 물류, 신약개발, 식품 등 산업 영역의 문제를 해결하는 일을 하고 있는데, 정말 배울 것도 많고 할 일도 무궁무진한 영역인 것 같습니다. 본업은 교수지만 (강원대 컴퓨터공학과), 현장의 문제해결에 관심이 많아 여러 겸직을 하고 있습니다. AI신약개발지원센터장, KAIST 겸임교수, 그리고 데이터사이언스랩 대표를 맡고 있습니다.

AI 시대에 가장 필요한 인재는 실전 문제를 해결할 수 있는 데이터 사이언티스트라고 믿으며 여러분 모두 인기 있는 데이터 사이언티스트가 되기를 바랍니다.

김화종

로드맵