AI 실습에서 무엇을 확인할까?
인공지능응용 · 1주차
이번 주 목표 · 모델에 어떤 데이터를 넣고 어떤 결과를 얻었는지 설명하고, 그 결과가 맞는지 확인합니다.
도구가 바뀌어도 활용할 수 있는 이해
구현 Framework와 라이브러리는 계속 바뀝니다. 함수 이름을 오래 기억하는 것보다, 어떤 문제를 풀고 어떤 입력을 어떤 연산으로 바꾸어 어떤 출력을 얻는지 이해하는 것이 중요합니다. 강의 영상에서 개념과 설계 이유를 배우고, 실습에서는 현재 도구로 구현하며 그 이해를 확인합니다.
익숙한 코드가 새 환경에서 그대로 실행되지 않을 때도 방법은 있습니다. 먼저 그 코드가 맡던 역할을 설명하고, 공식 문서에서 같은 역할을 하는 기능과 입력·출력 조건을 확인하세요. 데이터 몇 개로 실행해 예상한 결과가 나오는지 검증한 뒤 전체 코드에 적용합니다. 핵심 개념을 바탕으로 새로운 도구에 적응하고 결과를 확인하는 능력이 이 과목에서 함께 연습할 역량입니다.
어떤 문제를 풀고 무엇을 기록할까?
AI의 Input과 Output을 구분하는 예로 전력 사용량 예측이나 장치의 정상·이상 분류를 생각할 수 있습니다. 입력 데이터와 확인할 결과를 먼저 정한 뒤, 코드·출력·해석을 함께 남깁니다. 예를 들어 “그래프가 나왔다”보다 “입력 6개의 평균을 계산했고, 기준 이상인 값 3개를 확인했다”라고 기록하면 다음에 다시 확인하기 쉽습니다.
1. 문제를 입력과 출력으로 바꾸기
이미지 분류는 이미지를 넣고 범주를 얻는 일입니다. 문자 예측은 앞 문자들을 넣고 다음 문자를 얻는 일입니다. 먼저 사람이 해결하려는 문제를 한 문장으로 쓰고, 모델이 받는 데이터와 내보내는 값을 구분하세요.
문제를 입력과 출력으로 바꾸기
입력과 정답은 다릅니다. 학습 때는 정답으로 예측의 오차를 계산하지만, 실제 사용 때 정답을 모델 입력에 넣어서는 안 됩니다.
2. 실행 결과를 증거로 남기기
Notebook에는 설명, 코드, 출력이 함께 남습니다. 좋은 실습 기록은 어떤 조건에서 무엇을 실행했고 어떤 결과를 얻었는지 보여줍니다. Accuracy(정확도) 숫자만 적기보다 사용한 데이터와 평가 대상을 같이 적으세요.
실행 결과를 증거로 남기기
같은 학습 데이터를 잘 맞힌다는 사실만으로 새로운 데이터도 잘 맞힌다고 말할 수 없습니다. 앞으로 학습과 평가를 구분하는 이유입니다.
3. 매주 반복할 학습 루틴
영상으로 개념을 배우고, 자습 자료로 헷갈리는 부분을 확인한 뒤 실습에 참여합니다. 실습에서는 예측 → 실행 → 관찰 → 설명을 반복하세요. 수업 시작 안내를 들은 뒤 조교의 도움을 받으며 실습합니다.
매주 반복할 학습 루틴
오류가 나면 전체 화면 대신 오류 문장과 해당 셀, 입력 shape를 먼저 확인하세요. 무엇을 확인했는지 설명할 수 있으면 질문도 구체적으로 할 수 있습니다.
학습 내용 확인
- 관심 있는 전공 문제의 입력과 확인할 결과를 말할 수 있나요?
- 영상·HTML·실습 파일을 어떤 순서로 사용할지 알고 있나요?
- 실습 기록에 코드뿐 아니라 결과와 해석도 남겨야 하는 이유를 설명할 수 있나요?