AI와 소프트웨어 공학의 연결: AI 집약 시스템 교육을 위한 새로운 접근법

AI 집약 시스템은 오늘날의 빠르게 변화하는 세계에서 점점 더 보편화되고 있으며, Uber와 Netflix와 같은 사례가 이를 선도하고 있습니다. 이러한 시스템은 데이터 접근의 높은 동시성, 빠르게 변화하는 데이터 스트림, 신속한 분석을 요구합니다. 그러나 신뢰성, 유지 관리성 및 규정 준수를 보장하기 위해 이러한 시스템은 소프트웨어 공학(SE) 원칙에 따라 개발되고 관리되어야 합니다. 데이터 분석과 SE의 통합은 혁신, 문제 해결 및 의사 결정 과정에 대한 독특한 기회를 제공합니다. 이 섹션에서는 강력한 AI 집약 시스템을 만들기 위해 AI와 SE 엔지니어 간의 학제 간 협력의 필요성을 탐구합니다.

'AI 집약 시스템 공학' 과정은 AI와 SE 학생 간의 협력을 촉진하기 위해 요하네스 케플러 대학교에서 도입되었습니다. 이 과정은 차세대 소프트웨어 엔지니어가 AI 집약 시스템을 효과적으로 구축할 수 있도록 준비시키는 것을 목표로 합니다. 주요 학습 결과에는 시스템 및 SE의 생애 주기 단계에 대한 친숙함, 통계 모델링 및 데이터 관리에 대한 이해, 관련 프로그래밍 언어 및 프레임워크에 대한 숙련도, 실제 문제를 해결하기 위한 AI 및 SE 개념 적용 능력이 포함됩니다.

이 과정은 강의 기반 교육과 실습 프로젝트 작업의 조합을 사용합니다. 강의에서는 SysML을 사용한 시스템 공학, AI 시스템 공학 생애 주기, AI 집약 시스템을 위한 요구 사항 공학 및 설계 고려 사항과 같은 주제를 다룹니다. 이 과정은 시스템 설계에서 인간 중심 AI 측면과 윤리적 고려의 중요성을 강조합니다. 학생들은 AI 및 SE 분야와 관련된 다양한 도구, 플랫폼 및 표준에 대해 소개받습니다.

이 과정의 핵심 요소는 협력 그룹 프로젝트입니다. 학생들은 AI 및 SE 구성원으로 구성된 학제 간 팀을 구성하여 실제 AI 집약 시스템 프로젝트에 작업합니다. 과정 중 개발된 네 가지 주목할 만한 프로젝트에는 테노시노바이티스 환자를 위한 제스처 제어 장치, AI 기반 레시피 찾기 앱, 자연 관련 설명을 위한 이미지 생성기 및 AI 기반 판매 지원 챗봇이 포함됩니다. 이러한 프로젝트는 과정 개념의 실제 적용과 AI 및 SE 원칙의 성공적인 통합을 보여줍니다.

평가 과정은 학생들이 AI 및 SE 개념을 이해하고 있는지를 평가하도록 설계되었습니다. 여기에는 정기적인 체크인과 함께 반복적인 프로젝트 개발, 요구 사항 및 설계 결정 문서화, 최종 프로젝트 쇼케이스가 포함됩니다. 학생들은 서면 시험을 통해 학제 간 개념에 대한 이해를 입증해야 합니다. 평가 접근 방식은 모든 학습 결과가 성공적으로 달성되도록 보장하며, 학생들은 AI 응용 프로그램에 SE 원칙을 적용하는 데 능숙함을 보여줍니다.

이 과정은 다양한 기술 세트를 통합하고, 서로 다른 도구 및 인프라 선호를 관리하며, 이론과 실습의 균형을 맞추는 등 여러 가지 도전에 직면했습니다. 팀의 학제 간 특성은 유익하게 작용하여 학생들이 서로에게서 배우고 다양한 도구와 플랫폼에 노출될 수 있게 했습니다. 프로젝트 기반 학습 접근법과 동료 학습 및 지속적인 피드백은 이론적 지식과 실제 적용 간의 균형을 맞추는 데 도움을 주었습니다.

'AI 집약 시스템 공학' 과정은 AI와 SE 교육 간의 간극을 성공적으로 연결하여 학생들이 현대 AI 집약 시스템 개발의 도전에 대비할 수 있도록 합니다. 학제 간 협력을 촉진하고 실제 응용 프로그램에 중점을 둠으로써 이 과정은 오늘날의 기술 중심 시장에서 필요한 기술을 학생들에게 제공합니다. 향후 과정에서는 AI 윤리에 대한 고급 주제를 통합하고, 협력 프로젝트의 범위를 확장하며, 학습 경험을 향상시키기 위해 산업 파트너십을 더욱 통합하는 것을 고려할 수 있습니다.