인공지능과 추천 시스템 강의 노트 - (2/16)
2024. 9. 13.
학생들의 수는 그대로 78명으로 확정되었다. 주입식 혹은 강연 위주의 수업이 예상되는 부분이라 한계도 있겠지만, 기말 과제 혹은 다양한 소통의 방식으로 생각의 폭을 넓히는 데 거들 수 있으면 한다.
준비한 자료들
9월 2주에 있었던 이슈들위 업계 소식에서 하이퍼라이트 인용은 Matt Shumer의 반성문을 이야기하려 했음이다.
https://x.com/mattshumer_/status/1833619390098510039
AI 강의 1강 - 3강
작년에 발간된 박태웅 선배님의 AI 강의 책의 앞부분 역사적인 순간들에 대해 같이 다루었다. 직간접적인 현업에서 있었던 이야기들이라 덧댈 이야기들이 꽤 있었고, 아무래도 과제의 세 토픽 중에 인공 지능 이야기가 소재도 많고 관심도 많은 게 학생들의 호응에서 차이가 나는 거 같다.
이 책 개정판이 2025년판이 출간되었다 하여 학기 중에 다루어 볼 심산이다. 미국 다녀 오면 실물이 가능할테고, 이론적인 부분이 많이 보강되었다 하는데, 기술적 내용에 비해서는 사회적 시각이 아무래도 다양하다 보니 개인적으로는 뒷부분이 더 어려운 주제인 거 같다.
https://m.yes24.com/Goods/Detail/133308510
당연하게 중심에는 2022년 말의 ChatGPT 가 있고, 개인적으로 더 큰 변화였다는 Llama 이후 사회적인 이슈들, 따라 가기에만도 벅찬 쏟아지는 뉴스들과 그에 따르는 현업의 복잡한 사정들에 대해 이야기를 나누었다. 25마리 말 경주 문제를 칠판에 놓고 같이 이야기를 했었고, 4종 AI 에게 7마리일 때 어떻게 할 지 물어보았을 때 정답을 다 못 주는 걸 확인할 수 있었다.
인공 지능 이야기를 주로 하게 되었고, 추천과 금융 토픽에 대해서 따로 진지하게 다루지는 못했다. 다음 강 시간에는 세간의 '추천' 제품, '추천 시스템'에 대해 주로 이야기를 시작하기로 했다.
쉬어가는 퀴즈
Q. 챗지피티가 2023년 1월에 2달 걸려 MAU 기준 1억명을 최초로 모았다고 했는데, 2024년 9월 현재 기준으로 1억명 사용자를 모으는 데 더 짧은 시간이 걸린 서비스들은 ?
힌트 1) 하나는 이전, 하나는 이후
힌트 2) 하나는 게임.
그래도 퀴즈인데 싶어 inflearn 에 올려 놓은 내가 만들어 놓은 강의 수강권을 상품으로 놓았고, 수많은 오답들 끝에 두 학생이 맞추어 주어 부끄럽지만 상품을 전해 줄 수 있었다.
맺으며
이번 수업을 끝으로 추석 연휴가 시작이 되었다. 나도 미국으로 건너 가서 다음 2주는 미국에서 온라인으로 진행해야 하는 추가 난이도가 생겼고, 연휴 사이에 있는 다음 주는 출석 검사를 따로 하지 않고, 비디오 클립들을 같이 보는 시간으로 따로 할애하기로 했다.
