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[한국인공지능아카데미][교육후기] 夜深時刻 AI 랜선스터디 1차 (06.9~06.19)

[한국인공지능아카데미][교육후기] 夜深時刻 AI 랜선스터디 1차 (06.9~06.19)

시작에 앞서 한국인공지능아카데미는 서울창업허브 <허브아카데미>와 함께 6월 9일부터 19일까지 총 9일간에 걸쳐서 AI 랜선스터디(온라인 화상 스터디)를 진행하였습니다. 인공지능 커뮤니티 활동을 통해서 경험한 온라인 화상 스터디의 가능성을 교육적 측면을 더해 "夜深時刻 AI 랜선스터디" 라는 이름으로 공개 모집하였습니다. 9일간 매일 저녁 9시부터 12시까지 진행하였던 온라인 화상스터디(+교육) 경험을 공유합니다. 모집 모집공고링크 대학 시험기간에 진행되어 다소 부담스러웠으나 모집은 순조롭게 진행되었습니다. 이번에는 색다르게 3개 파트로 파이썬 학습팀, 딥러닝 학습팀, 딥러닝 프로젝트팀 이렇게 세개로 나눠서 모집을 하였습니다. 파이썬 학습팀 11명, 딥러닝 학습팀 7명, 프로젝트팀 8명 이렇게 26명과 함께 전체 총괄 1명, 멘토 3명으로 해서 30명 AI 랜선 스터디가 항해를 시작되었습니다. 첫 만남의 설레임 첫만남, 30명의 사람들이 모였고 첫만남의 어설레임과 어색함으로 시작되었습니다. 간단하게 전체 일정 및 운영규칙 등을 설명하고 한사람 한사람 인사를 나누는 시간을 가졌습니다. 30명 인원이라 인사를 나누는데 30분 정도 소요되었고 서로에 대해 알아가는 시간을 가졌습니다. 저희는 시간이 좀 소요되더라도 첫 만남에서는 항상 참여자 개개인 소개시간을 갖는 편인데요. 남은 기간동안 교육을 함께 받음에 있어서 중요한 부분이라고 생각합니다. 인사를 나누고 팀별로 흩어져서 팀별 멘토님들 가이드 하에 팀 오리엔테이션 및 스터디 환경세팅을 진행하였습니다. 첫날이라서 자세한 설명은 생략하고 간단하게 인사 및 소개 그리고 준비등을 하는 시간을 갖고나서 9일간의 항해 준비를 마무리 하였습니다. 팀 그리고 유닛 AI 랜선 스터디에서는 사전 학습 수준에 맞춰 팀을 '파이썬 학습팀', '딥러닝 학습팀', '딥러닝 프로젝트팀' 이렇게 3개로 나눠서 진행하였습니다. 파이썬팀은, 대부분 언어를 처음 공부하시는 분들로 구성되었으며 기존에 온라인 강의등을 시청하거나 블로그 등으로 공부하다가 어려워서 포기하신 분, 중학생인데 학교에서 혼자 공부하다가 어려워서 오신분, SW 선생님, 그리고 클라우드 서비스 컨설턴트인데 파이썬을 공부해보고 싶은분 등 다양한 분들이 오셨습니다. 파이썬 학습팀은 처음 11명으로 시작하였습니다. 파이썬 팀은 왕초보를 대상으로 진행된 만큼 스터디 보다는 교육에 좀더 치중되었습니다. 매일 멘토님이 파이썬 문법에 대해서 설명을 해 주시고, 학습한 내용을 파이런(https://pyrun.now.sh/)이라는 아카데미에서 자체 제작한 파이썬 온라인 실행툴로 실습을 진행하고 마지막으로 퀴즈를 통해 학습 내용을 체크해 주셨습니다. 5일간은 파이썬 기본 문법을 공부하였고, 1일간 그동안 배운 문법을 활용하여 게임 프로그래밍을 통해 문법을 활용하면서 복습을 하였고, 2일간은 파이썬 라이브러리에 대한 소개와 함께 numpy, matplotlib 를 학습하였고 이후 머신러닝에 대한 소개와 함께 머신러닝 코드를 리뷰하는 시간을 갖었습니다. 파이썬 왕초보 분들에게는 다소 어렵게 느낄수도 있지만 간단하게 경험하는 차원에서는 의미가 있었습니다. 딥러닝 학습팀, 파이썬 학습은 되어 있지만 딥러닝은 아직 기본적인 스터디 정도만 되어 있으신 분들로 구성되었고, 어느정도 이론 공부는 했지만 직접 구현하는데에는 좀 어려운 분들, 아직까지 딥러닝 프로젝트를 하기는 좀 어려운 분들 등으로 구성되었습니다. 대부분 딥러닝 생초보 분들이지만 2분 정도는 학습수준이 어느정도 되어 있으신 분들도 계셨습니다. 딥러닝 학습팀은 처음 7명으로 시작하였습니다. 딥러닝 학습팀은 4일간은 텐서플로 공식 딥러닝 튜토리얼을 중심으로 동영상 시청, 용어 정리, 강의에 나온 실습코드 리뷰, 그리고 개인별 코드실습 및 리뷰, 주제별 발표 루틴으로 매일 진행하였고 2일간은 버트 코드를 중심으로 자연어처리에 대한 간단한 리뷰 및 버트 실습으로 진행하였습니다. 이를 통해 총 6일간 딥러닝 기초부터 버트까지를 한번 훓어 보는 시간을 가졌습니다. 처음은 좀 가볍게 진행하였지만 버트 학습단계에서 조금 어려워 하시던데 그럼에도 심화 코드까지 한번 볼수 있어 좋은 경험이었다는 의견이었습니다. 딥러닝 프로젝트팀, 딥러닝 프로젝트팀은 프로젝트 중심으로 스터디를 진행하였어요. 처음 참여 인원이 8명으로 시작하게 되어 연구 주제별로 3개 유닛으로 팀을 다시 나누고 유닛별로 프로젝트 중심 스터디를 진행하였습니다. 유닛별로 각각 '강화학습을 이용한 주식가격 예측모델 개발', '나만의 인공지능 비전 시스템 만들기', '낚시성 기사 판별' 주제로 9일간 프로젝트를 진행하기로 하였습니다. 딥러닝 프로젝트팀은 멘토의 가이드 하에 주로 유닛 활동을 하였습니다. 프로젝트 특성상 온라인 스터디 시간에는 진행했던 과정에 대한 공유과 발표를 중심으로 진행되었습니다. 프로젝트 진행중 어려웠던 부분을 공유하고 멘토의 가이드 하에 진행하였습니다. 기간이 9일로 프로젝트를 하기에는 상대적으로 짧은 기간이라 목표를 좀 낮추고 1차 완료에 중심두고 1차 완료이후에 추후 지속할 수 있도록 가이드 하였습니다. 프로젝트를 진행하기에는 짧은 기간임에도 유의미한 결과를 만들어 냈습니다. 강화학습을 이용한 주식가격 예측모델 나만의 인공지능 비전 시스템 만들기 낚시성 기사 판별 단톡방, 만남과 헤어짐의 반복 랜선스터디 기간중 소통은 단톡방을 통해 진행하였습니다. 단톡방을 통해 전체 공지 그리고 멘토 가이드 등을 진행하였는데요. 무엇보다 화상 초대 링크를 오픈 단톡방을 통해 진행하였습니다. 온라인으로 진행되는 만큼 과정 참여율과 완주율을 높이고자 단톡방을 매일 방폭하고 재개설 하여 초대하는 방식을 도입하였습니다. 이전에는 강퇴룰과 함께 룰 위반시(부단 불참 및 지각)에 단톡방에서 강퇴하는 방식이었는데 이부분이 굳이 불필요하게 기분이 상하는 단점이 있어서 이번에는 단톡방 방폭후 당일 스터디 참여자에 한에서 다시 초대링크를 공유하는 방식으로 진행하였습니다. 결과적으로 하루라도 불참하면 바로 낙오하게 되어있는 구조이고요. 마지막날까지 참여를 위해서는 단 하루도 빠지지 않아야 수료가 가능한 빡센 스터디였습니다. 공부를 하려면, 제대로 해야죠. 최종적으로 이번에 진행했던 방식이 유의미하고 자연스럽다는 결과를 얻었습니다. 마지막날, 최종발표 그리고 혼닭 9일간 매일 저녁 9시부터 12시까지 온라인 화상 스터디 방식으로 열심히 공부하였고 마지막 날이 되었습니다. 하루라도 빠지거나 지각을 하면 안되는 빡센 스터디였음에도 생각보다 많은 분들이 남았고 최종 발표를 진행하였습니다. 파이썬 팀은 거의 학습중심으로 진행하여 발표할게 많진 않아 대표로 3분이 그동안 공부한 내용을 소개하는 선으로 발표를 진행하였고, 딥러닝 학습팀은 두개 팀으로 나눠서 한팀은 딥러닝 학습한 내용 소개 한팀은 버트 코드 소개를 진행하였습니다. 마지막으로 프로젝트팀은 위의 소개한 3개 주제로 나눠 발표를 진행하였습니다. 영상보시죠. (프라이버시 보호 차원에서 많이 가렸습니다.) 참고로 마지막날은 참여한 모든 분들에게 혼닭을 배달로 제공하였습니다. 밤 10시에 띵동 띵동 소리를 함께 들으며 닭다리를 뜯으면서 최종 발표를 감상하였습니다. 발표자는 발표하고 다른 분들은 닭을 먹고... 어떤 분은 맥주와 함께 와인을 곁들여서 많은 분들을 당혹하게 만들기도 했습니다. 치킨엔 맥주인데요. 익명 설문 평가 9일간의 랜선스터디에 대한 평가 설문을 진행하였습니다. 이번의 경험이 한번으로 머물지 않도록 보다 나은 방식으로의 성장을 위해 참여자 분들에게 익명으로 진솔한 설문평가 참여를 부탁드렸습니다. 그리고 대부분의 참여자들의 감사하게도 답변을 해 주셨고 만족도는 생각보다 높게 나왔습니다. 불가피하게 온라인 화상방식으로 진행되었음에도, 불가피하게도 매일 늦은 시간 단잠을 조금 포기하였음에도 그럼에도 그 가운데 우리는 유의미한 교육과 스터디를 진행하게 된것 같아 뿌듯했습니다. 에필로그 9일간 온라인 AI 랜선스터디를 진행하고 참여자 분들이 즐겁게 웃으며 학습하는 모습을 통해 그리고 설문을 통한 의견을 보고 우리는 온라인 실시간 화상 교육과 스터디의 가능성을 확인하였습니다. 오프라인에서 항상 문제가 되었던 공간과 거리 그리고 고비용에 대한 제약을 어느정도 극복할 수 있는 실마리를 조금은 찾은 것 같습니다. 그럼에도 아직은 고민이 많습니다. 이번 교육은 서울창업허브의 지원으로 그래도 멘토 3분과 함께 할 수 있었으며 마지막날 혼닭 1마리도 제공할수 있었음에도 무료로 진행할 수 있었습니다. 그런데, 이러한 지원이 계속될 수 있을까요. 학생들에게 돈을 받는게 쉽지 않은 요즘입니다. 교육 대중화를 위해서 한켠으로는 누군가 돈이 없어서 유의미한 교육을 받을 기회를 놓치는게 아쉬워서 쉽사리 교육비를 산정하지 못하지만, 또 한 켠으로는 이렇게 지속할 수 있을까 하는 고민입니다. 그럼에도, 한국인공지능아카데미는 인공지능 전문 교육기간으로써 인공지능 기술 대중화를 위해 한발 한발 나아갑니다. 감사합니다. 2020년 6월 29일

제4회 인공지능 챗봇톤 <함께 만드는 딥러닝 챗봇>

제4회 인공지능 챗봇톤 <함께 만드는 딥러닝 챗봇>

- 모든 참가자가 협력하여 하나의 <딥러닝 챗봇>을 만들어 보는 시간을 준비하였습니다. - 각 3~5인으로 구성된 기획팀, 디자인팀, 데이터팀, 모델링팀, 개발팀이 협력하여 하나의 딥러닝 챗봇을 만들어 봅니다. - 하루 10시간 동안 기획부터 배포까지 다같이 경험할 수 있는 좋은 기회 만들었으니 함께 하시기 바랍니다. 제 4회 챗봇톤은 이전의 진행되었던 챗봇톤과 다르게 모두가 하나의 챗봇(딥러닝 기반 유튜브 추천 웹챗봇) 을 만드는 방식으로 진행됩니다. 이를 위해 오픈소스 챗봇 프레임워크를 베이스라인으로 전달하며 한시간 정도 챗봇 프레임워크 구조를 설명해 드릴 예정입니다. 챗봇 프레임워크 구조에 맞춰서, 기획 및 디자인, 데이터 수집 및 가공, 모델링, 화면 및 서버로직 구현 파트별 각자 맡은 영역을 작업하게 되고 마지막에 최종 결과물을 클라우드 서버를 통해 배포하는 과정까지 함께 진행하려 합니다. 이를통해 챗봇 구현시 시나리오는 어떻게 구성해야 하는지 대화 설계는 어떻게 해야 하는지, 데이터 수집과 관리 및 저장은 어떻게 하는지, 챗봇 어플리케이션에 딥러닝 모델은 어떻게 적용되는지 화면 UI 설계는 어떻게 하는지 배포 및 서빙은 어떤게 진행되는지에 대한 전 과정을 경험하고 배울 수 있을 것입니다. 처음 시도해 보는 방식인 만큼 소수의 인원(10명 내외)이 10시간 동함 함께 경험과 노하우 아이디어를 접목하여 의미있는 결과를 만들어 보는 경험이 되면 좋겠습니다. < 유튜브 추천 딥러닝 디스플레이 웹 챗봇 > - 주제 : 유튜브 추천 딥러닝 디스플레이 웹 챗봇 - 일시 : 2020년 12월 30일 10:00 ~ 20:00 (10시간 해커톤) - 방식 : 실시간 ZOOM - 참가신청 : 선착순 (팀별로 마감합니다) * 참가자에게 당일 9시 30분에 ZOOM 참가링크를 문자/이메일로 전송합니다. (스팸함도 체크해주세요) * 완성 결과물은 모두가 사용 가능하도록 공개됩니다. * 경합 방식이 아닌, 협동 방식입니다. - 주최: (사)한국인공지능연구소 - 주관: (주)한국인공지능아카데미 신청하기

(후기) 제4회 인공지능 챗봇톤 <함께 만드는 딥러닝 챗봇> - (주)한국인공지능아카데미

(후기) 제4회 인공지능 챗봇톤 <함께 만드는 딥러닝 챗봇> - (주)한국인공지능아카데미

2020년 12월 30일 제4회 인공지능 챗봇톤 <함께 만드는 딥러닝 챗봇>을 100% 온라인 실시간으로 성공리에 개최하였습니다. 이틀이라는 짧은 모집기간에도 불구하고 관심주셔서 의미있는 협력 과정을 경험하게 되어며 아래와 같이 과정을 공유드립니다. 챗봇 프레임워크 이번 챗봇톤에서는 오픈소스 한국어 딥러닝 챗봇 프레임워크인 koChat 프프레임워크를 사용하였습니다. 오픈소스 그대로 사용하기에는 처음 시작시점에 환경세팅과 가독성에 어려운 점이 있어서 코드를 일정부분 수정하여 베이스라인 프레임워크로 제공하였습니다. KoChat 프레임워크는 크게 의도파악(Intent classification)와 개체명 인식(Entity recognition)을 모듈 단위로 제공하며 학습용 데이터 처리를 위한 processor 도 제공하고 있어 최소한의 베이스라인 프레임워크로 사용하는데 유용하였습니다. kochat 프레임워크 기획 기획팀: 노래경, 이미정, 김지은, 전창삼 <딥러닝 유튜브 추천 웹 챗봇> 을 주제로 대화 설계를 진행하였으며, 짧긴 시간이라는 제약으로 최소한의 의도(Intent) 2개로 정하여 다이어트, 맛집 음식 추천을 선정하였으며 그에 맞춰 각 인텐트 별로 두개정도의 Entity 를 정하였습니다. 의도분류와 개체명 인식을 위한 학습 데이터도 만들어 보았습니다. 기획팀에서 열심히 노가다로 만들어 주셨네요. 처음에 기획 논의에 시간을 많이 사용하여 데이터를 많이 만들지는 못했습니다. 학습용 라벨 데이터 https://drive.google.com/file/d/1cLu3lK373BhTm2b7d2HuJ23qKUFAhIJC/view?usp=sharing 디자인 (UI & UX) 디자인팀: 오주희 아래와 같이 챗봇 페르소나 도 설정해 보았으며 그에 맞춰 유튜브 영상 추천 챗봇 UI 도 기획해 보았습니다. 다만, 시간 관계상 적용은 하지 못하였는데요. 추후 가능하면 반영해 보려고 합니다. 페르소나 및 화면기획 슬라이드 https://drive.google.com/file/d/1JE_yLqw363c77z5VHk41iEhd6L3yWdQ6/view?usp=sharing 개발 및 모델링 개발팀: 이승현, 장문정 모델링팀: 윤희동, 이정민 처음 개발환경 세팅에 시간이 많이 소요되었습니다. 기본으로 제공하였던 koChat 프레임워크가 윈도우 환경에서는 환경이슈가 있어서 디버깅 하는데에 적지 않은 시간을 소비하였으며 다양한 이슈로 인해 결과적으로는 임시방편으로 구름 IDE 를 통해 클라우드 협업 환경을 세팅하여 진행하였습니다. 10시부터 12시까지, 2간정도 소개 및 가이드를 마무리하고 점심식사후 1시부터 본격적으로 시작하여 챗봇 프레임워크에 대한 이해를 마쳤으나 라벨링된 데이터를 최종적으로 저녁 7시경에 접수 받아 결과적으로는 시간내에 딥러닝 유튜브 추천 챗봇을 구현 완성에는 성공하지 못하였습니다. 다만, 그럼에도 학습 데이터를 통해 학습이 돌아가는 과정까지는 확인하였고 에러는 발생했으나 큰 맥락에서 어떻게 진행하면 된다 하는 이해를 할 수 있었습니다. 마치며 처음으로 100% 온라인 실시간 방식으로 시도하면서 그동안 경진대회 방식에서 협력 모델로 변경하여 시도해 보았습니다. 10시간이라는 짧은 시간에도 불구하고 참여자 분들의 적극적인 참여로 협력하여 함께 하나의 딥러닝 챗봇을 만들어 가는 과정은 유의미했습니다. 다만, 처음 만난 다수의 참여자가 다수의 팀프로젝트를 진행하기에는 대회 소개 시간을 포함해서 10시간은 상대적으로 짧게 느껴졌으며, 짧은 시간동안 유의미한 결과까지 만들어 내기 위해서는 기본 템플릿 구성과 다양한 예외 환경에 대한 준비가 충분히 되어 있어야 함을 느꼈습니다. 그럼에도 불구하고, 작지만 의미있는 경험을 함께 할 수 있었으며 모두가 작은 경험치를 쌓았음을 확인할 수 있었습니다. 이번의 경험을 바탕으로 이후 챗봇톤을 좀더 체계적으로 설계하여 좀더 가치있는 경험과 결과를 만들 기 위한 챗봇톤이 될 수 있도록 단단히 준비하도록 하겠습니다. 함께 만들어가는 방식은 좀더 횟수를 늘려서 챗봇톤을 거듭할 수 록 딥러닝 챗봇의 완성도가 올라갈 수 있는 장으로 발전시키면 좋겠습니다. * 대회 포스터

[한국인공지능아카데미] 夜深時刻 AI 랜선스터디 1차 (06.9~06.19)

[한국인공지능아카데미] 夜深時刻 AI 랜선스터디 1차 (06.9~06.19)

미루고 미룬 파이썬... 언제가 되었든 파이썬을 하기는 해야 한다는 부담감이 있다면 미루지 말고 이참에 열흘만 투자해보세요. 혼자 하기엔 어렵고 진도 안나가지만 같이 하면 할 수 있어요. 매일 저녁 온라인으로 만나서 그 자리에서 다 하고 잠자리에 들기 시간 외 과제 없지만, 그 시간은 집중하기 그리고 마지막 이틀은 파이썬으로 뭔가 하나 만들어보자구요. # 대상 : 파이썬 왕초보 # 일정 : 6월 9일 ~ 19일 (총 28시간) # 방식 : 온라인 (강의 / 스터디 / 팀 프로젝트) # 신청 : 신청서 작성 후 입금 (신청서에 마감공지가 있으면 마감된 것입니다.) # 참가비 : 무료 # 장소 : 온라인 Zoom # 주최 : (주)한국인공지능아카데미 / 서울창업허브

[마감][강의소개] 금융 데이터, 딥러닝을 만나다

[마감][강의소개] 금융 데이터, 딥러닝을 만나다

"금융 데이터, 딥러닝을 만나다" 강의를 소개합니다. SK 하이닉스 BackTesting PortFolio 최적 분포비율 계산 Tesla 주가 패턴 분석 (Prophet (R)) 파이썬을 활용한 금융데이터 다루기 강의 목표 본 강의의 목적은 공개 오픈소스 툴인 파이썬 언어의 기초를 익히고, 이를 활용하여 Pandas 모듈을 활용하여 다양한 금융 기술적 분석 능력을 스스로 갖출 수 있도록 실습과 이론을 통하여 배울 수 있도록 하는 것입니다. 본 강의를 통해 수강생들이 단순한 실습만아니라 실제적으로 각자의 업무에 어떻게 파이썬을 적용해야 할지 실무적 아이디어를 얻어 가시기를 바랍니다. 과정 상세 금융데이터 분석을 진행하면서 Pandas, Tensorflow, Scikit-Learn, Keras 등 적용 가능한 모듈의 종류와 수는 상당히 많고, 이들이 새로운 버젼이 제공될때마다 관련 코드의 내용이 달라짐에 따라 유연한 대처를 못함으로써 곤란함을 격는 경우를 많이 봤습니다 이러한 경험에 비추어 봤을때 다양한 모듈을 맛보기 식으로 진행하기 보다는, 기본 이론을 익힌 뒤 Pandas 모듈을 활용한 금융데이터 다루기(시계열 데이터 다루기)를 집중적으로 진행합니다 이를 위해 먼저 파이썬의 기본적인 객체와 함수들에 대한 내용을 학습합니다. 이를 바탕으로 Pandas 모듈을 활용한 시계열 금융 데이터를 다루는 방식을 학습함으로써 기본개념들이 각각의 모듈에 어떤 방식으로 적용되는지를 익히는 과정을 진행합니다. Pandas로 생성한 DataFrame을 바탕으로 시각화, BackTesting, Risk관리를 위한 포트폴리오 구성비율 예측 그리고 머신러닝 기본 이론을 적용한 '종가 데이터를 활용한 주가예측'을 진행합니다 종가를 활용한 주가 예측은 'hidden Markov model', 'ARIMA'시계열 패턴 예측, Prophet (R) 모듈의 활용 및 Keran LSTM을 활용하여 진행합니다 대표적인 모듈인 Pandas 내용을 통해서 Python의 기본 철학에 익숙해 지신다면, 다른 어떠한 모듈에 대해서도 두려움 없이 접근하고 학습의 방향을 스스로 잡는 능력을 배양할 기회가 될것입니다. 수강 대상 Pandas 모듈을 활용한 시계열 데이터를 다루기 원하는 분 Python을 활용한 시계열 데이터를 다루기 원하시는 금융 업계 종사자 스스로 금융 분석을 위한 Simulation을 구현하기 원하는 분 투자 또는 금융 데이터 분석에 기본적인 머신러닝 이론을 적용해 보고 싶은 분 Python 을 통한 금융 투자 분석과 투자 기회에 인사이트를 얻고자 하는 금융 업계 종사자 강사 소개 김용범 (AI 아카데미 금융파트 전임강사) 수업 내용 Python 기초 및 객체 다루기 Pandas 기초 및 시계열 데이터 다루기 금융데이터 분석 종목간 상관성 분석 Value at Risk 이평선 활용한 수익률 분석 몬테카를로 시뮬레이션을 활용한 최적의 포트폴리오 찾기 다양한 기술적 보조지표 생성 Stochastic Oscillator RSI(Relative Strength Index : 상대강도지수) 볼린저 밴드 MACD(moving average convergence/divergence) 금융데이터 예측 은닉마르코프 모델을 활용 (HMM) ARIMA 시계열 분석을 활용한 주가 예측 Prophet (R) 활용한 주가예측 Keras 의 LSTM 딥러닝 모델을 활용한 주가예측 강의장소 서울스퀘어 4층, 위워크 내 클래스룸, 서울특별시 중구 회현동 한강대로 416 * GITHUB LINK

한국인공지능연구소 발기인 및 연구원 1차 모집

한국인공지능연구소 발기인 및 연구원 1차 모집

안녕하세요. 한국인공인공지능연구소 설립 추진위 입니다. 인공지능 실무자들의 실질적인 연구모임이 될 본 연구소는, 낙후된 국내 인공지능의 수준을 끌어올리고 글로벌 경쟁력을 갖추는 데 일조하고자 2018년 4월 19일에 설립을 위한 발기인 모집 및 1차 연구원 모집을 시작하였습니다. 신청을 받은지 보름도 안되어 현재까지 인공지능 실무자, 교수진, 연구원, 발기인 등 120여 분 이상 신청해 주셨습니다. 많은 관심 주셔서 감사드립니다. 이러한 관심에 힘입어 제대로 준비하여 인공지능 실무자들을 위한 실질적이고 강력한 단체로 성장하도록 할 것이며, 인공지능 연구 및 개발 실무진들이 인공지능 연구및 개발 활동을 함에 있어서 겪는 애로사항을 해결하고 함께 모여 시너지를 낼 수 있는 토대를 마련하도록 노력할 것이며 정부, 기업, 기관, 학교 등 을 엮는 기술집단이 되려 합니다. 응원 부탁드리겠습니다. 추가로, 1차 모집마감은 2018년 5월 13일 까지 입니다. 아직 참여하지 못하신 분들은 적극적인 참여 부탁드리겠습니다. /* 우리는 기대합니다. 인공지능을 공부하고 실무를 하는 사람들이 모여서 낼 그 엄청날 시너지, 거대한 핵융합을 기대합니다. 우리가 굳이 같이해야 할 이유입니다. 혼자하면 꿈이지만, 함께 하면 현실이 됩니다. 시대적 변화 흐름에 동참하세요. */ 2018년 5월 4일 금요일 설립추진위 DREAM # 향후 추진일정 - 5월 중순 한국인공지능연구소 킥오프 미팅 - 5월 중순 한국인공지능연구소 사이트 런칭 - 5월 중순 발기인 킥오프 미팅 - 5월 말경 한국인공지능연구소 등기이사 선정 및 설립추진 발기인 및 연구원 참여자 목록 ( 참여신청하기 ) 이* 의공학/서울대 의공학과 박사과정 류* 한양대학교 김* 학생/대전대학교 정* IT/sc제일은행 김* 빅데이터기술연구원 박* 대학생 변* 서울여자대학교 염* it보안 / 현대차 강* 제품디자이너/개인사업자 천* 동의대학교 전자공학과 이* 중국 사업개발 및 밴처투자 SKHynix 이* 의공학/서울대 의공학과 박사과정 김* 한양대학교 산업공학과 김* 학생/한국뉴욕주립대 김* 품질 김* KT/AI Tech Center 이* 퓨처메인 김* 개발자 조* 광운대학교 전자공학과 서* 투지비상 전* S/W개발자/(주)진학어플라이 장* 대학원생 박* 광운대학교 로봇학부 민* 한국특허정보원 나* 한국외국어대학교 생명공학과 김* 광운대학교/대학원생 고* 헬스케어/엑심 박* IT 컨설팅 회사 김* 연세대학교 대학원 UX전공 최* 나노포커스레이 김* 스마트선박 개발자 김* 개발/(주)크로센트 김* 전자&컴공 /대학원준비 김* 해외사업총괄/Xinapse 송* 대학원생/aSSIST 박* 한국청소년3D프린팅연합/기획경영부장 이* 리서치/퀀티브인베스트먼트 황* 라라랩스 / 개발팀 김* IT컨설팅 / 투이컨설팅 류* SW응용개발/kt ds IPG담당 IPG팀 이* 영업/엘에스정보기술 김* 연구/국가기상위성센터 서* 아이컴글로벌 강* 교수, 의사/ 동아대학교, 동아대학교병원 이* 연구원/ 네이버시스템 송* 캐릭터챗봇/(주)유니드캐릭터 한* 빅데이터엔지니어/티시스 강* 메노나이트/목사 정* it/한테크 서비스 이* IBK 강* it/메가존 류* 동국대학교 수학과 응용수한전공 / (사)한국인공지능협회 연구원 김* 연구직(법학박사수료)/한국정보화진흥원 박* 프리랜서 박* SH제약 최* 토목, 원자력 / 한국전력공사 김* 회사원 오* 성균관대학교 창업진흥원 창업멘토 김* 초당중학교 이* 개인/ITB 이* 바이오의공학부, 전기전자공학부 서* 개발팀 최* 전자공학과(SW)/가천대학교 졸업 홍* 소프트웨어 개발/인라이플 박* 대학원생/KAIST 김* 강사/한국IT전문학교 전* 자연어처리/인라이플 양* IT 박* 이랜드 리테일 김* IT/솔루게이트 장* 미디어콘텐츠/스튜디오 모멘텀 박* 챗봇/택스트팩토리 이* related company 임* LG유플러스 임* 공익 복무중 김* 개발자 김* 개발자 이* 4S Mapper 오* 삼성전자 장* SW개발 오* 가천대학교 대학원생(상법, 자본시장법 전공) 이* 데이터분석/삼성화재 임* 빅데이터 분석 장* entrepreneur / Riiid 조* 연구원/한국인공지능협회 유* 벤처 대표 유* 연구직/고등기술연구원 박* 학생/부산대학교 황* 대진대학교/전기,전자,통신 유* 학생 조* 민족사관고등학교 손* 비전 딥러닝 정* 바이오제약 김* 빅데이터 연구원 박* 개발 / SK텔레콤 권* 연구교수/고려대 교과교육 연구소, 영재원 이* 부산대학교 IT응용공학과 이* IT관련/퍼니웍 이* 학부생 정* 학생 허* 학생/한남대학교 송* 교육/(사)국민독서인지문화원 양* 학생/울산대학교 이* 대학원생/kict 정* SW개발/빅텍 황* 학생/서강대학교 서* 학생/프리 서* 가천대학교 글로벌캠퍼스 컴퓨터 공학과 3학년 전* KAIST 경영대학원 김* 기천대학교 컴퓨터공학과 김* 웹,앱개발자/현재직장없음 임* 엑셈 최* 한남대학교 컴퓨터공학과 소속 오* 성균관대학교 창업진흥원 /글로벌창업멘토 송* 모뎀게이트 장* 데이터 분석 정* 대학원생/KIST 조* 광운대학교 전자공학과 배* UX/UI 서비스디자인/사업기획 김* NKIA/플랫폼개발팀 김* 경희대학교 박* 개발자/삼성전자(C-lab) 이* 소프트웨어 엔지니어 김* 개발자 강* SW 개발 / DragonHouse 구* 시너지아이비투자 김* 숭실대학교 it융합 전* 패스트콜/기술개발 이* 퓨처메인/연구원 전* 블록체인/주식회사 메디슈어 윤* 엔지니어 / LG전자 김* (주)브레인콜라 참여신청 # 킥오프 미팅장소 사진 - 서울스퀘어 위워크 4층

[AI 인사이트] AI를 적용할 줄 아는 기업과 모르는 기업

[AI 인사이트] AI를 적용할 줄 아는 기업과 모르는 기업

대상: 인공지능 기술 도입을 고민하는 분들이 읽어보면 좋을 내용이라 가져옵니다. 원문: https://1boon.kakao.com/ttimes/59e46ed9ed94d200011b2c5c 인공지능 스피커나 자율 주행 자동차는 인공지능이 주도하는 변화에 비하면 빙산의 일각일 뿐, 실제 더 큰 변화는 대부분의 사람들에게 보이지 않는 곳에서 일어나고있음 #표면 - 인공지능 스피커 - 인공지능 비서 - 자율주행 자동차 #현실 - 검색어 관리 - 상품 추천 - 운영 자동화 - 의사결정 - 스팸메일 분류 - ... * 구글 지메일의 영어 버전은 스팸메일 차단률이 거의 100%이다. 최종 고객들에게는 보이지 않겠지만 이를 적용한 기업과 그렇지 않은 기업의 경쟁력 차이가 크기에 산업에 미치는 영향이 매우 클 것이다. 인공지능 기반의 솔루션과 서비스가 더욱 무서운 점 - 데이터를 기반으로 컴퓨터가 학습 - 성능을 지속적으로 개선하는 구조 #결론 양질의 데이터를 많이 확보할수록 경쟁력을 확보 먼저 적용한 기업은 상대적으로 더 많은 데이터를 확보 하여 사업경쟁력 개선에 활용 개선된 사업경쟁력을 바탕으로 더 많은 고객확보 더 많은 고객이 서비스를 이용할수록 다시 더 많은 데이터를 확보 선도기업이 ‘Winner-takes-the-most’ 형태의 경쟁 구도가 되는 것

[AI 인사이트] 한국은 AI 혁신도 '연공서열'순인가요?

[AI 인사이트] 한국은 AI 혁신도 '연공서열'순인가요?

원문: https://1boon.kakao.com/ttimes/59e46ed9ed94d200011b2c5c 최신 강의들이 교수가 아닌 ‘조교’들에 의해 진행되고 있는 것 최신 논문 트렌드와 그들의 코드까지 잘 이해하는 사람은 오히려 조교급인 대학원생 ‘가장 적합한 사람’을 찾아 연공서열을 파괴하는 상황 - GAN(Generative Adversarial Network)을 고안해낸 1985년생 이안 굿펠로우 - 알파고를 탄생시킨 구글 딥마인드의 주역들 역시 30~40대가 대부분 - 심지어 알파고 논문의 2저자이자 구글딥마인드의 줄리안 슈릿위져는 비엔나공대 학사 출신의 1992년생 # 우리나라의 현실 - 기관·협회의 수장들은 늘 ‘화려한 경력직’ - 장관의 물망에 올랐던 유명 대학 교수, 대기업 임원을 역임한 경영인 # 인사가 만사 - 우리나라는 기술의 미래는 ‘미래의 인물’에게 주어져야 한다.

22년 미래유망분야 고졸인력 양성사업 훈련기관 선정 (with 세경고등학교)

22년 미래유망분야 고졸인력 양성사업 훈련기관 선정 (with 세경고등학교)

(주)한국인공지능아카데미는 고용노동부에서 진행하는 "2022년 미래유망분야 고졸인력 양성사업 훈련기관"으로 선정되어 세경고등학교 인공지능반도체과 학생 20명과 3년간 인공지능 기술 교육을 진행합니다. 파이썬 기초부터 시작해서 데이터분석, 딥러닝 모델에 이어 블렌더를 활용한 3D 모델 응용까지 다룰 예정입니다. < 세경고등학교 학생들과 수업중인 모습 > 2022년 신규 선정 학교 현황

2022 파이썬 여름방학반 수업 오픈

2022 파이썬 여름방학반 수업 오픈

(주)한국인공지능아카데미는 2022년 8월 1일(월) 부터 12일(금) 까지 매일 오전 10시부터 12시까지 2022 파이썬 여름방학반을 운영합니다.

2018 인공지능 챗봇톤

2018 인공지능 챗봇톤

12월 1일, 나만의 챗봇을 만드는 날, <메이크 챗봇> 교육을 <챗봇톤>에서 완성해보세요. <메이크 챗봇>으로 감을 잡으셨다면, 미루지 말고 이날 완성해보세요. 겨루는 날이 아닌, 서로 도와서 챗봇을 완성하는 날 1등상이 아닌, 참가자끼리 뽑는 여러가지 인기상이 있어요. 파이썬 코딩으로, 혹은 챗봇 빌더로, 혹은 자연어처리 알고리즘으로 다양한 수준의 챗봇을 도와가며 만들어요. (<메이크 챗봇>강사님들이 함께 하실 거예요.) #참가신청 https://event-us.kr/chatbothon/event/4041 한국인공지능아카데미가 (사)한국인공지능연구소와 준비한 본 행사는 서울시, 과기정통부, 서울주택도시공사, 서울디지털재단, IITP 국가인공지능사업단, ETRI, ㈜인라이플이 후원합니다.

[한국인공지능아카데미] 딥러닝 전문강사 모집공고 2019.02.27~

[한국인공지능아카데미] 딥러닝 전문강사 모집공고 2019.02.27~

(주)한국인공지능아카데미와 협력 할 딥러닝 전문강사를 모집합니다. [모집대상]
- 한국인공지능아카데미 딥러닝 강의를 희망하시는 분 [모집분야]
- 딥러닝 입문 / 딥러닝 자연어처리 / 딥러닝 이미지처리 / 딥러닝 강화학습 [진행과정]
- 지원 / 면접 / 커리큘럼 협의 / 내부강의 / 외부강의 * 한국인공지능아카데미 강의(기업/일반/공공) 기회 제공 신청링크 https://goo.gl/forms/VameHvAmqILLhzcG2 문의 ai@ai-academy.ai 010-5136-2260 시대는 너무나 빠르게 변화하고 있고 인공지능은 우리 삶에 현실로 들어오고 있습니다. 인공지능 기술을 누구나 알고 이해하고 쉽게 쓸 수 있도록 우리는 인공지능 기술을 교육합니다.

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