AI

[책리뷰] 인공지능 가이드 북 ( 엄예선 )

# define personal asistant : 개인비서 인공무능 : 입력 사항에 대해 마치 대화를 나누듯이 응답하는 PC 프로그램. 일반적으로 응답 규칙이 단순하고 학습 기능도 갖추어져 있다. 그러나 지능이라 부를 만한 능력이 없기 때문에 이러한 명칭이 붙었다. dmtk : Distributed Machine learning ToolKit, microsoft에서 만든 Machine learning을 위한 tool cntk : Computational Network ToolKit, microsoft에서 만든 Deep learning을 위한 tool # 느낀 점 : 인간이 인공지능의 한계라고 생각했던 것은 인간이 원한다면 경계를 없애버릴 수 있을만큼 인공지능의 알고리즘은 발전하고 있는것 같다. 하지만 ..

[Youtube] Samsung Techtonic 2019: OCR(optical Charactor Recognition) - 딥러닝 실전 활용! 이미지 데이터에서 유용한 정보를 자동 추출해보자 (김민수 Lab장 (AI선행연구Lab))

Track3. 딥러닝 실전 활용! 이미지 데이터에서 유용한 정보를 자동 추출해보자 (김민수 Lab장 (AI선행연구Lab)) 1. Magic? No free lunch! 우리가 생각하는 딥러닝? 빅 데이터를 학습한 후 신경망이 기억한 후 신경망을 통해 유사한 다른 데이터를 예측하는 것. 필기체를 분석하는 과정을 보면 딥러닝 이전에는 feature extraction이라는 특성을 뽑아내는 복잡한 과정을 거쳤어야하는데 딥러닝 활용 후 15줄 정도의 코드면 작성할 수 있고 10초 정도면 97퍼센트 가량의 정확도를 가지도록 구현할 수 있음. 성공사례 1. 자동차의 결함파악 2. 설계도면 인식 3. 암 발병위험 예측(MRI, EHR 이미지 분석하여 암발병 위험 및 치료 예후를 예측) 4. 안질환, 부정맥 예측(안저..

[Youtube] Samsung Techtonic 2019: Brightics AI - 자동 레이블링과 분산 학습을 통해 딥러닝을 쉽고 빠르게! (오경진 프로 (AI선행연구Lab))

Track1. 자동 레이블링과 분산 학습을 통해 딥러닝을 쉽고 빠르게! (오경진 프로 (AI선행연구Lab)) 1. cDL(Deep Learning) - 대용량 영상 데이터를 처리하는 비즈니스 환경에서 경험한 어려움들 - 데이터 : 정제작업, 답안지만들기,,, 가내 수공업하는 느낌 -> Auto Labeling - 모델 개발 : 많은 실험을 일일이..? -> Distributed Model Training - 기업 비즈니스를 위한 대규모 AI로의 전환을 위한 고려사항 R&D scale -> Operationalization of AI -> Enterprise scale 2. Auto Labeling : 학습데이터 Labeling 과정을 자동화하는 기능 기존 : 사람이 직접 모든 데이터를 labeling 해..

[로봇신문] ETRI AI report ( 2020년 7대 트렌드 )

# keypoint : ETRI 지정 '2020 AI 7대 트렌드' 1. 중국 AI - 미국인 강대국 간 패구너 경쟁을 촉발. 2. AI 내셔널리즘 - 데이터, 서비스 등을 보호하고 타국의 영향력을 줄이려는 새로운 국민주의가 나타남. 3. 증강분석, 다크데이터 - AI 기술은 기존에 없던 분석 기법을 통해, 보유하고 있지만 활용하지 못했던 대다수의 데이터 범위와 분석의 한계를 없애고 있다. 인공지능이 인간의 의사결정을 돕고 통찰력과 새로운 가치를 제공하는 것이다. 4. R&D 혁신지능 - 연구자로서 인간이 생각하는 방식을 바꿔 R&D 생산성을 향상. 5. 창작지능의 진화 - 그림, 소설, 영화를 인공지능이 창작. 단순한 모방 수준이 아니라 인간을 넘어서는 설계, 전략 도출의 가능성에 주목. 6. AI 호..

[TED] How to get empowered, not overpowered, by AI(Max Tegmark)

# keypoint 한줄 요약: 인공지능의 힘, 방향성, 목표에 대해 설명 힘 - 최근 AI가 가진 힘이 얼마나 성장했는지 보면 놀랍다. ex) 자율주행, 자율비행, 얼굴인식, 가짜 얼굴 조작 +구글의 알파고는 인간의 3000년 바둑의 역사와 지혜를 익힘. 세계최고의 바둑기사됨. AGI(Artificial general intelligence)는 인간이 할 수 있는 어떠한 지적인 업무도 성공적으로 해낼 수 있는 (가상적인) 기계의 지능 - 인간이 가장 지적인 존재로 남지 않음. AI의 발전은 인간이 아니라 AI가 주도 - 지능의 폭발적 증가 가능성 - 초지능의 탄생 But 실상은 전문가들이 수십년내에 AGI가 실행될 것이라고 주장 -> 인간은 뭘 해야될까?(AI가 인간보다 낫다면,,) 방향성(발전방향) ..