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이번 엔지닉 스마트팩토리 AI 품질관리 스터디를 진행하면서 스마트 제조 분야의 흐름과 품질관리 시스템이 어떻게 AI 중심으로 변화하고 있는지 직접 체감할 수 있었다. 이론만 배우는 것이 아니라 실제 품질 데이터 분석, 공정 이상 감지, 불량 분류 모델 적용까지 실습을 병행해 학습의 깊이가 훨씬 높았고, 기존 제조업에서의 한계를 AI가 어떻게 보완하는지 명확히 이해할 수 있었다.

특히 ‘스마트팩토리 AI 품질관리’에서 데이터 전처리와 모델 성능 개선이 얼마나 중요한 단계인지 깨달았고, 내가 데이터 분석과 머신러닝 기초가 아직 부족하다는 점도 확인하게 됐다. 이번 스터디를 통해 AI 품질관리 분야가 생각보다 훨씬 실무 중심적이고, 꾸준한 학습이 필요하다는 것도 느꼈다.

앞으로는 실습 코드 복기와 추가 프로젝트를 진행해 스스로의 약점을 보완하고, 스마트팩토리 관련 취업 준비에도 적극적으로 활용할 각오다. 엔지닉 스터디 경험을 기반으로 더 전문적인 역량을 갖춘 인재로 성장하고 싶다.