[인공지능] AI Innovation 2020 컨퍼런스 0925 AI/ML

인공지능 주제의 컨퍼런스 [AI Innovation 2020] 소개입니다. 
신한카드, LGU+, 라이앤캐처스의 실전 적용,  
PwC컨설팅, ElementAI의 전략적 과제 제안, 
SKC&C, 애자일 소다의 딥러닝/머신러닝 기술  
[전략-기술-적용]을 연결하는 구조로 구성되었습니다. 
인공지능/머신러닝 트렌드, 이슈, 과제 등이 궁금하신 분들 참고하시지요.

 

 

• 금융 초개인화 마케팅 AI 활용 현황과 방향 --  <신한카드 천석진 팀장>
• 통신산업 빅데이터/AI의 확산을 위한 Data 전략 -- <유플러스 이대식 위원 >
• AI를 바라보는 다양한 시각과 기업들의 대응 트렌드 -- <삼일PwC 박동규 상무> 
• 인공지능 기술의 성공적 도입, 운영을 위한 과제, 전략과 사례 --  <ElementAI 음병찬 동북아총괄>
• AI/머신러닝/딥러닝 기술과 플랫폼 현황과 방향 --  <애자일소다 최대우 대표> 
• 딥러닝 플랫폼에서의 Hyperparameter Optimization기반 AutoDL 기술 적용 사례 --  <SK(주) C&C 전현상 수석> 
• 머신러닝 관심 변화와 국내 적용 사례들의 방향과 시사점 -- <리비젼컨설팅 전용준 박사> 
• 기존 산업 혁신을 위한 스타트업의 인공지능 활용에 대해 -- <라이엔캐처스 허윤 대표> 

 

 

상세페이지 :: 

www.sek.co.kr/2020/AI

AI Innovation 2020

 

 

머신러닝이 정확해지기 위해서 필요한 데이터의 부족을 알고리즘으로 메우려 한다?

 

무조건 100% 정확해야한다? 또는 90% 이상 정확하니 더 고민할 필요 없다?

 

 

#인공지능 #머신러닝 #AI #ML #컨퍼런스 #리비젼 #전용준 #리비젼컨설팅

 

 

 

<AI Innovation 2020> 컨퍼런스, 종일 다른 분들의 강연을 들으며 느낀점?

 

1. 본격 활용을 하고 있거나 본격화를 준비하고 있는 대부분의 기업들은 이미 AI 기술 자체 보다 가치를 얼마나 줄 수 있는가하는 잠재력에 대해 더 많이 고민하는 단계로 접어들었다. 물론 당장 돈이 될 것인가에 대해서는 부정적인 전망이 더 많아 보인다.

 

2. 잘모르는 일반인들이 가지는 환상에서 처럼 버튼 누르면 돌아가는 것이 아니기에 다른 어떤 종류의 기술 보다 시행착오가 많다.

 

3. 세부적인 기술이 너무 빠르게 변해가고 있다. 적응하기에도 앞서가기에도 대부분의 조직들이 버거움을 느낀다. 지나칠 정도의 강박을 느끼다 보니 그만큼 여유롭게 기초를 다지기 어렵다.

 

4. AI 생태계 안에 인력들이 몇 개로 나뉘어 군도를 이루고 있다. 경영진 - AI개발/분석가 - 파이프라인/플랫폼 담당 자 - 대상업무 현업사용자. 그들간의 소통이 쉽지 않다는 것이 모두를 힘들게 하는 대목이다.

 

5. AI에 대해서 상당한 깊이로 경험을 보태서 이야기할 수 있는 사람들이 국내에도 많이 늘었다. 겨우 최근 몇년 사이에 상당한 변화가 있었다.