연구실 목표

저희 연구실에서는 달성한 연구 성과를 top-tier AI conferences 및 해외 우수저널에 출판하는 것을 목표로 합니다.

추구하는 인재상

• 저희 연구실에서 추구하는 AI연구는 크게 4가지 능력을 요구합니다
  • 1. 엔지니어링: 알고리즘, 코딩, 소프트웨어 엔지니어링 스킬
  • 2. 기계학습: 수리 과학적 논리력
  • 3. 도메인 지식: AI를 적용하고자 하는 분야 (생물학, 의학, 법률, 금융 등)
  • 4. 성장하고 싶은 의지와 끈기
• 1—3 모두에 대한 재능 및 경험을 갖고 계시면 바로 개인 연구를 시작하실 수 있습니다.
• 세 분야 중 2개 이상의 분야에 대해 재능 및 경험을 갖고 계시면 대게 6개월-1년 이상의 준비기간이 필요합니다.
• 세 분야 중 1개 분야에 대해 재능 및 경험을 갖고 계시면 약 1년—2년 이상의 준비기간이 필요합니다.

AI 연구를 위한 준비

1. 기본 기계학습 알고리즘에 대해, 단순 사용을 넘어 “이해”하고 필요 시 직접 알고리즘 “개량” 및 “구현” 할 수 있어야 합니다.
2. Deep Learning을 위한 각종 Python Library에 친숙하여야 합니다.
3. 깊은 수리 논리력, 소프트웨어 엔지니어링 스킬, 혹은 전문분야 지식 중 하나 이상을 보유하고 있어야 합니다.
4. 본인이 흥미있는 구체적인 연구주제, 혹은 방향이 있어야 합니다.
5. 끈기가 필요합니다. 모든 분야가 그렇듯 취미를 넘어 프로로서 인정받기 위해선, 어렵고 힘든 순간을 견딜수 있어야 공인된 커리어를 만들 수 있고 또 성장 할 수 있습니다.

산업체에서 AI 연구를 위해서는 나아가

AI Lifecycle 전반을 이해하고 다룰 수 있어야 합니다. AI 태스크 정의, 데이터 전처리, 데이터 레이블링, AI 모델링, 모델 성능 분석, 모델 서빙, (그리고 가능하다면)열거한 과정들의 효율화 및 자동화(MLOps)를 할 수 있어야 합니다. 이를 위해 단순한 모델링 연구를 넘어 스스로 Real World로 부터 태스크를 정의하고, 학습 데이터셋을 구축하는 연구를 적극 권장합니다.

인턴쉽