정말 진정한 ai 일, 그러니까 모델이나 이론 연구를 하려면 석박사 학위가 거의 필수로 있어야 하는 것은 알겠는데, 학사로도 (정확히는 대학원 진학하지 않고도) 유의미한 취업이 가능한가요? (맨 밑에 tl;dr 요약이 있습니다)


제가 미국 대학교 cs 전공을 다니고 있는데, 미국 대학교는 기초 프로그래밍과 자료구조(C++/자바), 컴퓨터 시스템(C, 어셈블리, unix), 이산수학, 선형대수, 확률과 통계, 알고리즘, 컴퓨터과학 이론(언어, 유한 오토마타, 게임이론 등)만 1,2학년동안 듣는 전공필수 과목이고 나머지는 전부 전공 선택이에요. 3,4학년 때 전공선택 과목들을 6-7개 듣고 졸업을 하게 되는데, 그말인즉슨 운영체제, 네트워크, 컴파일러 같은 과목들이 다 선택 과목들이라서 꼭 들을 필요가 없단 거에요. 미친 소리같지만 저희 학교뿐만 아니라 MIT, 카네기멜론, 스탠포드 등 커리큘럼 검색하면 다 이렇답니다..


이렇게 돼서 발생하는 일이 무엇이냐면, 학생들이 대부분 운영체제나 컴파일러 과목이 과제나 내용이 엄청나게 빡세기로 유명해서 수강을 잘 안 하려고 하고 앱/웹개발 같은 응용 과목이나 학부 ai 과목들을 수강합니다. 학부 레벨에도 컴퓨터 비전, 머신 러닝, 딥러닝, 자연어처리 과목들이 있다 보니... 뭐 대학원 생각을 하고 하면 그러려니 하겠는데 또 이상한 건 대학원 고려해서 학점 챙기고 연구 참여하려고 하는 학생들은 많이 없는 것 같단 말이죠. 다들 졸업 후 바로 취업만 바라고 있으니까. 그냥 트렌드가 트렌드니까 수강을 하는 느낌이...


그렇다보니 드는 생각이, 정말로 이렇게 해서 제대로 된 취업이 가능한가요? 뭐 스탠포드 같은 데야 교수진도 세계구급이고 학부 딥러닝(cs230) 과목만 봐도 파이널 프로젝트를 ICML이나 NeurIPS에 낸다고도 하니까 최상위권 대학은 그렇다 치고... 운체나 네트워크같은 과목들을 안 듣고 학부 때 머신러닝 과목들을 수강하는 것이 바람직한지, 그리고 대학원을 진학하지 않아도 유의미한 취업이 가능한지가 궁금해지네요.



tl;dr

대학원에서 AI 이론을 깊게 연구하지 않고 학부 레벨의 지식이나 또는 coursera나 유튜브에서 강의만 들었다고 치면 어떤 일을 할 수 있나요? 그냥 하이퍼파라미터 튜닝하거나 오픈ai api 콜만 딸깍딸깍 하는 파이썬 개발자가 되는 것인가요? 이런 일들이 유/무의미한 이유는 무엇인가요? 그렇다면 이러한 파이썬 개발자들은 통상적인 개발자와 같은 위치라 보면 되나요?


아 그리고 저는 이제 3학년 올라가는데 수학 복전에 운체 네트워크 컴파일러 과목들 듣고 AI는 밑시딥 책으로 독학할 생각입니다. 근데 이것이 맞는 방향으로 가는건지는 모르겠네요...