[AIFFEL LIFE]AIFFEL 대전1기를 마무리하며

2021.9.7. 15:42

 

안녕하세요

프로그래밍을 배우는 빛나는 샤트입니다.

 

고용노동부의 k-digital training을 통해 모두의 연구소의 인공지능 교육기관인 AIFFEL 대전 1기(2020.12.28 ~ 2021.06.22)를 마무리하며 회고를 최대한 솔직하게 적어보도록 하겠습니다.

*이 글은 주관적입니다. 한 기관/사람/조직에 대한 객관적인 의견이 아님을 밝힙니다.

 

1. 교육 방식 - 강사가 없는 강의

AIFFEL은 조금 특이한 교육 방식을 가지고 있다. 다른 교육기관의 경우 가르치는 '강사'가 있는데 AIFFEL에는 없다. 대신 교육 자료가 주어지고 조원들과 함께 익혀나가는 방식이다. 그리고 '퍼실'이라는 존재가 있는데 강사와 다르게 이들은 길잡이역할을 한다. AIFFEL 설명회에서 나온 말을 빌려보면 '동아리 선배' 느낌이라고 한다. 실제로 AIFFEL 교육과정을 마치고 바로 퍼실 역할을 수행하는 경우가 많다.

대개 어떤 현상이 일어나는지 묘사해보면 3~4명인 조원들끼리 아침에 모여 금일 해야할 공부내용을 보면서 같이 또는 혼자 공부하다가 모르는 부분이 생기면 토론해서 답을 찾다가 그래도 모르는 부분은 퍼실에게 질문하고 퍼실도 모르는 경우 퍼실이 열심히 찾아서 알아내주는 방식이다.

 

이 방법의 장점과 단점은 명확하다.

 

[장점]

1) 공부 내용을 본인 것으로 만들 수 있다.

2) 토론하는 과정에서 생각의 구조를 다시 세울 수 있게 된다. (흔히 말하는 이과식 사고방식)

3) 빨리 이해되는 부분은 빠르게 보고 어려운 부분은 집중해서 볼 수 있어서 시간 배분을 효율적으로 할 수 있다.

 

[단점]

1. 처음 배우는 개념이 많은 경우 시간이 매우 오래 걸린다.

2. 자칫 잘못하면 삼천포로 빠져서 정작 중요한 부분을 놓칠 수 있다.

3. 정답을 알고 있는 사람이 없는 경우가 많아 추측성으로 결론이 날 수가 있다.

 

나같은 경우는 2020년 하반기에 입문을 해서 어느정도 개념을 접하고 익힌 상태였는데 그때 당시 복습할 시간이 없어서 온전히 내 것으로 만들지 못했는데, AIFFEL의 교육방식은 혼자서 선택과 집중을 통해 많은 것을 얻을 수 있었다. 만약 처음부터 이러한 방식으로 시작할 사람이 있다면 큰 그림을 위주로 보되 중요한 개념은 정확히 짚고 넘어가길 바란다. 처음하는 경우 작은 부분에 신경쓰다가 큰 그림을 놓치는 경우가 많다.

 

2. 풀잎스쿨 - 퍼실이 진행하는 단체 수업

교육 자료를 통해 스스로 공부하는 것 이외에도 10명 내외가 한 반이 되어 수업을 진행하는데 이를 '풀잎스쿨'이라고 한다. 풀잎스쿨은 일주일에 2~3회 진행했고 주제는 '알고리즘', '딥러닝 강의 보기', '글쓰기', '수학' 등 다양했다.

AIFFEL 대전 1기에는 4명의 퍼실이 있었다. 풀잎스쿨 시간에는 4개 반에서 각 주제별로 수업이 진행됐다. 각 주제별로 수준을 고려해 분반을 했기 때문에 풀잎스쿨은 주제별로 인원 구성이 달랐다. (그러다보니 아예 접점이 없는 사람들이 생기기도 했다.)

풀잎스쿨의 경우 예습이 필요한 경우가 많았기 때문에 조금 더 부담을 느끼는 분들이 계셨다. 그래도 비교적 많은 인원들과 토론하고 답을 찾아가는 과정은 좋았다. 다만 강사가 없는 AIFFEL이기 때문에 수업 자체의 질이 엄청 높지는 않다. 하나의 교재 또는 강의를 보면서 함께 답을 찾고 새로운 인사이트를 얻는 과정이기 때문이다. 집단지성을 통해 다양한 사고를 통한 결론에 도달하는 방법을 배울 수 있다는 장점, 참여도가 낮다면 얻는게 없을 수 있다는 단점이 있다. 그리고 다양한 주제를 두고 교육생이 선택할 수 있게 했다면 더 좋았겠다는 아쉬움이 있었다.

 

 

3. 해커톤 - 캐글, 프로젝트

총 2번의 해커톤이 있었다.

첫 번째는 캐글을 이용한 데이터 분석인데 입문 단계의 적절한 난이도의 데이터 분석이었다. 상품도 있어서 적당한 경쟁욕구도 생겼었고 배운 것을 응용한다는 점에서 유익했다.

두 번째는 전체 교육기간 중 마지막 6주에 실시하는 프로젝트이다. 교육생 개인이 제출한 아이디어 혹은 참가 기업이 제안한 아이디어 중 선택해서 진행한다. 5개월동안 배운 내용을 '써 볼 수 있는' 기회이다. 교육생 전원이 아이디어를 제출하는데 퍼실들의 심사를 거쳐서 선정된 아이디어만 참가할 수 있다. 탈락한 아이디어는...(눈물)

다른 방법으로는 AIFFEL과 함께 프로젝트에 참가한 기업과 진행하는 것이다. 참고로 AIFFEL은 중간에 자연어 처리와, 컴퓨터 비전 2가지 트랙으로 반이 나뉜다. 하지만 많은 기업 프로젝트 주제가 컴퓨터 비전이었다. 조금 더 다양성이 있었으면 좋았을 것이다.

6주 동안 그동안 배운 것을 마음껏 활용해보는 동시에 조원들과 지지고 볶는 과정을 통해 하나의 결과물을 만들어내는 경험을 할 수 있다. 기운이 좋다면 그 기세로 대회를 나가봐도 좋다. 하지만 팀빌딩이 조금 착오가 있었다면 몸고생, 마음고생을 할 수 있다.(물론 이건 어딜가나 똑같음)

 

4. 정리 - 모두의 연구소 산하 AI교육기관인 AIFFEL 대전 1기를 마치며.

나같은 경우에는 작년 하반기에 6개월동안 광주 인공지능 사관학교에서 TOP-DOWN방식의 강의를 들었기 때문에 혼자서 습득하는 시간이 필요했는데 AIFFEL의 교육 방식은 나와 맞았다. 반면 처음 이 분야에 접하는 분들은 힘들어하는 모습을 많이 봤다. 그렇지만 모든 분야가 그렇듯이(하지만 특히 공학은 조금 더 진입장벽이 있다고 생각함) 처음에는 어렵다. 처음임에도 불구하고 일취월장하는 분들도 많이 봤기 때문에 '불가능은 아니다' 라는 것을 느꼈다.

주요 교육기관들이 서울에서 교육을 진행하고 있는 반면 AIFFEL의 경우 강남에서 2020년 하반기에 1기를 시작했고 대전에서 새로운 출발을 했다. 나같은 지방러들에게는 부담이 덜했다.(서울 월세 너무 비싸) 그렇지만 대전광역시와 대전정보문화산업진흥원, 모두의 연구소가 있다보니 의사결정에서 보수적인 모습이 많이 보였다. 조금 더 유연한 대처가 있었으면 어땠을까 하는 교육생의 마음이 있다.(운영측에서는 최선을 다한 사실을 알지만. 뭐 같은 마음이었을 것이다.) 그럼에도 불구하고 효율이 떨어지는 커리큘럼의 경우 개선을 했으면 좋았을 것이다.(많은 개선 요청이 있었지만...)

그리고 개인적인 아쉬움이라면 프로젝트 팀빌딩 시간을 따로 마련했으면 더 좋았을 것이다. 학습을 진행하는 와중에 팀빌딩을 하다보니 집중력이 많이 떨어진 것은 사실.

위 내용들을 보면 단점이 한가득이라고 생각이 들 수도 있으나, 친근한 분위기에서 열정을 불태우며 다양한 방식의 강의를 통해 인공지능을 배울 수 있다. 실제로 AIFFEL과정을 통해 '토론하는 문화', '생각하는 방법', '스스로 공부하는 방법' 등  TOP-DOWN 방식에서는 배우기 힘든 방법들을 많이 체득할 수 있다. 우리나라의 공교육에서는 이러한 방식을 사용하지 않았기 때문에 처음 1~2달은 적응하기 힘들수도 있다. 하지만 이 방식을 이용한다면 '보는 힘'이 길러진다고 생각한다. 자기 스스로의 것으로 만드는 것이 많아지기 때문이다. 자기 것이 많아진다는 것은 새로운 것을 봤을때 자기 나름대로 정리할 수 있고 정의할 수 있다는 뜻이다. 그리고 실제로 스스로 정리한 내용이 많을 경우가 많아진다.

 

마지막으로 AIFFEL을 필요로 하는 경우를 정리해보면,

1. 본인이 단방향의 강의를 통한 학습이 어렵고 스스로 하는 시간이 필요한 경우

2. 토론하고 생각하는 방법을 체득하고 싶은 경우

3. 열정있는 사람들과 좋은 인연을 만들고 싶은 경우

4. 모두연을 통해 큰 네트워킹을 활용해보고 싶은 경우

5. 지방에서 인공지능을 학습하고 싶은 경우

 

2021년 06월 22일 졸업을 한 후

뒤를 돌아보면 많은 것을 했다는 것을 느꼈고, 

옆을 보니 소중한 사람들을 얻었고,

앞을 보면서 내가 원하는 방향으로 나아가고 있다.