[AI 부트캠프 회고]Upstage AI Lab 7개월간의 도전과 성장, 그리고 수료

지난해 11월부터 어제까지, 약 7개월 동안 Upstage AI Lab 6기 부트캠프에 참여했다. 그리고 2025년 6월 18일 수요일, 마침내 그 여정을 마무리했다. 이 글은 그동안 내가 어떤 고민을 했고, 어떤 경험을 했으며, 무엇을 배웠는지를 기록하기 위한 회고록이다.

---

AI에 대한 첫 관심

AI에 처음 관심을 가지게 된 계기는, 한국 사람이라면 누구나 기억할 이세돌 vs 알파고 대국이었다. 그때 나는 웹 개발자로 일하고 있었고, "AI를 배워야겠다"는 생각으로 아무런 준비도 없이 머신러닝 책 『케라스』를 구매했다. 그러나 책장을 펴자마자 이해할 수 없는 내용에 당황했고, 그대로 책을 책상 깊숙한 곳에 넣어두었다.

그 이후에도 데이터 엔지니어링 강의, 유튜브 AI 콘텐츠 등을 종종 보며 흥미는 계속 이어졌지만, "아직은 너무 Low-Level 기술이다"라는 판단으로 본격적인 도전은 미뤄두었다. 그러다 ChatGPT의 등장으로 기술이 빠르게 고도화되는 걸 직접 체감했고, 다시 한번 진지하게 AI를 공부해봐야겠다고 결심했다.

---

부트캠프 선택기

시간이 많지 않았기 때문에 빠르게 시작할 수 있는 과정과 신뢰할 수 있는 교육 기관이 중요했다. 그 기준에서 눈에 들어온 두 가지 프로그램이 있었다.

• Boostcamp (네이버 커넥트재단)
• Upstage AI Lab

Boostcamp가 1순위였지만 일정이 맞지 않아, 한 달 후 시작하는 Upstage AI Lab을 선택했다.

---

부트캠프 초기: 기초 다지기

처음엔 방통대 편입학도 함께 고려했지만, 부트캠프의 첫 한 달 수업(파이썬, 선형대수, 통계 등)을 듣고 나서 두 가지를 병행하는 건 무리라는 판단에 방통대는 졸업 후로 미뤘다.

---

첫 대회: 서울 아파트 가격 예측 (2024.12.23 ~ 2025.01.07)

내가 Upstage 부트캠프를 선택한 가장 큰 이유는 대회와 프로젝트 중심의 커리큘럼이었다.
하지만 첫 대회에서는 전혀 성과를 내지 못했다.

• 로컬 평가 점수(5000)와 제출 점수(45000)의 괴리
• 실험에 대한 기준점 부재
• 평가셋 구성의 부정합

이런 시행착오 속에서 가장 크게 배운 것은 로컬 평가 환경의 중요성이었다. 대회가 끝난 후에는 혼자 다시 평가셋을 구성해보며 복기를 했고, 그 과정에서 더 많이 배울 수 있었다.

---

두 번째 프로젝트: MLOps (2025.01.16 ~ 2025.02.03)

팀장을 맡아 진행한 MLOps 프로젝트에서는 웹 개발자로서의 경험이 도움이 되었다.
프로젝트 주제는 서울 공공기상 데이터 기반 기온 예측이었고, Airflow, MLflow를 처음 접하며 "데이터 수집 → 학습 → 버전 관리 → 배포" 전 과정을 경험할 수 있었다.

---

세 번째 대회: 문서 타입 분류 (Computer Vision)

이 대회는 가장 기억에 남는 대회였다. 이유는 다음과 같다:

• 최종 점수: 0.9832 (전 기수 최고 성적 기록 갱신)
• 철저한 가설 설정 → 검증 프로세스로 실험 설계
• 실험의 이유와 효과를 명확히 이해하며 점진적 성능 향상
• YOLOv5 객체탐지 모델을 도입하여 문서 타이틀 인식 → 성능 급상승

결국 강사님께 “감동적이다”는 칭찬까지 들을 수 있었고, 해당 대회의 점수는 과정중에 가끔식 회자되기도 했다.

---

그 외 프로젝트들

• Dialogue Summarization
• Scientific Knowledge QA
• Chemical Process Anomaly Detection
• 기업 연계 프로젝트

다양한 실전 프로젝트를 경험하며 실력을 넓히고, 실무에 대한 감각도 키울 수 있었다.

---

마무리하며

사실 부트캠프 시작 전, 불안감과 두려움도 컸다. 내가 과연 잘할 수 있을까? 그 생각에 마음이 무거웠다. 하지만 욕심을 내려놓고 순간을 즐기자는 마음가짐으로 임했던 것이 큰 도움이 됐다.

그 결과, 나는 우수 수료생으로 선발되어 AI 부트캠프를 성공적으로 마무리할 수 있었다.

---

끝으로

AI는 여전히 어렵고 방대하지만, 처음보다 훨씬 가까운 기술이 되었다. 그리고 그 시작은 '호기심'과 '포기하지 않는 실험'이었다. 이 글을 읽는 누군가에게도 그 시작의 용기가 닿기를 바란다.