머신러닝이 점점 널리 쓰이고 있습니다. 2019년 대학원에, 2020년 학부에 처음 머신러닝(기계학습) 수업을 개설했습니다. 수업에서 2021년까지는 지도학습과 비지도 학습, 모델 훈련, 심층신경망, 합성곱신경망, 순환신경망, 오토인코더, GAN과 같은 내용을 다뤘습니다. 2022년에는 연구년이라 제 수업이 없었고요. 2023년 2학기부터 학부 수업은 머신러닝 모델을 직접 만들고 훈련시키는 내용이 아니라 이미 만들어진 각종 AI 모델들, 특히 생성AI를 활용하는데 중점을 두고 진행하려고 합니다.

데이터 분석 도구들 중 널리 사용하는 엑셀에 대해 생각해봅시다. 데이터를 분석하는데 엑셀에서 지원하지 않는 기능이 필요하다면 해당 기능을 지원하는 다른 도구를 찾아 쓰던가 직접 도구를 만들어 사용해야 합니다. 하지만 엑셀에 해당 기능이 있다면 엑셀 사용법을 배워서 쓰는게 더 효율적이죠.

머신러닝의 경우도 필요한 모델을 직접 만들어 쓸 수도 있지만, 많은 경우 원하는 기능을 제공하는 모델의 사용법을 익혀서 쓰는게 효율적입니다. 대학원에서는 연구를 위해 직접 모델을 개발하는 경우가 많기 때문에 기존의 내용을 유지하겠지만, 학부 수업에서는 활용법을 다루는 것도 학생들에게 도움이 되리라 생각합니다. 학과에 다른 교수님의 머신러닝 수업이 있기에 파이썬 프로그래밍, 머신러닝 기본 개념과 같은 내용들은 알고 있다고 생각하고 바로 활용으로 넘어가려고 합니다. 3학년 “지구물리기계학습 및 실습” 수업을 들을 학생들은 먼저 2학년 “에너지자원 머신러닝 및 실습” 수업을 듣고 오시길 바랍니다.