AI쪽 준비 막 시작했는데, 방향을 잘 잡고싶어요

안녕하세요 컴퓨터공학과 3학년 학생입니다.

먼저, 제 학점은 4.0x 입니다. 따로 프로젝트나 다양한 경험없이 학부 공부만 하다가 올해 초부터 인공지능 랩실에서 반도체 공정 강화학습을 메인 과제로 공부하고 있으며, 과제에서 아이디어를 찾아서 논문을 써보려하는 단계입니다. 또한, 이번에 physical AI쪽으로 부전공을 시작했습니다. 연구 주제도 반도체 공정 강화학습이기도 하고, 로봇쪽도 굉장히 흥미로워보이며 잘 엮어볼 수 있을까 싶어 부전공 시작하게 되었습니다.

여러 분야중에 정말 단순하게 더 공부할 때 흥미가 있는 분야가 인공지능쪽 인 것 같아서 막 준비해보고 있지만,

AI분야에서 내가 경쟁력있는 사람이 될 수 있을까? 그리고, 준비한다면 어떻게 방향을 잡고 전략적으로 준비할 수 있을까? 입니다.

막 시작하는 단계다보니 이게 맞는걸까, 내가 잘하고 있는건가, 뭘 더 해야하지 많은 고민을 하고있습니다.

아직 무언가 한게 없어서 이런 질문글을 남겨도 되는지 모르겠습니다.

좀 더 이런 쪽으로 했으면 좋겠다, 이런걸 더 열심히 해봐라. 인턴을 해봐라 등등 방향과 틀을 잡고 싶습니다.

멘토님들의 소중한 의견을 듣고싶습니다. 감사합니다.

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안녕하세요 멘티님~ 지금 방향은 오히려 상당히 좋다고 생각합니다. 컴퓨터공학 기반에 AI 랩실, 반도체 공정 강화학습, Physical AI 부전공까지 연결되면 단순히 AI만 하는 것보다 차별화된 경쟁력을 만들 수 있습니다. 지금은 이것저것 넓게 하기보다 현재 연구를 깊이 가져가면서 논문이나 프로젝트 결과물을 만드는 데 집중해보세요. 여기에 Python과 딥러닝 프레임워크 활용 능력을 꾸준히 다지고 가능하다면 AI R&D나 반도체 AI 관련 인턴까지 경험하면 더욱 좋습니다. AI는 결국 도메인 지식과 연구 경험을 함께 갖춘 사람이 강한 분야라 지금처럼 한 분야를 깊게 파는 전략이 장기적으로 훨씬 경쟁력이 있습니다.

2026.07.03 17:55

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안녕하세요! 컴공 3학년에 AI 연구실까지 들어가서 논문을 준비 중이라면 방향 자체는 잘 잡고 계신 겁니다. AI 분야에서 경쟁력 있는 사람이 될 수 있냐는 질문에 대한 답은 지금 하고 있는 것들을 얼마나 깊이 있게 가져가느냐에 달려 있습니다. 방향을 잡는 데 있어 가장 중요한 건 연구 주제를 하나로 좁히는 겁니다. 반도체 공정 강화학습과 로봇 physical AI가 둘 다 흥미롭다고 하셨는데 3학년이라면 아직 탐색할 시간이 있지만 논문을 쓰려면 한 주제에 깊이 파고드는 게 맞습니다. 지도 교수님과 어떤 방향으로 논문을 쓸지 구체적으로 이야기해보시고 한 주제를 정해서 관련 논문을 꾸준히 읽고 재현 실험을 해보시는 게 실력을 쌓는 가장 빠른 길입니다. 인턴은 4학년 때 연구 주제가 어느 정도 잡힌 후에 관련 기업 인턴을 노리시는 게 효율적입니다. 지금은 연구실 과제에 집중하면서 GitHub에 코드를 꾸준히 올려두시고 논문 리뷰나 구현 기록을 정리해두시면 나중에 포트폴리오로 쓸 수 있습니다. 화이팅입니다! 도움되셨다면 채택부탁드려요~!

2026.07.03 18:10

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안녕하세요 멘티님~ 지금 방향은 오히려 상당히 좋다고 생각합니다. 컴퓨터공학 기반에 AI 랩실, 반도체 공정 강화학습, Physical AI 부전공까지 연결되면 단순히 AI만 하는 것보다 차별화된 경쟁력을 만들 수 있습니다. 지금은 이것저것 넓게 하기보다 현재 연구를 깊이 가져가면서 논문이나 프로젝트 결과물을 만드는 데 집중해보세요. 여기에 Python과 딥러닝 프레임워크 활용 능력을 꾸준히 다지고 가능하다면 AI R&D나 반도체 AI 관련 인턴까지 경험하면 더욱 좋습니다. AI는 결국 도메인 지식과 연구 경험을 함께 갖춘 사람이 강한 분야라 지금처럼 한 분야를 깊게 파는 전략이 장기적으로 훨씬 경쟁력이 있습니다.
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신고글안녕하세요 멘티님~ 지금 방향은 오히려 상당히 좋다고 생각합니다. 컴퓨터공학 기반에 AI 랩실, 반도체 공정 강화학습, Physical AI 부전공까지 연결되면 단순히 AI만 하는 것보다 차별화된 경쟁력을 만들 수 있습니다. 지금은 이것저것 넓게 하기보다 현재 연구를 깊이 가져가면서 논문이나 프로젝트 결과물을 만드는 데 집중해보세요. 여기에 Python과 딥러닝 프레임워크 활용 능력을 꾸준히 다지고 가능하다면 AI R&D나 반도체 AI 관련 인턴까지 경험하면 더욱 좋습니다. AI는 결국 도메인 지식과 연구 경험을 함께 갖춘 사람이 강한 분야라 지금처럼 한 분야를 깊게 파는 전략이 장기적으로 훨씬 경쟁력이 있습니다.
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안녕하세요! 컴공 3학년에 AI 연구실까지 들어가서 논문을 준비 중이라면 방향 자체는 잘 잡고 계신 겁니다. AI 분야에서 경쟁력 있는 사람이 될 수 있냐는 질문에 대한 답은 지금 하고 있는 것들을 얼마나 깊이 있게 가져가느냐에 달려 있습니다. 방향을 잡는 데 있어 가장 중요한 건 연구 주제를 하나로 좁히는 겁니다. 반도체 공정 강화학습과 로봇 physical AI가 둘 다 흥미롭다고 하셨는데 3학년이라면 아직 탐색할 시간이 있지만 논문을 쓰려면 한 주제에 깊이 파고드는 게 맞습니다. 지도 교수님과 어떤 방향으로 논문을 쓸지 구체적으로 이야기해보시고 한 주제를 정해서 관련 논문을 꾸준히 읽고 재현 실험을 해보시는 게 실력을 쌓는 가장 빠른 길입니다. 인턴은 4학년 때 연구 주제가 어느 정도 잡힌 후에 관련 기업 인턴을 노리시는 게 효율적입니다. 지금은 연구실 과제에 집중하면서 GitHub에 코드를 꾸준히 올려두시고 논문 리뷰나 구현 기록을 정리해두시면 나중에 포트폴리오로 쓸 수 있습니다. 화이팅입니다! 도움되셨다면 채택부탁드려요~!
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