KHUDA는 AI 및 데이터 분석 역량 강화를 위해 다양한 학습 세션과 스터디, 소모임을 운영하였습니다.
머신러닝 기초 세션을 통해 신규 회원들은 머신러닝의 핵심 개념을 이론과 실습을 병행하여 학습하였으며, 이를 바탕으로 토이 프로젝트 컨퍼런스를 개최하여 실제 데이터를 활용한 프로젝트를 수행하고 발표하는 시간을 가졌습니다.
금융, 자연어처리(NLP), 컴퓨터 비전(CV), 데이터 비즈니스 및 추천시스템 심화 세션을 운영하며, AI 기술이 다양한 산업과 연구 분야에서 어떻게 활용되는지를 심층적으로 연구하였습니다.
- 금융 트랙에서는 포트폴리오 최적화 및 투자 전략 모델링을 실습하며 AI 기반 금융 데이터 분석 기법을 학습하였습니다.
- NLP 트랙에서는 트랜스포머 모델을 직접 구현하며 최신 자연어 처리 기법을 익혔습니다.
- 컴퓨터 비전(CV) 트랙에서는 이미지 인식, 객체 탐지, 스타일 트랜스퍼 등 다양한 비전 기술을 학습하였으며, PyTorch 기반으로 트랜스포머 모델을 활용한 심화 실습을 진행하였습니다.
- 데이터 비즈니스 및 추천시스템 트랙에서는 데이터를 활용한 비즈니스 의사결정과 다양한 추천 알고리즘을 연구하고, 이를 실제 데이터에 적용하는 실습을 진행하였습니다.
KHUDA는 실무 역량 강화를 위해 다양한 스터디도 운영하였습니다.
- 공간 분석 스터디에서는 공간 데이터를 활용하여 도시 및 지역 분석을 수행하며, 공간적 패턴을 해석하는 방법을 연구하였습니다.
- 데이터 시각화 스터디에서는 효과적인 데이터 표현 기법을 학습하고, 다양한 시각화 도구를 활용하여 데이터를 보다 직관적으로 전달하는 실습을 진행하였습니다.
- AWS 스터디를 통해 클라우드 환경에서 AI 및 데이터 분석을 수행하는 방법을 익히며, 실무에서 활용할 수 있는 인프라 구축 경험을 쌓았습니다.
- Docker & Kubernetes 스터디에서는 컨테이너 기술과 오케스트레이션을 활용한 배포 및 관리 기법을 실습하며, 효율적인 서비스 운영 및 확장성을 고려한 시스템 설계 방법을 익혔습니다.
이러한 학습 과정을 마무리하며, 심화 프로젝트 컨퍼런스 및 수료식을 개최하여 회원들이 한 학기 동안 진행한 프로젝트를 발표하고, 교수님들로부터 피드백을 받는 시간을 가졌습니다. 이를 통해 학습 성과를 점검하고, 향후 연구 및 실무 역량을 발전시킬 방향을 모색할 수 있었습니다.
한편, 주요 외부 활동으로는 2024 경기글로벌대전환포럼 AI 클래스룸 기획 및 운영이 있습니다. 이 행사에는 세계적인 AI 석학인 피터 노빅과 스튜어트 러셀 교수가 참여하여 인공지능의 미래와 윤리에 대한 논의가 이루어졌으며, 학생들이 직접 기획한 만큼 영어 발표와 토론을 통해 글로벌 AI 트렌드를 학습하는 기회를 제공하였습니다.
제1회 KHUDA 데이터톤을 개최하여 10개 대학에서 60명의 학생들이 참여하며 다양한 대학 학생들과 협업할 수 있는 기회를 마련하였습니다. 현대모비스의 후원 아래 진행된 이번 대회에서는 금융, 기후, 한국어 등 다양한 키워드를 활용한 데이터 분석 프로젝트가 수행되었으며, 참가자들은 제한된 시간 내에 데이터 인사이트를 도출하고 해결책을 제시하는 경험을 하였습니다.
KHUDA는 앞으로도 체계적인 학습과 실무 경험을 바탕으로 AI 및 데이터 과학 분야에서의 연구와 협업을 지속적으로 이어나갈 계획입니다.
자세한 소감과 구체적인 활동 내용은 첨부된 활동 보고서를 참고해 주시기 바랍니다.
경희대학교