Second week, what is an Artivicial Inteligence?.pdfssuser5a82521
Slide 1: Title Slide
Title: "Understanding Artificial Intelligence (AI)"
Subtitle: "An Introduction to the World of Intelligent Machines"
Image: Illustration depicting futuristic technology or AI-related imagery.
Slide 2: Introduction to AI
Definition of AI: "Artificial Intelligence (AI) refers to the simulation of human intelligence in machines that are programmed to think and mimic human actions."
Brief history: Highlight key milestones in AI development, from early beginnings to modern advancements.
Slide 3: Types of AI
Narrow AI: Explanation and examples of AI designed for specific tasks, such as virtual assistants, recommendation systems, and self-driving cars.
General AI: Overview of the concept of AGI (Artificial General Intelligence), which aims to mimic human intelligence across a broad range of tasks.
Slide 4: How AI Works
Algorithms: Explanation of how AI systems use algorithms to process data, learn from it, and make decisions or predictions.
Data: Importance of high-quality data for training AI models.
Training: Overview of the training process, including supervised, unsupervised, and reinforcement learning.
Slide 5: Applications of AI
Industry: Examples of AI applications in various industries, such as healthcare (diagnosis assistance), finance (fraud detection), and retail (personalized recommendations).
Everyday life: Highlight how AI impacts daily life, including social media algorithms, virtual assistants, and smart home devices.
Slide 6: Ethical Considerations
Bias: Discussion on the potential for AI systems to inherit biases from their training data and the importance of addressing this issue.
Privacy: Considerations regarding the collection and use of personal data by AI systems, and the need for transparent data practices.
Job displacement: Exploration of the potential impact of AI on employment and the importance of retraining and reskilling the workforce.
Slide 7: Future of AI
Advancements: Speculation on future advancements in AI technology, including the potential for AGI and the ethical implications.
Challenges: Highlighting ongoing challenges in AI research, such as ensuring safety, fairness, and accountability.
Opportunities: Discussion on the potential benefits of AI for society, including improved healthcare, increased productivity, and enhanced decision-making.
Slide 8: Conclusion
Recap: Summarize key points covered in the presentation, emphasizing the significance of AI in today's world.
Call to action: Encourage further exploration of AI-related topics and participation in discussions about its future impact.
Slide 9: Q&A
Open the floor for questions and discussion, allowing the audience to clarify any doubts or share their thoughts on AI.
Slide 10: Thank You
Express appreciation to the audience for their attention and participation in the presentation.
Second week, what is an Artivicial Inteligence?.pdfssuser5a82521
Slide 1: Title Slide
Title: "Understanding Artificial Intelligence (AI)"
Subtitle: "An Introduction to the World of Intelligent Machines"
Image: Illustration depicting futuristic technology or AI-related imagery.
Slide 2: Introduction to AI
Definition of AI: "Artificial Intelligence (AI) refers to the simulation of human intelligence in machines that are programmed to think and mimic human actions."
Brief history: Highlight key milestones in AI development, from early beginnings to modern advancements.
Slide 3: Types of AI
Narrow AI: Explanation and examples of AI designed for specific tasks, such as virtual assistants, recommendation systems, and self-driving cars.
General AI: Overview of the concept of AGI (Artificial General Intelligence), which aims to mimic human intelligence across a broad range of tasks.
Slide 4: How AI Works
Algorithms: Explanation of how AI systems use algorithms to process data, learn from it, and make decisions or predictions.
Data: Importance of high-quality data for training AI models.
Training: Overview of the training process, including supervised, unsupervised, and reinforcement learning.
Slide 5: Applications of AI
Industry: Examples of AI applications in various industries, such as healthcare (diagnosis assistance), finance (fraud detection), and retail (personalized recommendations).
Everyday life: Highlight how AI impacts daily life, including social media algorithms, virtual assistants, and smart home devices.
Slide 6: Ethical Considerations
Bias: Discussion on the potential for AI systems to inherit biases from their training data and the importance of addressing this issue.
Privacy: Considerations regarding the collection and use of personal data by AI systems, and the need for transparent data practices.
Job displacement: Exploration of the potential impact of AI on employment and the importance of retraining and reskilling the workforce.
Slide 7: Future of AI
Advancements: Speculation on future advancements in AI technology, including the potential for AGI and the ethical implications.
Challenges: Highlighting ongoing challenges in AI research, such as ensuring safety, fairness, and accountability.
Opportunities: Discussion on the potential benefits of AI for society, including improved healthcare, increased productivity, and enhanced decision-making.
Slide 8: Conclusion
Recap: Summarize key points covered in the presentation, emphasizing the significance of AI in today's world.
Call to action: Encourage further exploration of AI-related topics and participation in discussions about its future impact.
Slide 9: Q&A
Open the floor for questions and discussion, allowing the audience to clarify any doubts or share their thoughts on AI.
Slide 10: Thank You
Express appreciation to the audience for their attention and participation in the presentation.
Lablupconf session1-2 "거대한 백엔드에 벽돌 끼워넣기"Lablup Inc.
Lablup Conf 1st(Session1/Community)
"거대한 백엔드에 벽돌 끼워넣기" - 여종현
- 발표내용 :
* 이슈 관리 기법 - Backend.AI의 agent, manager, storage-proxy 등의 issue를 한 repo에 모아서 관리하기
* Github action - towncrier, travis CI, branch 관리
* Backend.AI의 문서를 바탕으로 파악한 소스 코드 구조
- 영상보러가기 : https://youtu.be/ip_leryNV-I
Lablupconf session8 "Paving the road to AI-powered world"Lablup Inc.
Lablup Conf 1st (Session4/Core)
"Paving the road to AI-powered world" - 김준기
- 발표내용
* Recap of Backend.AI history
* Future roadmap of Backend.AI for next 2 years
- 영상보러가기 : https://youtu.be/kAGSl99U0Bo
Lablupconf session7 People don't know what they want until LABLUP show it to ...Lablup Inc.
Lablup Conf 1st (Session7/Cases)
"People don't know what they want until LABLUP show it to them. : Practical guide to building GPU clusters for AI" - 김정묵
- 발표내용 :
* 교육부터 하이퍼스케일 AI 모델 개발까지, GPU Cluster 구축과 운영을 준비하실 때 미리 고려하실 사항들을 사례와 함께 공유드립니다.
- 영상보러가기 : https://youtu.be/GMYWKF993J8
Lablupconf session4 "스토리지 솔루션 입출력 파이프라인 가속화와 개발 범위 간의 균형 잡기"Lablup Inc.
Lablup Conf 1st (Session4/Core)
"How to strike a balance between Accelerating pipeline I/O of each storage solution and development scope" - 강지현
- 발표내용 :
* Backend.AI Storage Proxy: Accelerating data / model I/O pipeline
* Integrating storage solution: PureStorage / NetApp
* Case: Building NetApp integration
- 영상 보러 가기 : https://youtu.be/itCEkuO2DtE
Lablup Conf 1st (Keynote/Core)
"The good, the bad, the weird: Future of Backend.AI" - 신정규
발표내용
- Road to Backend.AI. Current and the future.
영상보러가기
- https://youtu.be/5askMmSumP4
초심자를 위한 무작정 시작하는 Backend.AI_04
○ Backend.AI 버전 확인하기
○ 사용자 정보 변경하기
○ 사용자 설정 건드려보기
- 일반
* 데스크탑 알림
* 간결한 사이드바 기본 사용 옵션
* 언어 설정
* SSH 키페어 관리 (하단 링크 참고)
* 자동 업데이트 체크 옵션
* 자동 로그아웃 활성화/비활성화
* 쉘 스크립트 환경 설정하기
- 로그
* 로그 살펴보기
* 로그 새로고침
* 로그 삭제하기
○ FAQ & Troubleshooting
- 세션에서 Jupyter notebook 실행시 kernel error로 종료됩니다.
- 비밀번호를 잊어버렸어요.
- 비밀번호를 올바르게 입력했는데도 로그인이 안됩니다.
- 기타 참고할 내용
1. Import & Run (가져오기 & 실행)
1) 노트북 가져오기
- (https://github.com/lablup/backend.ai-example-notebooks)
2) 노트북 런치 버튼 만들기
3) GitHub 저장소 내용 가져오기
- Data & Storage 메뉴에서 가져온 저장소 폴더 확인하기
2. Data & Storage (데이터 & 폴더)
1) 폴더 제어기능 살펴보기
- 폴더 생성하기
- 폴더 정보 보기
- 폴더 활용하기
∘ 폴더에 파일 업로드하기
∘ 폴더 마운트하여 세션 생성하기
∙ 웹 터미널에서 자동 마운트 폴더 확인하기
∘ 폴더에서 업로드한 파일 다운로드하기
∘ 폴더 내 파일 이름 변경하기
∘ 폴더 내 파일 삭제하기
- 폴더 공유하기
∘ 폴더 초대하기
∘ 폴더 초대 수락/거절하기
∘ 폴더 공유 권한 갱신하기
- 폴더 이름 변경하기
- 폴더 삭제하기
2) 자동 마운트 폴더 탭
- 자동 마운트 폴더 생성하기
- 폴더 마운트 없이 세션 생성하기
∘ 웹 터미널에서 자동 마운트 폴더 확인하기
3. Statistics (통계)
1) 일일 사용량 통계
2) 일주일 간 사용량 통계
초심자를 위한 무작정 시작하는 Backend.AI-02
○ Backend.AI 클라우드 둘러보기
- Summary(요약) 페이지
* 시작 패널
* 자원 사용량 살펴보기
* 시스템 자원
* 공지
* 초대 폴더
○ Session(세션) 페이지
- 세션 상태 안내
- 실행중인 세션
* 앱 런쳐
* 웹 터미널
- 종료된 세션
*세션 내 사용량
*사용시간
Backend.AI Technical Introduction (19.09 / 2019 Autumn)Lablup Inc.
This slide introduces technical specs and details about Backend.AI 19.09.
* On-premise clustering / container orchestration / scaling on cloud
* Container-level fractional GPU technology to use one GPU as many GPUs on many containers at the same time.
* NVidia GPU Cloud integrations
* Enterprise features
JMI Techtalk: 한재근 - How to use GPU for developing AILablup Inc.
이 Techtalk에서는 AI 개발을 위해 GPU를 사용할 때 Nvidia가 제공하는 성능 향상을 위한 다양한 방법들을 기술자료들과 함께 소개합니다. 특히 Volta 아키텍처를 기반으로 Mixed precision을 도입하여 성능을 향상하는 과정에 관한 내용을 자세히 다룹니다.
This Techtalk introduces a variety of ways to improve the performance that Nvidia provides when using the GPU for AI development, along with technical resources. In particular, this talk discusses the process of improving performance by introducing mixed precision based on the Volta architecture.
JMI Techtalk: 강재욱 - Toward tf.keras from tf.estimator - From TensorFlow 2.0 p...Lablup Inc.
이 Techtalk에서는 TensorFlow 2.0으로 이전시 tf.estimator 에서 tf.keras로 이전해야 하는 이유에 대하여 설명합니다.
This Techtalk explains why you need to migrate from tf.estimator to tf.keras when moving to TensorFlow 2.0.
Just Model It 이벤트에서 사용할 Backend.AI 에 관한 소개입니다. Backend.AI의 개괄, 주요 기능 및 사용예들을 다룹니다. 또한 Backend.AI 를 이용한 End-to-end ML model 개발 시나리오도 소개합니다.
An Introduction to Backend.AI to use in Just Model It event. It covers the overview of Backend.AI, its main features and examples. It also introduces the scenario of developing end-to-end ML model using Backend.AI.
Lablupconf session1-2 "거대한 백엔드에 벽돌 끼워넣기"Lablup Inc.
Lablup Conf 1st(Session1/Community)
"거대한 백엔드에 벽돌 끼워넣기" - 여종현
- 발표내용 :
* 이슈 관리 기법 - Backend.AI의 agent, manager, storage-proxy 등의 issue를 한 repo에 모아서 관리하기
* Github action - towncrier, travis CI, branch 관리
* Backend.AI의 문서를 바탕으로 파악한 소스 코드 구조
- 영상보러가기 : https://youtu.be/ip_leryNV-I
Lablupconf session8 "Paving the road to AI-powered world"Lablup Inc.
Lablup Conf 1st (Session4/Core)
"Paving the road to AI-powered world" - 김준기
- 발표내용
* Recap of Backend.AI history
* Future roadmap of Backend.AI for next 2 years
- 영상보러가기 : https://youtu.be/kAGSl99U0Bo
Lablupconf session7 People don't know what they want until LABLUP show it to ...Lablup Inc.
Lablup Conf 1st (Session7/Cases)
"People don't know what they want until LABLUP show it to them. : Practical guide to building GPU clusters for AI" - 김정묵
- 발표내용 :
* 교육부터 하이퍼스케일 AI 모델 개발까지, GPU Cluster 구축과 운영을 준비하실 때 미리 고려하실 사항들을 사례와 함께 공유드립니다.
- 영상보러가기 : https://youtu.be/GMYWKF993J8
Lablupconf session4 "스토리지 솔루션 입출력 파이프라인 가속화와 개발 범위 간의 균형 잡기"Lablup Inc.
Lablup Conf 1st (Session4/Core)
"How to strike a balance between Accelerating pipeline I/O of each storage solution and development scope" - 강지현
- 발표내용 :
* Backend.AI Storage Proxy: Accelerating data / model I/O pipeline
* Integrating storage solution: PureStorage / NetApp
* Case: Building NetApp integration
- 영상 보러 가기 : https://youtu.be/itCEkuO2DtE
Lablup Conf 1st (Keynote/Core)
"The good, the bad, the weird: Future of Backend.AI" - 신정규
발표내용
- Road to Backend.AI. Current and the future.
영상보러가기
- https://youtu.be/5askMmSumP4
초심자를 위한 무작정 시작하는 Backend.AI_04
○ Backend.AI 버전 확인하기
○ 사용자 정보 변경하기
○ 사용자 설정 건드려보기
- 일반
* 데스크탑 알림
* 간결한 사이드바 기본 사용 옵션
* 언어 설정
* SSH 키페어 관리 (하단 링크 참고)
* 자동 업데이트 체크 옵션
* 자동 로그아웃 활성화/비활성화
* 쉘 스크립트 환경 설정하기
- 로그
* 로그 살펴보기
* 로그 새로고침
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○ FAQ & Troubleshooting
- 세션에서 Jupyter notebook 실행시 kernel error로 종료됩니다.
- 비밀번호를 잊어버렸어요.
- 비밀번호를 올바르게 입력했는데도 로그인이 안됩니다.
- 기타 참고할 내용
1. Import & Run (가져오기 & 실행)
1) 노트북 가져오기
- (https://github.com/lablup/backend.ai-example-notebooks)
2) 노트북 런치 버튼 만들기
3) GitHub 저장소 내용 가져오기
- Data & Storage 메뉴에서 가져온 저장소 폴더 확인하기
2. Data & Storage (데이터 & 폴더)
1) 폴더 제어기능 살펴보기
- 폴더 생성하기
- 폴더 정보 보기
- 폴더 활용하기
∘ 폴더에 파일 업로드하기
∘ 폴더 마운트하여 세션 생성하기
∙ 웹 터미널에서 자동 마운트 폴더 확인하기
∘ 폴더에서 업로드한 파일 다운로드하기
∘ 폴더 내 파일 이름 변경하기
∘ 폴더 내 파일 삭제하기
- 폴더 공유하기
∘ 폴더 초대하기
∘ 폴더 초대 수락/거절하기
∘ 폴더 공유 권한 갱신하기
- 폴더 이름 변경하기
- 폴더 삭제하기
2) 자동 마운트 폴더 탭
- 자동 마운트 폴더 생성하기
- 폴더 마운트 없이 세션 생성하기
∘ 웹 터미널에서 자동 마운트 폴더 확인하기
3. Statistics (통계)
1) 일일 사용량 통계
2) 일주일 간 사용량 통계
초심자를 위한 무작정 시작하는 Backend.AI-02
○ Backend.AI 클라우드 둘러보기
- Summary(요약) 페이지
* 시작 패널
* 자원 사용량 살펴보기
* 시스템 자원
* 공지
* 초대 폴더
○ Session(세션) 페이지
- 세션 상태 안내
- 실행중인 세션
* 앱 런쳐
* 웹 터미널
- 종료된 세션
*세션 내 사용량
*사용시간
Backend.AI Technical Introduction (19.09 / 2019 Autumn)Lablup Inc.
This slide introduces technical specs and details about Backend.AI 19.09.
* On-premise clustering / container orchestration / scaling on cloud
* Container-level fractional GPU technology to use one GPU as many GPUs on many containers at the same time.
* NVidia GPU Cloud integrations
* Enterprise features
JMI Techtalk: 한재근 - How to use GPU for developing AILablup Inc.
이 Techtalk에서는 AI 개발을 위해 GPU를 사용할 때 Nvidia가 제공하는 성능 향상을 위한 다양한 방법들을 기술자료들과 함께 소개합니다. 특히 Volta 아키텍처를 기반으로 Mixed precision을 도입하여 성능을 향상하는 과정에 관한 내용을 자세히 다룹니다.
This Techtalk introduces a variety of ways to improve the performance that Nvidia provides when using the GPU for AI development, along with technical resources. In particular, this talk discusses the process of improving performance by introducing mixed precision based on the Volta architecture.
JMI Techtalk: 강재욱 - Toward tf.keras from tf.estimator - From TensorFlow 2.0 p...Lablup Inc.
이 Techtalk에서는 TensorFlow 2.0으로 이전시 tf.estimator 에서 tf.keras로 이전해야 하는 이유에 대하여 설명합니다.
This Techtalk explains why you need to migrate from tf.estimator to tf.keras when moving to TensorFlow 2.0.
Just Model It 이벤트에서 사용할 Backend.AI 에 관한 소개입니다. Backend.AI의 개괄, 주요 기능 및 사용예들을 다룹니다. 또한 Backend.AI 를 이용한 End-to-end ML model 개발 시나리오도 소개합니다.
An Introduction to Backend.AI to use in Just Model It event. It covers the overview of Backend.AI, its main features and examples. It also introduces the scenario of developing end-to-end ML model using Backend.AI.
2. 국내 최초(2013년) 개설부터 축적한 교육 노하우와 산학협력 기반을 바탕으로
기업의 DX를 선도하는 AI빅데이터 전문가 양성
국민대학교 경영대학원 AI빅데이터 전공 소개
3. Business&Data Analyst Track (경영학석사)
비즈니스 도메인에 특화된 빅데이터 분석기획 전문가
국민대학교 경영대학원 AI빅데이터 전공 소개
ML&AI Engineer Track (공학석사)
비즈니스 도메인에 특화된 머신러닝 및 인공지능 전문가
Source: Neal Analytics
4. AI빅데이터 관련 지식 함양을 위한 기초부터 응용까지 체계적인 커리큘럼 구성
AI빅데이터 전공 커리큘럼과 교과목
전기(봄학기) 입학 교육과정 이수예시
1학기
봄학기
2학기
가을학기
3학기
봄학기
4학기
가을학기
AI빅데이터프로그래밍
데이터모델링과SQL
인공지능수학
디지털경영
머신러닝
통계분석
빅데이터경영
딥러닝
텍스트데이터분석
데이터사이언스실무
비전AI
대화형AI
클라우드머신러닝
5. AI빅데이터 교육을 위한 인프라의 필요성과 현황
컴퓨팅 자원 배분 문제
실습/프로젝트에 따라 필요 자원 상이
최신 GPU가 탑재된 딥러닝 교육용 서버 구축
최대 120명이 동시에 실습이 가능한 서버 환경
MLOps에 대한 실무 지식 획득을 위한 실습 중심의 교과목 운영
인공지능 모델 학습 및 추론을 위한 GPU지원 컴퓨팅 환경의 필요
동시 실습 지원 문제
수업 중 원활한 실습 환경 제공
6. Backend.AI를 활용한 실무 중심의 교과목 운영 사례
딥러닝 : 인공신경망, CNN, RNN 등 딥러닝 모델 교육
딥러닝 서버 자원 배분으로 효율적인 실습 진행
수강생별 ID 부여 / Competition 기간 중 자원 집중
7. Backend.AI를 활용한 실무 중심의 교과목 운영 사례
데이콘(DACON) 주관 녹색기술센터(GTC) 주최 자연어 기반 기후기술분류 AI 경진대회 우승
우승전략
1. 제출 횟수의 최대 활용
2. 개별 모델의 다양화
3. 개별 모델 성능 향상 집중
4. 앙상블(Ensemble)
딥러닝 서버 집중 제공
Backend.AI
자연어 = 텍스트
FineTuning을 위한
컴퓨팅 인프라 필요