오늘은 스마트팩토리 AI 품질관리 스터디 34기의 강의를 수강하였습니다. 이번 학습에서는 스마트팩토리 개념과 더불어 품질관리에 인공지능이 어떻게 적용되는지를 배울 수 있었습니다. 기존의 전통적인 품질관리 방식은 검사자의 경험이나 샘플링 방식에 크게 의존하였지만, 인공지능을 활용한 방법은 방대한 데이터를 실시간으로 분석하고 불량 패턴을 사전에 감지할 수 있다는 장점이 있다는 점을 확인할 수 있었습니다. 특히 제조 공정에서 발생하는 다양한 변수를 데이터화하고, 이를 학습시켜 예측 모델을 만드는 과정이 매우 흥미로웠습니다.

학습을 하면서 제가 부족하다고 느낀 점은 기초적인 데이터 분석 용어와 AI 알고리즘의 세부 원리에 대한 이해가 아직 부족하다는 점입니다. 단순히 개념을 듣고 넘어가기보다는, 추가적인 자료를 찾아보며 정리하고 Python 실습을 병행한다면 이해도가 훨씬 높아질 것이라고 생각하였습니다. 또한 스마트팩토리 AI 품질관리 과정은 단순히 기술적 지식 습득에 그치지 않고, 실제 산업 현장에서 문제 해결 능력을 키우는 데 초점이 맞추어져 있기 때문에, 매 강의 후 학습 내용을 정리하고 실제 사례에 대입해보는 습관을 들여야겠다고 다짐하였습니다.

앞으로 학습에 임하는 각오는 꾸준함과 성실함입니다. 처음에는 용어와 개념이 어렵게 느껴질 수 있으나, 차근차근 복습하고 반복 학습한다면 충분히 따라갈 수 있을 것이라고 믿습니다. 이번 과정을 통해 단순히 지식을 배우는 것을 넘어, AI 기반 품질관리의 실무 적용 가능성을 직접 확인하고 싶습니다. 끝까지 최선을 다해 학습에 임하겠습니다.