KAIST 김재철AI대학원 ‘CAIO 7기 과정’ 내달 개강

2024. 8. 13. 16:55
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오는 9월부터 한국과학기술원(KAIST) 김재철AI대학원이 운영하는 CAIO(Chif AI Officer) 7기 과정이 16주간 진행된다.

CAIO과정은 일반 AI 최고위 과정과는 다음과 같은 점에 다르다고 한다.

강사의 대부분이 KAIST 김재철 AI대학원의 교수들이다. 교수들의 연령대가 30대 초중반이다. 현재 가장 핫한 분야를 연구하고 있는 교수들이다. KASIT는 최근 5년간 머신러닝 분야의 탑3 학회에서 발표한 논문 수에서 세계 5위, 아시아 1위를 차지할 정도 대단한 연구 능력을 가지고 있다.

CAIO과정에서 기업이 AI를 도입할 때, 가장 어려운 기술적인 이슈를 풀 수 있다. 기업에서 AI 도입에 대한 회의를 하다보면, 항상 "이거 AI로 해결할 수 있을까요?"라는 질문을 하게 된다. 그럴 때, 사내에 AI 전문가가 있어서, “된다”, “안된다” 한마디만 해줘도 많은 시간과 비용을 줄일 수 있다. CAIO과정에서는 각 기업이 가지고 있는 답답한 난제들을 국내 최고의 전문과 함께 해결할 수 있다.

CAIO과정은 매 학기 커리큘럼이 최신 토픽으로 빠르게 바뀐다. 2023년 이후에 AI는 거의 모두가 생성형 AI로 바뀌고 있다. 현재 커리큘럼도 이를 반영하여, 2024년 봄 학기에 대폭 변경을 했다. 그래서 현업에서 AI 관련 사업을 기획해 진행할 수 있도록 오픈소스 LLM 동향, 기업의 LLM 활용 방안, 멀티모달 LLM, 파인튜닝 기법, LLM에 적용된 RLHF기법과 사례, 랭체인과 기업 어플리케이션 제작 및 활용사례, 시계열 데이터 예측, 딥러닝 기반의 강화학습, 설명가능한 AI(XAI), 차세대 AI 반도체, 모델 경량화, 지능형 로보틱스, 생성형 인공지능을 위한 데이터 보안 및 개인정보보호 기술에 대한 폭넓고 깊은 내용이 포함됐다.

KAIST의 CAIO과정에서 아주 특별한 것이 조를 편성해서 과정 마지막에 조별발표를 한다. 이점은 다른 최고위과정에서는 찾아볼 수 없는 것이다. 조별발표의 내용은 자기 회사에서 AI를 도입하려면 어떤 주제를 어떻게 도입해야 하는지, 구현을 어떻게 할 것인지, 성과는 어떤 것을 예상하는지를 발표하는 것이다. 한마디로, AI 마스터플랜을 만드는 것이다. 이 조별 발표를 통해서, 수강생의 회사에 실질적으로 적용가능한 테마를 찾고, 이를 구현을 하는 구체적인 방안까지 토론하게 된다. 이렇게 함으로써, 최신 AI 토픽을 각 기업에 맞도록 도입하는데 앞장설 수 있게 된다.

이 과정에서는 AI 분야에서 서로 도와줄 수 있는 비슷한 생각을 가진 분들과 만남을 중요시한다. CAIO과정은 전체적인 분위기가 공부를 열심히 하는 것도 있지만, 모든 수강생들이 각 분야에서 뛰어난 분들로 구성되어 있다. 정규 시간 1교시, 2교시가 끝난 후에, 근처 호프집에서 갖는 3교시가 진정한 AI에 대한 교류장이 된다. 이 3교시는 장동인 책임교수가 항상 참여해서, 서로 연결을 해주고, AI에 대한 질의응답을 아주 편한 자리에서 할 수 있고, 동기들끼리 친해질 수 있는 기회가 되고 있다. 이러한 분위기는 졸업 후에도 연결이 된다.

장동인 교수는 이렇게 말하고 있다. "보통 최고위 과정이라고 하면, 그 분야의 유명한 강사들의 강의를 듣고, 주로 사교에 치중하는 감이 있었습니다. 그러나, AI는 그렇게 강의를 듣는 것만으로 기업에서 중요한 의사결정을 할 수 없습니다. 우리 KAIST의 CAIO과정은 사교 보다는 공부에 집중합니다. 지금 AI를 제대로 도입한 기업과 그렇지 못한 기업의 차이가 점점 벌어지고 있는 상황에서, 사교에 신경을 쓸 수 있을 정도의 여유가 없습니다. 열심히 공부하고, 같은 주제를 가지고 논의하다 보면 같은 동기끼리 자연스럽게 친해질 수 있습니다. 그래서 우리 CAIO과정에서는 동기들끼리 서로 밀어주고, 친한 분위기를 졸업 후에도 계속 이어가고 있습니다."

AIST 김재철 AI 대학원 CAIO 과정은 9월 5일부터 12월 26일까지 매주 목요일 6시 30분부터 9시30분까지 수업을 한다. 2025년 3월 초에 시작하는 8기 수강신청은 CAIO 이메일로 문의하면 된다. 참고할 KAIST의 CAIO 홈페이지도 있다.

김나혜 인턴기자 kim.nahye@joongang.co.kr

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