Lama의 머신 러닝

KIT 정보 처리 기술 연구소에서 학생들은 첫 학기에 기계 학습을 배운다. 이 수업에서 중요한 구성 요소는 Into-the-Wild라고 부르는 실습이다. MM은 연구소와 함께 산업 분야 파트너를 찾고 있다.

베네딕트 호프만(Benedikt Hofmann)

핵심 내용

– 칼스루헤 정보 처리 기술 연구소(ITIV)에서 학생들은 첫 학기부터 인공 지능을 다루는 법을 학습한다.

– 프로젝트의 가장 중요한 부분은 실습이며, 이 실습 단계를 Into-the-Wild라 부른다.

– MM은 ITIV 연구소와 함께 인공지능으로 학생들과 첫걸음을 뗄 업체를 찾고 있다.

MM뿐만 아니라 사회 전반적으로도 인공 지능이나 기계 학습에 대해 거론되고 있는 분야는 부지기수로 많다. 그런데 실제적으로 학습 프로그램은 이러한 중요성을 반영하지 못하고 있다. 이에 전문가들이 다양한 분야에서 변화를 시도하고 있으며, 최근 칼스루헤 기술연구소(KIT)의 정보 처리 기술 연구소(ITIV)에서도 매우 흥미로운 프로젝트를 추진하고 있다.

응용 기계 학습 알고리즘 연구소(LAMA)에서 학부생들은 첫 학기부터 인공지능에 대해 학습하고 있다. 이 분야 책임자에 따르면 이 연구소의 설립은 이전부터 기계 학습에 관심을 갖고 그룹을 결성한 학생들이 결정한 것이라 한다. 이 그룹의 강의 프로그램을 분석한 결과, 학부생을 위한 커리큘럼뿐만 아니라 실제로 연구를 진행할 수 있는 연구소가 없다는 점을 발견하였다.

이론과 실습이 진행된다.

빌헬름 슈토크 교수, ITIV 연구소장: “학생들은 프로젝트를 시작할 때부터 이 주제에 매우 큰 관심을 보였습니다.”

Lama에서 학생들은 차세대 고성능 컴퓨터를 사용한다. 이 점이 특히 중요한데, 기계 학습은 막대한 양의 데이터로 인해 엄청난 컴퓨팅 성능을 필요하기 때문이다. 이 프로젝트를 시작할 때부터 학생들이 이 주제에 대해 큰 관심을 보였습니다. 최근 모임에서도 프로젝트의 모든 자리를 채웠을 정도로 성황이었습니다.(빌헬름 슈토크 교수, ITIV 연구소장)

기본적으로 Lama는 이론과 실습 두 부분으로 구성된다. 학생들은 이론 부분에서 제공되는 도구를 조작하기 위해 필요한 학습을 진행한다. 여기에는 데이터 전처리와 프로그램 디자인이 포함된다. Lama 책임자들이 Into-the-wild 단계라고 부르는 두 번째 단계에서 이론으로 배운 지식을 실습 프로젝트에 적용하며, 프로젝트에서 이를 실행하는 데에 4주간의 시간이 소요된다. 실습 내용은 지금까지 태양열 전기 예측에서 이미지 인식과 음악을 작곡하는 신경망까지 광범위하다. 이런 방식으로 지난여름 학기에 30명의 학생이 과제를 학문적으로 형식화한 후 AI 방식으로 창의적인 해결 방법을 찾는다.

현재 이 프로젝트는 대부분 학생들이 스스로 작성한 프로그램이 적용됩니다. 하지만 우리는 앞으로 산업계와 연계하여 협력하는 것이 중요하다고 생각합니다.(위르겐 베커 교수, ITIV 연구진 일원) Lama의 책임자들은 학생들이 학습을 통해 통찰력을 얻고, 기업 입장에서는 크게 투자하지 않으며, 기계 학습의 세계로 첫걸음을 뗄 수 있는 기회를 제공하여 상생 전략에 효과를 거둘 수 있도록 추진하고 있다.

Hackathon

MM과 ITIV가 기계 학습 해커톤에 초대합니다

인공 지능과 기계 학습 분야의 아이디어가 많이 있었지만, 그렇게 할 수 없었던 회사에 기회가 왔다. 가지고 있는 프로젝트에 대한 설명을 보내 주시면 정보 기술 연구소의 전문가에게 전달할 예정이다. MM은 ITIV와 함께 주제를 검토하고 LAMA 학생들이 과제에 대한 초기 솔루션을 개발하는 해커톤을 개최한다. 이 기회를 잘 활용하여 AI 전문가의 솔루션을 경험하고 미래 인재들에게 귀사를 혁신적인 기업으로 소개하기 바란다.

제목을 LAMA-Projekt로 하여 redaktion@maschinenmarkt.de로 아이디어를 보내주십시오.