2024년 2학기-인공지능과 추천 시스템 강의 준비

KAIST 경영대학원 Digital Finance MBA

들어가며

작년에 이어 올해에도 KAIST 경영대학원의 Digital Finance MBA 과정에 같은 과목의 강의를 의뢰받았다. 작년의 강의는 초보 교수의 어색한 진행, 원격 수업의 빈도가 높을 수밖에 없던 개인적인 사정, 문과와 이과가 모여 있는 수강생 그룹 등의 난이도가 있어 호불호가 꽤 갈렸고, 따라서 강의 평가가 평균보다 낮았었는데, 그래도 다른 과목들에서 채워 주지 못하는 부분을 다시 부탁을 주셔서 한 학기 더 해 보기로 하였다.

장소와 조건은 작년과 같이 여의도 IFC 빌딩 17층. 금요일 오후 7시-10시, 16주 수업. 임용은 2024년 8월 말부터 1년간. 1주일에 반나절을 선생님으로 지내 보겠다고 하는 개인적인 목표를 유지하며 달성하고 싶고, 일상 시간을 같이 보내고 있는 회사 관계자들께 폐가 가지 않도록 하면서 한국과 미국을 오가려면 긴장을 더 하고 열심히 살아야 겠다는 다짐을 해 본다.

올해는 현재 연구소장을 맡고 있는 인이지(https://www.ineeji.com/ )에서 서류 지원을 해 주셨고, 역시 여러 마음이 들지만 작년과 같이 거창한 생각보다는 직장인들이 업무 후 시간 내서 도전하는 그 노력들에 조그만 도움이라도 되면 싶었고, 여러 이야기들을 나누며 들을 수 있으면 하는 생각을 한다. 다만 불금 오후에 분당에서 여의도로 출퇴근은 꽤 난이도가 있어 보인다.

작년 강의에서 괜찮았던 점들

기말 프로젝트를 발표함에 있어 가제출 - 피드백 - 발표의 사이클이 내용들을 풍부하게 하는 데 도움을 주었다. 출장 등의 공결을 고려한 자유로운 시간 배치도 그 자체로는 좋았다는 생각이다.

인공 지능 부분과 추천 시스템 부분을 나누어 두 개의 다른 이야기를 한 시간씩 풀어 나갔는데, 학기 초에 소재가 충분했을 때는 도움이 많이 되었다. 특히 인공 지능 쪽은 북클럽의 책 같이 읽기와 같은 기대를 했었는데, 갓 출간된 교재 덕을 본 거 같다.

기술과 거리가 있는 절반의 학생들을 바라 보느라 라이브 코딩을 몇 번 못 했는데, 의외로(?) 반응들이 괜찮았었다.

매 주 15분 앞에 그 주에 있었던 AI 관련 뉴스 읽기를 했는데, 좋은 평가들을 받았었다.

작년 강의에서 아쉬웠던 점들

학기말 프로젝트들을 운영했는데, 각 과제들마다 시간 제한을 제대로 하지 못해서 몇몇 과제들에 대해서는 아무말 대잔치처럼 흘러 가는 것에 대한 불만이 있었다. 이 부분은 강제 리모트 상황도 같이 겹쳐서 아쉬움이 많이 남는 부분이다.

수업 중간에 비디오클립을 공유했었는데, 절반 정도는 반응이 좋았지만, 가끔 뜬금 없는 내용들이 15분씩 차지하게 되는 것에 대해서는 불만들이 있었다. 처음 몇 번에 만족했었어야 하는 생각이고, 하반기에는 억지로 비디오 클립을 찾는 노력이 불필요했던 거 같다.

금융회사의 경영 혹은 기획 부서들과 전산쪽의 기술자들이 한 자리에 모여 있는 상황이어서 양쪽을 동시에 만족시키지 못하는 상황이 되기도 했었다. 코딩 관련해서 준비한 내용들도 있었지만, 선을 넘지 못한 느낌이었다.

자유로운 간담회를 운영할 수 있었는데 개인 사정으로 학기말에 가까워서 운영하게 되었다. 학기 앞쪽에 시간을 냈었어야 하는 아쉬움이 있다.

올해 계획

교재 3권을 골랐고, 이를 최대한 '인공 지능', '추천 시스템'의 두 토픽으로 나누어서 진행하려 한다.

추천 시스템 입문 (Recommender System ) - 한빛 미디어 

GPT-4를 활용한 인공지능 앱 개발 - 한빛 미디어 

금융 전문가를 위한 머신러닝 알고리즘 - 위키북스 

이 교과서에 있는 내용들은 GPT 이전 시대의 논의 거리들을 모으고 있어 책 내용을 훑는 것들 심지어 GPT4 조차도 옛날 이야기가 되어 버리게 되어 잘 섞어서 써야 겠다는 생각이다. state-of AI 등을 위한 공간, 특강을 위한 공간 등을 채워 보리라는 생각이다.

이 매거진을 이용해서 자료들을 모을 생각이고, 기록으로 남아 필요한 분들께 도움이 되면 하다.