미국 UT Austin 인공지능 석사 과정에 합격했어요!

 

미국 텍사스대(The University of Texas at Austin, 줄여서 UT Austin) 인공지능 석사(Masters degree of Science in Artificial Intelligence, 줄여서 MSAI) 프로그램에 합격해서 따끈따끈한 후기를 들고 왔습니다!
지원자가 많아서 12월까지는 계속 admission 발표가 있을 예정이라고 해요.
이번 글에서는 제가 왜 이 과정에 지원했는지, 어떻게 준비했는지를 간단하게 공유드릴게요! 😁

 

 

WHAT

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우선 이 프로그램은 올해 1월에 처음으로 시작을 알렸고, 현재 2024년 봄학기 첫 입학을 위한 지원자들을 심사하고 있습니다.
프로그램에 관한 전반적인 내용은 홈페이지에서 확인하실 수 있어요!

Master’s in Artificial Intelligence | Computer & Data Science Online

UT Austin이라는 이름이 익숙하지 않은 분들도 계시겠지만, 컴퓨터 공학 분야에서는 조지아텍(Gerogia Tech)과 프린스턴(Princeton University)과 함께 Top 10 안에 드는 우수한 교육 기관입니다.
지난 2019년부터는 이미 컴퓨터 공학 온라인 석사 과정을 오픈해서 운영하고 있고, 2021년에는 온라인 데이터 사이언스 석사 과정도 신설되었어요.
그리고 이번에 온라인 인공지능 석사 과정을 신설하여 신입생을 뽑는 중입니다.
특히 온라인 학위 과정이기 때문에 본업이 있는 professional들이 세계 어디에 있든 직장을 떠나지 않고도 질 높은 전문 지식을 배울 수 있다는 점을 강조하는 것 같습니다.

 

 

WHY

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제가 이 프로그램에 지원한 이유는 아주 여러가지 복잡하고 긴 이야기들이 많지만, 결정적인 3가지가 있습니다.

첫째, 학비가 매우 합리적입니다.
보통 우리나라에서 공학 분야 석사 학위를 따려면 비용이 얼마나 드는지 아시지요?
서울에 있는 웬만한 사립대 등록금은 한 학기에 600~700만 원, 국립대도 300~400만 원이 기본입니다.
* 여기 자료 참고

저는 이제서야 막 대학 학자금 대출을 갚았는데, 또다시 빚을 지고 싶지 않았습니다. 🥲
또 그렇게 비싼 비용을 감당할 만큼 석사 학위가 필요하거나, 매력적이라고 느끼지 않았어요.
인공지능이라는 기술을 공부하고 익혀서 실전에 써먹는 것이 목적이라면, 굳이 대학원을 나오고 연구를 해야만 그 일을 잘 해낼 수 있는 것은 아니라고 생각했습니다.

그런데 그 비용이 반의 반으로 준다면? 완전히 이야기가 달라지는 거죠.
UT Austin MSAI 프로그램의 등록금은 한 과목당 $1,000입니다. 총 10 과목을 들으면 졸업이니까 학위를 따기 위해 드는 비용이 $10,000에 불과한 거죠. 환율 1,400원으로 계산해도 1,400만 원입니다.
단 돈(?) 1,400만 원이면 미국 대학의 석사 학위를 얻을 수 있는 거예요!!

둘째, 한국에서도 미국 대학 석사 학위를 딸 수 있습니다.
이 학위는 온라인 과정이라고 해서 캠퍼스에서와 다른 학위가 나오는 것이 아닙니다.
함께 운영되는 온라인 컴퓨터 공학 석사 학위(MSCS)의 경우, on-campus 과정과 동시에 운영되면서 학위 이름도 동일합니다. 당연히 증명서에 기재되는 학위 이름도 같고요!

이 MSAI 프로그램의 경우 on-campus로 동시 운영되는 것은 아니지만 학위 어디에도 "온라인"이라는 낙인이나 차별(?) 같은 것은 없습니다.
당연히 미국 캠퍼스에서 공부하는 학생들과 동일한 자격과 권리를 가지고요. 원하면 캠퍼스에 가서 학생증을 발급받고, 모든 시설을 이용하는 것도 가능합니다. 다만 학생 비자가 나오진 않을 거예요!
이건 합격하고 나서야 실감하는 건데, 얼마나 차별이 없냐면 온라인 과정임에도 불구하고, 미국 유학 시에 필요한 예방접종 증명서들까지 모두 제출해야 등록이 가능합니다. 😂  (다시 확인해보니까 제출 안 해도 되더라고요!)
또 기본적으로는 coursework 위주의 과정이지만, 원하는 경우 연구를 병행하거나 논문을 작성할 수 있도록 지원할 수 있다고 알고 있어요!

무엇보다 미국 대학 석사 학위가 매력적인 이유는 국내에서 글로벌로, 내 무대가 바뀐다는 점에 있다고 생각해요.
저는 나중에 외국에서도 활동하고 싶은 마음이 있기 때문에 이 점이 참 좋았어요.
프로그램 중간에도 다양한 배경과 국가에 있는 사람들과 소통하고 교류할 수 있고, 또 이후에 그런 경험들을 잘 활용할 수 있을 때가 분명 올 것이라고 생각해요.

셋째, 높은 수준의 인공지능 교육을 받을 수 있습니다.
저는 비전공자이고, 지금까지 사실상 혼자서 이런저런 강의나 책을 찾아보면서 인공지능을 공부했습니다.
또 이제 막 시작하는 단계라서 이론과 실무 모두에서 한참 많이 부족하다고 느껴요.
실무를 하고 있기는 하지만, 인공지능을 전공하거나 연구한 시니어와 함께 일하는 게 아니라서 여전히 물어보거나 배울 수 있는 사람은 없습니다.

물론 혼자 공부해서 이해가 가지 않는 부분이 있어도, 반복해서 보거나 시간이 지나면 어느새 갑자기 이해하는 순간이 오기도 하죠.
또 다른 사람들과 함께 스터디 그룹을 만들어서 공부하는 것도 도움이 꽤 되고요.
그런데 지인 중에 인공지능 분야로 박사까지 하신 분이 계신데, 어느 날 제게 이렇게 말하더라고요.
'인공지능은 모호하게 이해하고 넘어가선 안 되고 명확하게 답을 알고 넘어가야 하는 분야다. 그러려면 혼자 공부하기보다 정확하고 깊게 이해하고 있는 사람이 정답을 알려줘야 한다'라고요.
이 말에 공감하는 정도는 개인차가 있을 수는 있겠지만 얼마나 옳은 말인가를 떠나서, 이 부분이 제게 큰 결핍으로 남아있고 앞으로도 그렇겠다는 걸 인지한 순간이었습니다.

사실 이 프로그램이 아주 훌륭한 커리큘럼을 가지고 있다고 생각하진 않습니다.
어쩌면 그냥 Coursera와 유튜브에서 무료로 볼 수 있는 스탠퍼드 강의들을 필요할 때마다 골라 보는 게 더 이득인지도 몰라요.
근데 그런 강의들을 혼자 듣고 있다 보면 이해가 안 가는 부분들이 나와도 어딘가 물을 곳이 참 없더라고요.
그게 어찌나 답답하던지!
온라인이지만 함께 강의를 보고 토론할 수 있는 동료들이 있고, 먼저 그 수업을 마쳤던 TA가 있고, 결정적으로 교수에게 직접 질문을 던질 수 있다는 점, 또 내가 얼마나 이해하고 그 지식을 활용할 수 있는지 과제와 시험을 통해 객관적으로 측정해 볼 수 있다는 점이, 혼자 공부를 하고 실무를 하다 보니 새삼스럽게 그리운 점이었던 것 같아요. 😂

 

글이 길어져서 어떻게 지원을 준비했는지 그 과정에 대한 내용은 다음에 이어서 공유드릴게요!
토플과 사전 이수 과목, 지원서 작성, CV/Resume, SOP, Recommendation Letter 등 하나하나 소개하겠습니다. 😁