| 제 목 | 모두를 위한 인공지능 : Building AI for Everyone |
|---|---|
| 분 류 | - 공통 |
| 추천수 / 조회수 | 0 / 983 |
| 제작기관 | 세바시 강연 |
| 강 사 | 제프 딘 |
| 제작년도 | 2018 |
| 상영시간 | 16 |
| 키워드 | 인공지능, 머신러닝, 텐서플로, AI |
(동영상 소개)
본 동영상은 세바시 강연으로 구글의 인공지능 연구팀을 이끄는 제프 딘이 출연하여 인공지능이 어떻게 작동하는지, 어떻게 전 세계에의 인공지능 제품 개발자들이 흥미롭게 문제들을 해결하고 있는지 등 AI의 사용 방법에 대한 소개를 하고 있다.
인공지능은 4차 산업혁명 시대의 중요한 분야 중 하나이다. 본 영상에 출연하는 구글의 제프 딘은 인공지능이 나아가야 할 방향에 대하여 이야기를 펼치고 있다. 인공지능의 활용에 대한 생각을 해보는데 도움이 되는 영상이다.
인공지능은 컴퓨터에 대한 변화의 이미지를 불러일으키기 때문에 사람에게 두려움의 대상이다. 하지만 우리가 인공지능을 어떻게 통제할 수 있는지 알고 있다면 인공지능을 통해 이전에 할 수 있던 것보다 더 많은 것을 우리 사회에 이용할 수 있을 것이다.
(목차 구성)
- 인공지능에 대한 간단한 사례 소개
- 인공지능과 관련된 구글의 사명
- 인공지능에 대한 정의
- 머신러닝 알고리즘의 2단계
- 머신러닝의 연구 및 활용 분야
(동영상 속으로)
인공지능은 컴퓨터가 스스로 정보의 패턴을 인식하도록 훈련시키는 기술로 본 강연에서는 다니엘(Daniel)이 사용한 텐서플로(Tensorflow)라는 머신러닝을 위한 오픈 소스 소프트웨어를 사용한 인공지능에 대하여 이야기 하고 있다. 인공지능과 관련된 구글의 사명은 모든 사람이 AI의 혜택을 누릴 수 있게 하는 것으로써 앱과 서비스를 보다 유용하게 만들기, 다른 사람들의 혁신을 돕기, 인류의 큰 문제를 해결하는 것이다. 인공지능이 사물을 똑똑하게 만드는 기술이라면, 머신러닝은 더 똑똑해지는 법을 배우는 기계를 만드는 기술이다.
세계적으로 AI 기술이 비약적으로 발전하고 있는 가운데, 우리는 나름의 국가적 노력에도 불구하고, 선진국인 미국 대비 후발주자로 기술격차는 약 80% 수준으로 2년 이상의 격차가 있는 것으로 평가된다. 하지만 IT 세계 최강국인 우리나라는 정부차원의 AI 기술 제고방안 모색과 과감한 투자, 핵심인재 개발, 정부차원의 각종 빅데이터 제공 등을 통한 전략적 접근 시 세계시장을 예상보다 빨리 선점할 수 있을 것으로 예상된다.
산업계뿐만 아니라 학계와 연구계에서도 인공지능 기술력 확보를 위한 노력에 박차를 가하고 있다. 특히 학생들을 주축으로 한 AI 연구모임이 활성화되고 있으며, 캐글(Kaggle) 등 AI 관련 각종 세계적 분석 및 경진대회는 AI 개발자들의 많은 동참 속에 진행되고 있으며, 이러한 기술력이 오픈소스로 개발되고 있어 또 다른 문화가 창출되고 있고 개발자들의 기술력을 제고하는 데 큰 견인차 역할을 하고 있다.
(추천의 글)
본 동영상은 구글의 인공지능 연구팀을 이끄는 제프 딘의 강의이다. 구글은 인공지능을 통하여 앱과 서비스를 보다 유용하게 만들고, 다른 사람들의 혁신을 돕고, 인류의 큰 문제를 해결하는 것을 사명으로 하고 있다. 이러한 사명은 구글만의 문제가 아니라 인공지능을 활용해야 하는 인간이 나아갈 방향을 제시하는 것이라고 할 수 있다. 인공지능이 나아갈 방향에 대한 고민을 해볼 기회를 제공하는 영상이다.
본 영상은 인간이 인공지능을 어떻게 활용해야 하는지에 대한 방향성을 구글의 사명을 통하여 제시하고 있다. 4차 산업혁명 시대에 아이디어 사업화를 위해서는 인공지능의 활용이 필수적일 것으로 예상된다. 이러한 시대에서 기술사업화를 꿈꾸는 사람이라면 인공지능의 방향성에 대한 생각을 정리하는데 도움이 될 것이다.
(관련 지식)
현장 경험을 통해서 본 중소기업의 AI 발전방향
http://www.kiet.re.kr/kiet_web/?sub_num=12&state=view&idx=54735
인공지능, 능력은 물론 그 한계까지 알아야 합니다.