2~3학년 때 통계, OR, 데이터 분석이라는 기초를 탄탄히 쌓고, 4학년 때 '인공지능 최적화'와 같은 최첨단 응용 과목으로 바로 연결된다는 점입니다. 학년별 지식이 유기적으로 연결되어 시너지를 냈습니다.

난이도는 높지만, 가장 도전적이고 매력적인 과목입니다. 전통적인 최적화와 딥러닝이 결합된 강화 학습(RL)을 배울 때, 스스로 설계한 에이전트가 복잡한 환경에서 최적의 결정을 내리는 것을 보면 전율을 느낍니다. 미래의 자율 시스템을 직접 구축하는 느낌입니다.

3학년 때 OR, 데이터 분석, 생산 시스템 등 핵심 전공 과목이 몰려있어 학습량이 폭발적일 때 힘들었습니다. 하지만 동기들과 스터디 그룹을 만들어 주말마다 함께 개념을 토론하고 코딩 과제를 해결하며 함께 성장할 수 있었습니다.

대학원에 진학하여 AI 기반 스마트 팩토리나 지능형 물류 시스템 분야를 심화 연구할 계획입니다. 특히 강화 학습을 활용하여 실시간으로 변하는 공장의 생산 스케줄을 자동으로 최적화하는 연구를 하고 싶습니다.

문제 정의 능력입니다. 산업 현장의 복잡하고 모호한 상황을 수학적인 언어와 데이터 모델로 명확하게 번역할 수 있어야 합니다. 즉, '무엇을 최적화해야 하는가?'를 정확히 묻는 능력이 기술 숙련도보다 더 중요합니다.