국제인공지능올림피아드(IOAI)는 고등학생이 머신러닝과 딥러닝 실력을 겨루는 국제 대회입니다. 한국 학생은 KOAI(한국인공지능올림피아드), 미국·캐나다 학생은 USAAIO 선발을 거쳐 국가대표로 출전합니다. 출제 범위는 수학 기초부터 PyTorch 구현, 컴퓨터 비전·자연어처리·트랜스포머까지 폭넓으며, 이론과 코드 구현을 모두 요구합니다.
게시일: 2026년 5월 28일
국제인공지능올림피아드(IOAI, International Olympiad in Artificial Intelligence)는 전 세계 고등학생이 인공지능 실력을 겨루는 국제 대회입니다. 국제수학올림피아드(IMO), 국제정보올림피아드(IOI)와 같은 과학 올림피아드 계열로, 각 나라가 국가대표를 선발해 참가합니다.
다른 올림피아드와 다른 점은 출제의 중심이 머신러닝과 딥러닝이라는 것입니다. 정해진 알고리즘을 구현하는 데 그치지 않고, 실제 데이터를 주고 모델을 만들어 성능을 겨루는 실습형 문제가 함께 나옵니다. 그래서 이론과 코딩, 그리고 데이터를 다루는 감각을 모두 요구합니다.
2026년 IOAI는 카자흐스탄 아스타나에서 열립니다. 각국 대표팀이 모여 이론 라운드와 실습(데이터·모델) 라운드를 치릅니다. 한국과 미국·캐나다는 각각 국내 선발전(KOAI, USAAIO)을 통해 대표를 구성합니다.
학생이 어느 나라에서 학교를 다니는지에 따라 선발 경로가 달라집니다. 한국 재학생은 KOAI, 미국·캐나다 재학생은 USAAIO를 거칩니다.
위 일정·문항 구성은 2026년 KOAI 기준입니다. 연도마다 바뀔 수 있으니 주최 측 공지를 확인하세요.
2027년 대회 기준 등록 마감은 1월 31일, 1차 시험은 2월 19일(미국 동부시간)로 안내되어 있습니다. 연도마다 바뀌니 공지를 확인하세요.
해외 거주 한국 가정이라면? 미국·캐나다 학교에 재학 중이면 USAAIO에 참가할 수 있고, 한국 학교 재학생이면 KOAI를 준비합니다. 어느 경로가 맞는지 헷갈린다면 학생의 재학 국가와 국적을 기준으로 판단하면 됩니다.
아래는 USAAIO가 공개한 출제 범위를 정리한 것으로, IOAI 준비의 표준 지도로 삼을 수 있습니다. 한국 KOAI 역시 머신러닝·딥러닝을 핵심으로 다룹니다.
| 영역 | 세부 내용 |
|---|---|
| 수학 기초 | 선형대수, 확률·통계, 다변수 미적분, 볼록 최적화 |
| 프로그래밍 | Python, NumPy, pandas, matplotlib, seaborn, scikit-learn, Google Colab |
| 머신러닝 | 지도학습·비지도학습 기법 |
| 딥러닝 기초 | 다층 퍼셉트론(MLP), 주요 레이어, 순전파·역전파, PyTorch 구현 |
| 트랜스포머 | 어텐션 메커니즘, 구조, 활용 |
| 자연어처리(NLP) | 토큰화, 임베딩, 사전학습·미세조정 |
| 컴퓨터 비전·생성형 | CNN, 객체 탐지, 오토인코더, GAN, 디퓨전 모델 |
각 영역의 개념이 처음이라면 머신러닝과 딥러닝 가이드부터 읽고, 자료가 필요하면 AI 공부 자료 로드맵을 참고하세요.
기초 다지기
Python과 데이터 처리(NumPy·pandas), 선형대수·확률통계 기초를 병행합니다.
머신러닝 익히기
scikit-learn으로 지도·비지도 학습을 구현하고 평가지표를 이해합니다.
딥러닝 구현
PyTorch로 신경망을 직접 쌓고 CNN·트랜스포머까지 확장합니다.
기출·실전
KOAI·USAAIO 기출 유형과 샘플 문제로 이론과 실습을 함께 연습합니다.
AI 올림피아드는 범위가 넓어 혼자 준비하기 어렵습니다. 어디까지 알고 무엇이 부족한지 진단하는 것부터가 큰 과제입니다. CIT는 학생의 현재 수준을 점검해 수학 기초, 머신러닝, 딥러닝, 기출 대비까지 단계별 로드맵을 1:1로 설계하고 지도합니다. 압구정 오프라인 수업과 동일한 커리큘럼으로 온라인 1:1 세션도 운영하여, 해외에 거주하는 한국 가정도 같은 수준으로 준비할 수 있습니다.
국제인공지능올림피아드(IOAI, International Olympiad in Artificial Intelligence)는 고등학생을 대상으로 머신러닝과 딥러닝 실력을 겨루는 국제 대회입니다. 수학 올림피아드(IMO)나 정보 올림피아드(IOI)처럼 각 나라가 국가대표를 선발해 출전하며, 2026년 대회는 카자흐스탄 아스타나에서 열립니다. 이론 문제와 실제 데이터를 다루는 실습 문제가 함께 출제됩니다.
한국 학생은 한국인공지능올림피아드(KOAI) 선발을 거쳐 국가대표로 IOAI에 출전합니다. KOAI 고등부는 서류 평가(학생부, 자기소개서, AI 포트폴리오), 필기시험, 면접의 단계를 거쳐 대표 학생을 선발합니다. 고등학교 재학생(10~12학년)이면서 한국 국적인 학생이 대상입니다.
미국과 캐나다 학생은 USAAIO(USA-North America AI Olympiad)를 통해 Team USA에 선발되어 IOAI와 IAIO에 출전합니다. USAAIO는 온라인 1차 시험, 대학에서 열리는 현장 2차 시험, 캠프 형태의 최종 선발로 이어집니다. 미국·캐나다에 재학 중인 K-12 학생이 대상이므로, 미국 학교에 다니는 한국 가정의 학생도 참가할 수 있습니다.
핵심은 머신러닝과 딥러닝입니다. 구체적으로는 선형대수·확률통계 같은 수학 기초, Python과 NumPy·pandas·scikit-learn을 이용한 데이터 처리, PyTorch를 이용한 딥러닝 구현, 그리고 컴퓨터 비전(CNN), 자연어처리, 트랜스포머, 생성형 모델까지 폭넓게 다룹니다. 이론 이해와 코드 구현 능력을 모두 요구합니다.
Python과 데이터 처리(NumPy, pandas)를 익힌 뒤 머신러닝 개념을 잡고, PyTorch로 딥러닝을 직접 구현해 보는 순서가 효과적입니다. 동시에 선형대수와 확률통계 같은 수학 기초를 병행해야 합니다. 기출 유형을 풀며 이론과 구현을 함께 연습하는 것이 중요합니다. CIT는 학생 수준을 진단해 KOAI·USAAIO 대비 로드맵을 1:1로 설계합니다.
KOAI는 중등부(7~9학년)도 운영하지만, IOAI 국가대표 선발은 고등부를 통해 이루어집니다. 따라서 IOAI를 목표로 하는 중학생은 중등부에 참가하며 기초를 다지고, 고등학교 진학 후 고등부에 도전하는 경로를 권합니다. 중학생 시기에는 머신러닝 기초와 Python 실력을 탄탄히 쌓는 것이 가장 중요합니다.
정보 분야 대회가 처음이라 막막했는데, 선생님들께서 처음부터 차근차근 지도해 주신 덕분에 첫 도전을 잘 준비할 수 있었습니다.
개별 학생의 경험이며 동일한 결과를 보장하지 않습니다.
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참고 자료 (Sources)