* 등록 가능 인원(150명)이 완료되어 참가 신청을 조기 마감합니다. 코로나19로 인원이 제한 된 점 양해 바랍니다.

또한, 코로나19에 따른 명확한 등록 인원 관리를 위해 현장 등록은 받지 않습니다. 거듭 양해 부탁 드립니다.

지난해 [AI Tech 2020] 컨퍼런스 참석자들로부터 공통된 피드백 한 가지를 얻었습니다.

‘AI(인공지능) 적용 사례를 듣고 싶다’는 것.

이번 'AI Tech 2021'은 AI의 실제 적용 사례에 주목합니다.

AI를 도입하기 위한 사전조사부터 적격 여부 판단, AI 도입과 운용, 그에 따른 결과값까지.

AI 도입을 고려하는 기업에게 도움이 될 수 있는 현실적인 제언을 담습니다.

'AI Tech 2021'에서 다루는 적용 사례는,

모빌리티와 물류, 스마트 제조와 RPA 등 AI와 멀지 않은 산업 및 기술입니다.

'AI Tech 2021'을 통해 길었던 회의를 끝내고, 시작을 바라보는 계기가 되길 바랍니다.

올해로 4회째를 맞이한 AI 융합 비즈니스 개발 컨퍼런스 'AI Tech 2021'에 참여해 주세요.

■ 일 시 : 2021. 3. 24(수) 10:00~17:30

■ 장 소 : 코엑스 그랜드볼룸 101, 102호

■ 주최 : ㈜첨단, 헬로티, 서울메쎄인터내셔널

■ 후 원 : 과학기술정보통신부, 한국인공지능협회, 인공지능신문

■ 주 제 : "이번에는 적용사례만 담았다."

■ 행사규모 : 각 산업 비즈니스 개발 관계자 160여 명 대상

■ 관련 전시 : 국제인공지능대전 2021  AI EXPO KOREA 2021 사전등록

컨퍼런스 등록

■ Earily Bird 등록 : 88,000원 (선착순 60명) * 선착순 참가 인원 초과로 얼리버드 등록이 종료되었습니다.

   3명 등록 시 인원 당 66,000원

■ 사전 등록[3월 13일~3월 23일(화)] : 121,000원 

  3명 등록 시 인원 당 99,000원

■ 현장 등록 : 코로나19에 따른 명확한 등록 인원 관리를 위해 현장 등록은 받지 않습니다. 양해 바랍니다.

 * 3명 이상 등록 시 연락주시면 그룹 할인 코드가 발급되며, 발급된 코드로 신청했을 때 할인금액이 적용됩니다.

코로나19 바이러스 감염 예방 조치 시행

본 행사장의 철저한 소독과 방역이 진행되고 있습니다.

문의처

㈜첨단 조상록 차장 / TEL. 070-4345-9867 / 010-9604-0508 E-mail. mandt@hellot.net

㈜첨단 서재창 기자 / TEL. 070-4345-9886 / E-mail. prmoed@hellot.net

발표내용

[키노트 1] - 비즈니스맨을 위한 인공지능

연사 :  서울과학종합대학원 김성민 교수(인공지능 전략경영 MBA)

경영자의 입장에서는 선택에 대한 문제에 자주 직면합니다. 어떤 사람을 고용해야 하는지, 어떤 회사에 투자해야 하는지 등 탁월한 선택을 위해서는 예측이 필요합니다. 그리고 이러한 예측의 근거는 바로 '데이터'입니다.

사람의 직관은 경험이라는 적은 데이터를 근거로 만들어진 것이지만, 더 많은 데이터의 확보는 보다 높은 확률로 예측할 수 있게 됩니다. 데이터에 따른 분석과 해석 그리고 이해를 바탕으로 이뤄지는 데이터 기반 의사결정은 고용, 제품 생산, 마케팅 등에 적용될 수 있습니다.

[키노트 2] - AI가 만들어가는 모빌리티의 미래

연사 :  카카오모빌리티 김건우 수석이코노미스트

택시앱과 콜택시에는 겉으로는 별다른 차이가 없어 보입니다. 그러나 둘 사이에는 AI에 기반한 모빌리티 혁신이 가능 여부라는 엄청난 차이가 존재합니다.

카카오택시에서 시작한 카카오모빌리티는 이러한 혁신을 통해서 이동의 미래를 만들어가고 있습니다. 카카오모빌리티의 다양한 서비스에 접목된 AI 사례를 소개하고, 이동의 미래에 대해서 살펴봅니다.

[키노트 3] - AI 상용화 85%의 실패와 데이터 한계의 이해

연사 :  삼성SDS 주민식 공학박사

인공지능에 대한 기대와 희망은 너무 높았고 딥러닝과 강화학습은 우리에게 무한한 지평을 보여주는 듯 했지만 대부분 응용상용화로 직결되지 않아 AI 가을이 다가오고 있습니다.

이제는 강력한 계산이론인 심층학습의 잠재력보다는 좀더 깊은 저수준의 데이터 한계를 이해하고 '적고 조잡한' 데이터로부터 강건하고 복잡한 신경망과 기계학습을 적용하는 방향을 찾아야 합니다.

[참조기사] 인공지능의 한계 (2) - 변화하는 실세계를 해석하기 위한 데이터 사이언스

발표 4 - [Inspection & AI] 스마트팩토리향 인공지능 비전검사 시스템

연사 :  트윔 연구소장 김재현

스마트 팩토리를 도입하는 데 있어서 공정 자동화 과정은 필수적이며 여기에는 머신비전이라는 핵심 기술이 필요합니다. 머신비전 분야 또한 딥러닝 기반의 비전 검사 기술이 도입되면서 그 성능의 우수성과 확장성으로 다양한 분야에 확대 적용되고 있습니다.

본 발표에서는 기존에 최적화된 제조 공정을 업그레이드 하기를 주저하는 경우나, 인공지능 기반의 비전 검사를 도입하여 원하는 목표를 달성하기 위하여 여러가지 문제점을 해결한 사례를 중심으로 소개하고자 합니다.

[참조기사] 스마트 팩토리에서 인공지능 기반 머신비전과 그 중요성은 무엇인가!

발표 5 - [물류 & AI] Bring AI to warehouse mobility - 인공지능 기술을 활용한 물류센터 동적자원 관제 기술과 적용 사례

연사 :  모션투에이아이(Motion2AI) 최용덕 대표

물류 산업의 테크 트렌드는 무엇일까요?

국내외 대표적인 물류기업의 인공지능 기술 적용 사례와 함께, 기업이 물류 분야에 AI를 성공적으로 도입하기 위해 고려해야만 하는 다양한 이슈를 짚어보겠습니다.

[참조기사] '물류센터'에 꽂힌 실리콘밸리 韓 스타트업 

발표 6 - [스마트제조 & AI] 제철 연속주조 공정에서의 AI 기반의 제조 경보 시스템

연사 :  현대제철 이정한 책임매니저

제철 공정의 하나인 연속 주조 공정에서 정비자의 업무 부하를 줄이기 위해 실제 AI 기반의 시스템을 구축하고 제조 경보 서비스 개발 과정과 결과를 공유합니다. 이를 통해 제조 현장의 AI 기술 활용에 대한 시사점 및 시작과 지향점을 보여 주고자 합니다. 

발표 7 - [스마트제조 & AI] 제조업 사례로 보는 딥러닝 적용 한계와 극복 방안

연사 :  라온피플 추연학 이사

제조업 기반의 많은 기업들은 365일 비용절감과 생산성 향상을 위해 고민하고 있습니다. 최근 들어 이러한 상황을 개선하기 위한 딥러닝 기반 검사를 도입하려는 다양한 시도가 이루어지고 있으나, 실제 적용에 있어 한계를 보이는 것도 사실입니다. 

이번 세션에서는 제조업 공정 내 딥러닝 적용의 한계점에 대해 짚어보고, 적용 사례를 통한 극복 방안에 대해 말씀 드리고자 합니다.

발표 8 - [RPA & AI] AI와 자동화의 과거, 현재 그리고 미래

연사 :  유아이패스 이봉선 전무

완전히 자동화 된 기업에서 AI는 조직의 모든 측면에 배치되어 사람의 일을 '리부트'할 수 있습니다. 이번 세션에서는 소프트웨어 로봇이 데이터에 대해 추론하고 AI (인공 지능)를 사용하여 의사 결정을 하는 데 도움을 주는 과정에 대해 설명드리고, AI와 자동화를 도입한 비즈니스 성공 사례를 말씀드리겠습니다. 

[참조기사] 이봉선 유아이패스 전무 "누구나 쉽게 RPA 개발하고 사용하는 ‘1인 1로봇 시대’ 열겠다"