발표내용

♦ 오전 발표 : 키노트

기조발표1 - 인공지능을 활용한 비즈니스 혁신 - Amazon 사례를 중심으로

연사 : 아마존웹서비스 – 양승도 솔루션아키텍트

인공지능 기술이 적용될 수 있는 분야는 제조업, 리테일, 스마트홈, 자율주행차, 챗봇 서비스, 금융 등 다양하다. 최근 인공지능 솔루션 도입을 고려하고 있는 기업에게 시행착오를 겪지 않도록 효과적으로 적용 방법을 스텝 바이 스텝으로 설명한다.

기조발표2 - Microsoft의 AI 플랫폼 전략 및 적용 사례 연구

연사 : 마이크로소프트 - 최윤석 전무

마이크로소프트는 개발자와 기업들이 AI를 활용하기 쉽게 AI 인프라, AI 서비스, AI 툴킷을 모두 포함한 AI 플랫폼을 구축해 통합적인 개발 환경을 지원하고 있다. 마이크로소프트의 인공지능 비서 ‘코타나’, 인텔리전트 클라우드 서비스 ‘애저’ 등을 활용해 기업이 인공지능 솔루션을 구축할 수 있는 방법을 적용 사례와 함께 설명한다. 더불어 인공지능 시장의 동향과 개발 트렌드도 공유할 예정이다.

기조 발표 3 - 엔비디아 - AI Platform Use case for Smart city & AI Industry

연사 :  엔비디아 – 함흥용 상무

머신러닝은 복잡한 알고리즘이나 프로그래밍을 설계활 수 있으며, 다양한 분야에서 응용할 수 있다는 점에서 주목 받고 있다. 엔비니디아 GPU 기반의 컴퓨팅과 머신러닝 기술을 소개하고, 이를 활용해 비즈니스를 개선시킬 수 있는 방법을 제시한다.

♦  오후 발표1 : AI 기술

발표1 - AI 클라우드로 완전 정복하기 - 데이터 분석부터 딥러닝까지

연사 : 아마존웹서비스 - 윤석찬 테크에발젤리스

인공지능을 구현하기 위해서는 데이터를 축적하기 위한 클라우드와, 축적된 데이터의 패턴을 분석하는 딥러닝 기술이 필요하다. 인공지능을 쉽게 이해하기 위해 클라우드부터 데이터 분석, 딥러닝 기술을 구축하기 위해 무엇이 필요한지 기초지식과 노하우를 소개한다.

발표2 - 스마트 공장에 딥러닝 기반 솔루션 적용 사례 

연사 : 라온피플 - 추연학 이사

제조업에 딥러닝 기반의 솔루션이 적용되면 빠른 재고 확인은 물론 불량 검사 과정이 획기적으로 개선돼 더 높은 품질의 제품을 생산할 수 있게 된다. 스마트 공장을 구축하기 위한 전략과 혁신 사례를 소개한다.

발표3 - 우리는 왜 강화학습을 해야 하는가?

연사 : 플랜아이 - 차금강 연구원

알파고로 이름을 알린 강화학습은 2016년 이후 빠르게 발전하고 있다. 여기에는 딥마인드, OpenAI 등의 오픈소스가 큰 공헌을 했다. 이번 컨퍼런스에서는 강화학습은 무엇인지, 일반 딥러닝과 무엇이 다른지, 강화학습을 하기 위해서는 어떤 것들이 필요한가를 짚은 후 여러 적용사례를 소개한다.

♦ 오후 발표2 : 비즈니스 적용 사례

발표1 - 모두의 손에 딥러닝 툴을...

연사 : 인스페이스 - 김태영 이사

여러 분야에서 딥러닝 모델에 대한 기대가 커지고 있다. 딥러닝 모델을 좀 더 쉽게 사용할 수 있다면 더 많은 사람들이 활용할 수 있을 것이다. 따라서 이번 컨퍼런스에서는 딥러닝 개념을 레고 블록으로 잡아보고 코드는 케라스라는 시로 읽어본다.

발표2 - 딥러닝을 이용한 최적설계, CT 영상복원 그리고 원자력분야의 응용사례

연사 : 원자력연구원 - 유용균 박사

기존 최적설계 방법론은 반복적인 해석이 필요하기 때문에 결과를 얻기 위하여 많은 시간이 요구된다. 고전적인 최적설계 방법론 대신 인공신경망을 이용하면 최적의 구조를 빠르게 찾을 수 있지 않을까? 이번 컨퍼런스에서는 최적설계와 딥러닝의 융합, 그리고 이를 통한 뼈 CT 사진 고해상화, 원자력 분야의 머신러닝 적용사례를 살펴본다.

발표3 - 대화형 인공지능 기술의 현재와 미래

연사 : 머니브레인 - 장세영 대표

음성기반 인공지능 기술은 스마트 스피커, 챗봇 등으로 발전해 서비스업 중심으로 빠르게 확대되고 있다. 국내외 챗봇의 성공적인 구축 사례와 각 기업에 맞춤화된 챗봇 솔루션을 개발 및 도입하기 위한 방법을 소개한다.