인공지능과 추천 시스템 - 강의 자료 모음(요약본)

Jan 9. 2024

KAIST 경영대학원에서 Digital Finance MBA 과정에서 개설된 ‘인공지능과 추천시스템' 강의를 마쳤다. 3학점 15주의 일정이 끝났고, 개발의 현장보다는 제품의 관점에서 접근하는 학생들이었고, literacy 를 서로 맞추고, requirement들을 조율하는 그것들을 고민하는 과정들을 담아 내기를 기대했다.

금융의 테두리 안에서 기대하며 인공지능과 추천을 다른 트랙처럼 운용하려 노력했고, 구현에 대한 실습 등은 다른 보충 자료들이 도움되기를 기대했다.

강의 업데이트들

시간들

stat 들

79명의 수강생 ( 정보경영 24명, 디지털금융MBA 54명, 경영공학부 1명 ), 청강생 4명

7번의 remote 수업, 1번의 연장 수업,

47개의 기말 과제

1번의 간담회 형식의 치맥

마무리하며

강의 평가 결과로는 아쉽게도 타 과목 대비 낮은 점수가 나왔다. 전업으로 하시는 다른 과목 교수님들보다 높이 나올 수 없다는 결과는 당연하다 생각하고 있고, 특히 이 과목은 학생들이 금융과 IT의 양 극단에 있어서 적절한 강의 대상을 정하기 어려웠을 거라는 책임교수님의 예상과도 일치하는 아쉽지만 많이 놀랍지는 않은 결과였다.

주관식 질문들로는 배운 게 많았다는 피드백들과 함께 당연하게 정반대의 피드백들도 나왔으며, 학생들로부터는 아래의 의견/지적들이 있었다.

코딩을 포함한 더 심화된 훈련을 하지 못한 것에 대한 아쉬움

중간의 소개 영상들과 책의 내용들을 소개하는 것에서 멈춰 버린 것에 대한 불만들

1주일에 과목을 위해 할애하는 시간이 너무 적었음.

들쑥날쑥했던 과제 발표 시간들에 대한 불만들

모두를 만족시키지 못한 것에 대한 욕심, 너무 살살(?) 했던 것에 대한 아쉬움, 개인적인 사정으로 리모트를 여러 번 했었어야 하는 것에 대한 미안함 등이 있지만, 이 자료들이 쌓여서 내년 강의에 잘 이용이 되면 하는 바램으로 여기 까지로 마무리하자 싶다. 개인적으로는 너무 소중한 경험이었고, 이를 안내 해 주신 책임교수님과 학과 사무실 분들께 감사하고, 수업 시간을 함께 한 학생들께 감사와 자랑스러움을 전하고 앞으로도 인연이 계속되기를 기대한다.

ps. 이 과목은 학생들에게는 ‘인지추’라는 과목으로 불리우고 있었다.

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정채상 직업 개발자

컴퓨터 공학을 전공하고 한국과 미국 실리콘밸리에서 거의 30간 현업으로 개발과 매니저 역할을 하고 있습니다. 격변의 IT 한복판에서 가치를 찾으며 다양한 소통을 즐깁니다.

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