[2024] Google Cloud Study Jam 후기

안녕하세요, 백엔드 개발자로서 Google Cloud Study Jam 2024의 AI & ML 과정을 모두 수료한 경험을 공유하고자 합니다.

 

한달 가량 시간을 소요해 과정을 수료할 수 있었습니다.

 

Beginner부터 Advanced까지의 여정을 통해 얻은 인사이트와 후기를 작성해봤습니다.

 

1. 학습 과정 개요

 

Beginner 과정

처음 AI/ML을 접하는 백엔드 개발자로서 기초적인 머신러닝 개념부터 차근차근 학습했습니다. Generative AI의 개념과 전통적인 머신러닝과의 차이점을 학습하고 Google Cloud의 핵심 서비스들을 살펴볼 수 있었습니다,

특히 다음과 같은 부분들이 인상적이었습니다.

• BigQuery와 같은 데이터 분석 도구의 강력함
• AI Platform의 기본적인 사용법
• 머신러닝의 기초 개념들을 실제 클라우드 환경에서 구현해보는 경험

느낀점

Generative AI를 더 잘 활용한다면 사용자 경험(UX)을 손쉽고 빠르게 바꿀 수 있는 잠재력이 있다는 것을 깨달았습니다. 예를 들어, 고객 지원 챗봇이나 콘텐츠 생성 도구에 적용하면 백엔드 서비스가 훨씬 더 사용자 친화적으로 변할 수 있을 것 같았습니다.

 

Intermediate 과정

중급 과정에서는 실제 프로덕션 환경에서 활용할 수 있는 내용들을 학습했습니다. API 설계 시 필요한 코드를 자동으로 생성하거나 이슈 발생시 적절한 해결방안을 추천받아 즉각적으로 적용이 가능했고 다음과 같은 서비스를 손쉽게 구축할 수 있었습니다.

• Vertex AI를 활용한 ML 모델 학습 및 배포
• 자동화된 ML 파이프라인 구축
• 실시간 예측 시스템 설계와 구현

느낀점

AI가 단순히 데이터를 처리하는 수준을 넘어 개발자의 든든한 파트너로 자리 잡고 있다는 것을 느꼈습니다. 복잡한 비즈니스를 구축할때는 무리가 있겠지만 초기 단계인경우 AI를 활용해 개발자가 더 빠르고 효율적으로 작업할 수 있도록 지원받을 수 있을 것 같고 이는 곧 프로젝트 일정 단축과 품질 향상으로 이어질 것이라고 느꼈습니다.

 

Advanced 과정

Diffusion(확산) 모델은 이미지, 비디오 그리고 오디어 데이터를 다루는 작업에 유용하게 쓰이는 모델로 노이즈가 있는 과정을 역으로 학습해서 고품질의 결과물을 만듭니다. 특히 열역학적 확산 과정을 모방한 방식이 신기했습니다. 이를 통해 복잡한 데이터 공간에서 고품질 이미지를 생성하는 방법을 배울 수 있었습니다. 앞선 과정으로 AI 기반 서비스의 데이터 처리 및 결과물 제공 방식에 대한 깊은 이해를 쌓을 수 있었습니다. 또한 사용자 맞춤형 콘텐츠 생성이나 시각적 데이터 분석 시스템에 활용할 수 있을 것이라고 생각했습니다. 고급 과정에서는 다음과 같은 최신 AI 기술들을 학습했습니다. 

• Diffusion 모델의 원리와 이미지 생성 응용
• 대규모 ML 시스템 아키텍처 설계
• MLOps 실전 적용
• 고급 AI 모델의 최적화와 성능 튜닝

 

느낀점

Diffusion 모델을 학습하며 단순히 연구 단계에 머무르지 않고 상용화 가능성이 크다는 점에서 흥미로웠으며 AI를 활용하거나 구축할때 개인정보보호와 윤리적인 문제 등등 새로운 기술인 만큼 여러가지로 고려해야할 부분도 많고 앞으로도 이런 문제들에 대해 주의깊게 관심을 가지고 고민해야할 문제점이라는 것을 느꼈습니다.

 

2. 수료 후 얻은 주요 인사이트

 

1. 데이터 파이프라인 설계의 중요성
   • 기존 백엔드 시스템에서 생성되는 데이터를 ML 모델 학습에 활용하는 방법
   • 실시간 추론을 위한 효율적인 데이터 흐름 설계
2. 확장성 있는 시스템 설계
   • ML 모델 서빙을 위한 인프라 구성
   • 자동 스케일링과 로드 밸런싱 전략
3. 운영 관점의 고려사항
   • 모델 모니터링과 재학습 파이프라인 구축
   • 장애 대응과 백업 전략

 

3. 추후 계획 및 하고 싶은 것

• 최신 AI 기술 트렌드 지속 학습
• 분산 시스템에서의 AI 활용 능력 향상
• AI를 통한 비즈니스 가치 창출 방안 모색
• 비용 효율적인 AI 시스템 구축
• 실제 사용자 니즈에 부합하는 AI 기능 개발

 

4. 결론

AI는 선택이 아닌 필수가 되어가고 있기 때문에 이번 교육을 통해 AI의 동작원리와 개념에 대해 학습하는 첫걸음을 내딛기에 더할 나위 없이 좋은 기회였다고 생각합니다. 당장 실무에 적용할만큼의 학습을 진행하지는 못했지만 AI의 동작원리에 대해 관심을 가지고 있다는 것은 조금은 차별화된 영역이 생긴다고 생각합니다. 

 

저는 웹 개발자로 일하고 있지만 AI에 대해 관심을 가지고 학습하던 중 문득 이런 생각이 들었습니다. "AI 개발자가 아닌 개발자도 AI를 학습할 필요가 있을까?" 많은 기계들은 원리를 몰라도 사용하는 데 전혀 불편함이 없지만, AI는 우리가 일상적으로 사용하는 도구들과는 본질적으로 다르지 않을까? AI는 우리가 이전에 존재하지 않던 새로운 것을 창조할 수 있기 때문에, AI를 잘 활용하려면 그 원리에 대해 조금이라도 이해하고 사용하는 것이 더 폭넓게 활용할 수 있는 길이 아닐까 하는 생각이 들었습니다.

 

또한, AI 자체는 문제가 없지만, 이를 사용하는 사람의 가치나 사상에 따라 AI가 만들어내는 결과물이 윤리적으로 부정적인 영향을 끼칠 수 있지 않을까 하는 우려가 생겨 한번쯤은 간접적으로라도 경험해보고 싶었습니다.

 

이번 학습을 통해 단순히 AI 기술을 사용하는 것만이 아닌 전체 시스템 관점에서의 설계와 운영측면에서 AI를 활용해보며 호기심을 충족할 수 있었고 시야를 넓힐 수 있었습니다.

 

결론에 대한 서두가 길었지만 과정을 수료하면 다음과 같이 뱃지를 줍니다 ㅎㅎ

 

 

 

더불어 뱃지를 3개 모으면 이렇게 멋있는 가방도 준다고 합니다!! 2023년에는 멋진 티셔츠와 모자를 줬었다는데 미리 알았다면 참여했을것 같습니다ㅠ 이렇게 뜻 깊었던 학습과 더불어 굿즈도 주기 때문에 더 재밌었던 것 같습니다ㅎㅎ

 

구글 클라우드에서 제공해주는 교육이 생각보다 유익하고 재밌었던 과정이여서 다음으로는 쿠버네티스 교육을 학습해보려고 합니다!!