2018.05.21 판도라큐브 세미나
제작자: 프로그래밍 파트 송민욱
코멘트: 없음
비고: 없음
판도라큐브는 세종대학교 소프트웨어융합대학 소속의 게임 제작 동아리입니다.
매주 회의마다 게임 제작과 관련된 주제로 세미나를 개최합니다.
모든 자료는 세미나 자료 제작자의 동의 하에 업로드됩니다.
세미나의 소유 및 책임은 제작자가 지닙니다.
Note (2017-07-12): a more recent version of this slide has been released. https://www.slideshare.net/ByoungHeeKim1/20170629-osia-final
Introduction to deep learning approaches for artificial intelligence (with some practice materials) (mostly in Korean)
(서울대학교 인지과학협동과정, 인지과학방법론 2016년 2학기 강의)
KERIS 학술정보 글로벌 동향 2019년 Vol.10
인공지능 기술이 학술연구, 의료 등 전문분야를 넘어 일상생활로 파고들면서 인공지능의 오류에 대한 우려 또한 함께 증가하고 있음. 흔히 인공지능 블랙 박스로 부르는 이런 문제점들과 이를 해결하기 위한 대안으로 설명 가능한 인공지능에 대해 살펴보고 학술연구, 도서관에서의 활용성을 검토함
Searching for magic formula by deep learningJames Ahn
지난 삼성오픈소스 컨퍼런스에서 발표한 것으로
핀테크에 Deep Learning을 적용해 과연 기계에 의한 투자가 가능한지를 시험해 본 발표자료입니다.
첫시도에는 데이터를 무시하고 알고리즘에 전적으로 의존해 완벽한 실패로 끝났지만,
두번째 시도에서는 데이터를 이해하고, 이에 맞는 알고리즘의 적용으로 처참했던 첫번째 시도보다 훨씬 더 좋은 결과를 보여주었습니다.
역시 데이터를 가지고 무엇을 한다는 것은 데이터에 대한 이해가 처음이자 마지막이라는 것을 확실히 느끼게 되었습니다.
오컴 Clip IT 세미나 1회차 "머신러닝과 인공지능의 현재와 미래"
1. 인공지능과 머신러닝
- 영화 및 애니메이션에 나타나는 친화적 인공지능과 적대적 인공지능, 그리고 감성적 인공지능
- 강한 인공지능과 약한 인공지능의 차이
- 인공지능과 머신러닝의 관계
2. 딥러닝과 강화학습
- 인공지능의 중요 열쇠이자 머신러닝의 세부 이론인 딥러닝과 강화학습에 대한 개괄 소개
3. 인공지능에 대한 우리의 자세
- 과연 인공지능은 완벽한가?
- 과연 인공지능은 인간 전문가를 대체할 수 있을까?
- 데이터의 중요성
발표 제목 :
GPU 및 오픈 소스 딥러닝 라이브러리를 활용한 향후 인공지능 서비스의 가능성에 대하여 자사 개발 서비스인 "C.VIEW"를 통하여 가늠해 보자.
Abstract :
인공지능은 지금 시대에 있어서, 제4차산업혁명이라고 일컬어 질 정도로, 역사적으로 세 번째의 유행을 맞이 하게 되었다. 1960년대와 1980년대에 관심을 받게 되었을 때, 방대한 양의 학습 데이터를 위한 학습에 소요 되는 처리 시간 및 인간이 기준을 제시하지 않으면 학습이 힘들다는 점이 커다란 과제로 두각 되었으나, 이런한 과제는 2000년도에 들어서서 BigData에 대한 관심과 GPU 악셀레이터 및 오픈소스 딥러닝 라이브러리의 등장으로 그 해결 방안이 제시 되어지고 있으며, 인공신경망에 대한 학술적인 이해가 어느정도 있다면 누구나 쉽게 도전할 수 있는 영역이 되었다. AWS에서 제공 하는 GPU 환경 및 TensorFlow를 이용하여 개발중인 자사 서비스 "C.VIEW"를 통하여, 앞으로의 인공지능 서비스에 대하여 그 가능성을 가늠해 보도록 하자.
발표 시간 : 50분
재작년 애플은 모바일에서 머신러닝을 실행시킬 수 있는 Core ML을 공개했고 뒤를 이어 구글의 Firebase도 ML Kit을 공개했습니다.
"Just Point It"라는 간단한 앱 소개와 함께 모바일과 머신러닝이 만나려면 어떤 준비를 해야하는지, 어떻게 사용하는지, 어떤 결과들이 나올 수 있는지 등을 이야기해 보고자 합니다.
참고링크(TF KR 공유글)에서 데모 영상을 확인할 수 있습니다. https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/842354062772320/
Lecture 18 of the 1st NS-CUK Winter School on Ethics of AI and Robots (AI Ethics 2022)
Lecturer: Dr. Eun-Soon You
Date: Jan 27th, 2023
Topic: Ideal coexistence of AI and robots
Syllabus: https://nslab-cuk.github.io/2022/12/06/WS/
Note (2017-07-12): a more recent version of this slide has been released. https://www.slideshare.net/ByoungHeeKim1/20170629-osia-final
Introduction to deep learning approaches for artificial intelligence (with some practice materials) (mostly in Korean)
(서울대학교 인지과학협동과정, 인지과학방법론 2016년 2학기 강의)
KERIS 학술정보 글로벌 동향 2019년 Vol.10
인공지능 기술이 학술연구, 의료 등 전문분야를 넘어 일상생활로 파고들면서 인공지능의 오류에 대한 우려 또한 함께 증가하고 있음. 흔히 인공지능 블랙 박스로 부르는 이런 문제점들과 이를 해결하기 위한 대안으로 설명 가능한 인공지능에 대해 살펴보고 학술연구, 도서관에서의 활용성을 검토함
Searching for magic formula by deep learningJames Ahn
지난 삼성오픈소스 컨퍼런스에서 발표한 것으로
핀테크에 Deep Learning을 적용해 과연 기계에 의한 투자가 가능한지를 시험해 본 발표자료입니다.
첫시도에는 데이터를 무시하고 알고리즘에 전적으로 의존해 완벽한 실패로 끝났지만,
두번째 시도에서는 데이터를 이해하고, 이에 맞는 알고리즘의 적용으로 처참했던 첫번째 시도보다 훨씬 더 좋은 결과를 보여주었습니다.
역시 데이터를 가지고 무엇을 한다는 것은 데이터에 대한 이해가 처음이자 마지막이라는 것을 확실히 느끼게 되었습니다.
오컴 Clip IT 세미나 1회차 "머신러닝과 인공지능의 현재와 미래"
1. 인공지능과 머신러닝
- 영화 및 애니메이션에 나타나는 친화적 인공지능과 적대적 인공지능, 그리고 감성적 인공지능
- 강한 인공지능과 약한 인공지능의 차이
- 인공지능과 머신러닝의 관계
2. 딥러닝과 강화학습
- 인공지능의 중요 열쇠이자 머신러닝의 세부 이론인 딥러닝과 강화학습에 대한 개괄 소개
3. 인공지능에 대한 우리의 자세
- 과연 인공지능은 완벽한가?
- 과연 인공지능은 인간 전문가를 대체할 수 있을까?
- 데이터의 중요성
발표 제목 :
GPU 및 오픈 소스 딥러닝 라이브러리를 활용한 향후 인공지능 서비스의 가능성에 대하여 자사 개발 서비스인 "C.VIEW"를 통하여 가늠해 보자.
Abstract :
인공지능은 지금 시대에 있어서, 제4차산업혁명이라고 일컬어 질 정도로, 역사적으로 세 번째의 유행을 맞이 하게 되었다. 1960년대와 1980년대에 관심을 받게 되었을 때, 방대한 양의 학습 데이터를 위한 학습에 소요 되는 처리 시간 및 인간이 기준을 제시하지 않으면 학습이 힘들다는 점이 커다란 과제로 두각 되었으나, 이런한 과제는 2000년도에 들어서서 BigData에 대한 관심과 GPU 악셀레이터 및 오픈소스 딥러닝 라이브러리의 등장으로 그 해결 방안이 제시 되어지고 있으며, 인공신경망에 대한 학술적인 이해가 어느정도 있다면 누구나 쉽게 도전할 수 있는 영역이 되었다. AWS에서 제공 하는 GPU 환경 및 TensorFlow를 이용하여 개발중인 자사 서비스 "C.VIEW"를 통하여, 앞으로의 인공지능 서비스에 대하여 그 가능성을 가늠해 보도록 하자.
발표 시간 : 50분
재작년 애플은 모바일에서 머신러닝을 실행시킬 수 있는 Core ML을 공개했고 뒤를 이어 구글의 Firebase도 ML Kit을 공개했습니다.
"Just Point It"라는 간단한 앱 소개와 함께 모바일과 머신러닝이 만나려면 어떤 준비를 해야하는지, 어떻게 사용하는지, 어떤 결과들이 나올 수 있는지 등을 이야기해 보고자 합니다.
참고링크(TF KR 공유글)에서 데모 영상을 확인할 수 있습니다. https://www.facebook.com/groups/TensorFlowKR/permalink/842354062772320/
Lecture 18 of the 1st NS-CUK Winter School on Ethics of AI and Robots (AI Ethics 2022)
Lecturer: Dr. Eun-Soon You
Date: Jan 27th, 2023
Topic: Ideal coexistence of AI and robots
Syllabus: https://nslab-cuk.github.io/2022/12/06/WS/
한국정보화진흥원 (http://www.nia.or.kr/, NIA) 주죄하는 2018년 집합정보화교육 설명회가 홍익대학교 국제연수원에서 열렸다. 2일간 진행되는 일정에 1일차 오후 4시부터 두 시간동안 소프트웨어교육에 대한 전반적인 설명과 소프트웨어 교육 도구인 리코 컴퓨터 데모와 시연이다.
이날 진행된 행사는 전국 광역 자치단체에서 선정한 집합정보화교육기관 강사 대상의 역량 강화 교육이다. 내가 이해하는 집합 정보화 교육기관이란 정보로부터 소외된 계층을 교육하는 기관이라고 알고있다. 즉 장애인 기관, 소외 어르신 편의 기관, 다문화 가족 관련기관 등 사회에서 각종 정보화 혜택을 누리지 못하는 계층을 말한다. 국가는 이러한 계층의 정보화 격차 해소를 위해 부단히 노력한다. 특히 한국정보화진흥원의 각종 활동은 디지털 격차 해소, 국민 정보화 교육, 소외 계층의 디지털 교육, 무상 PC 스마트 테블릿 제공 등 많은 일을 수행한다.
중간 발표에 이어서 AI의 발전으로 인한 대처로 켄타우로스 모델을 제시함. 그러나 이를 넘어설 수 있는 잠재적 위협으로 인간의 직업을 대체할 AI와 차후 생겨날 직종에 대해 AI CCTV, 기억 설계자, AI Counselor, 노후 환경 설계사 등을 제시하고 이에 대한 결론 및 시사점을 제시함
2020.01.20 판도라큐브 세미나
제작자: 프로그래밍 파트 김준우
코멘트: 두둥~ (보노보노 사진)
비고: (해달 선배와 함께 하는) 게임에 재미 요소 부여하기
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매주 회의마다 게임 제작과 관련된 주제로 세미나를 개최합니다.
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2020.01.13 판도라큐브 세미나
제작자: 프로그래밍 파트 조재현
코멘트: 없음
비고: 없음
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2019.12.23 판도라큐브 세미나
제작자: 프로그래밍 파트 양수진
코멘트: 없음
비고: 없음
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2019.11.12 판도라큐브 세미나
제작자: 프로그래밍 파트 김규리
코멘트: 쉐이더를 겉핡기로 알아봅시다.
비고: 없음
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2019.11.05 판도라큐브 세미나
제작자: 프로그래밍 파트 문성현
코멘트: 없음
비고: 없음
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2019.10.29 판도라큐브 세미나
제작자: 프로그래밍 파트 박기춘
코멘트: 없음
비고: 없음
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2019.10.01 판도라큐브 세미나
제작자: 프로그래밍 파트 김건
코멘트: 없음
비고: Wow!
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2019.09.24 판도라큐브 세미나
제작자: 프로그래밍 파트 김건
코멘트: 없음
비고: 선형 보간법에 관한 내용입니다.
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2019.09.10 판도라큐브 세미나
제작자: 기획 파트 조경열
코멘트: 영상을 급하게 찍어서 넣어봤는데, 영상 퀄리티가 떨어지는 점 양해 부탁드립니다.
ppt치고 용량이 큰 편이므로 다운로드 시 유의해주세요.
비고: 없음
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2019.09.03 판도라큐브 세미나
제작자: 프로그래밍 파트 이명석
코멘트: 입부한지 1년인데 벌써 세 번째 세미나네요.
곧 경고차감세미나로 또 만날 예정입니다.
비고: 없음
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2019.08.19 판도라큐브 세미나
제작자: 프로그래밍 파트 이진호
코멘트: 없음
비고: 없음
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2019.08.12 판도라큐브 세미나
제작자: 기획 파트 김혜연
코멘트: 없음
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2019.08.05 판도라큐브 세미나
제작자: 프로그래밍 파트 이상우
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2019.07.29 판도라큐브 세미나
제작자: 기획 파트 방재현
코멘트: 발표를 진행한 후, 31일날 NC소프트에서 오토배틀러 관련하여 글을 게시했습니다. 본 발표보다 오토배틀러에 대해 더 자세한 내용을 알고 싶으신 분은 링크를 참고하여주시기 바랍니다.
LINK: 게임 디자인 레벨업 #18: https://blog.ncsoft.com/game-design-levelup-18-20190731/
비고: 없음
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2019.07.22 판도라큐브 세미나
제작자: 프로그래밍 파트 박기웅
코멘트: 없음
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2019.07.15 판도라큐브 세미나
제작자: 프로그래밍 파트 나원준
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2019.07.01 판도라큐브 세미나
제작자: 프로그래밍 파트 강승곤
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2019.06.24 판도라큐브 세미나
제작자: 프로그래밍 파트 이정민
코멘트: 떼돈 벌즈아
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2019.05.28 판도라큐브 세미나
제작자: 기획 파트 김종성
코멘트: 야 재밌는 이야기 좀 해봐라
비고: 없음
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2019.05.21 판도라큐브 세미나
제작자: 프로그래밍 파트 권혁재
코멘트: 인디게임계에서 자주 쓰이고 있는 '게임메이커(GameMaker)'에 대해 간단히 알아보는 시간을 가져보는 건 어떨까요?
비고: 19관리자의 두번째 발표입니다. 다른 발표와 마찬가지로 움짤이나 이벤트 등이 삽입되어있으므로 받아서 보는게 더 좋을 것으로 예상됩니다.
아...진짜 못만들었네...
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2. 살펴볼 것들…
• 인공지능이란 무엇인가?
• 딥러닝이란 무엇인가?
• 실생활에 어떻게 적용되는가?
• 게임에 어떻게 적용될 수 있을까
2/12
3. 인공지능이란 무엇인가?
• 1956년 다트머스 회의에서 처음 사용
• From Wikipedia: Artificial intelligence (AI) is intelligence
exhibited by machines. In computer science, an ideal
"intelligent" machine is a flexible rational agent that perceives
its environment and takes actions that maximize its chance of
success at some goal
• AI Translation: 인공 지능 (AI)은 기계가 나타내는 정보입니다.
컴퓨터 과학에서 이상적인 "인텔리전트“ 머신은 환경을 인식하
고 어떤 목표에서 성공 가능성을 극대화하는 행동을 취하는 융
통성있는 합리적인 에이전트입니다
3/12
4. 컴퓨터에게 쉬운 것과 어려운 것
• 컴퓨터가 잘 하는 것은 명확하게 정의된 일, 즉 알고리즘에 의한
수행이다.
• 사람이 성장하며 자연스럽게 터득한 것들이 컴퓨터에게는 어렵
다.
4/12
5. 규칙 기반 학습의 부작용
• 고정된 알고리즘을 가
진 규칙 기반의 인공지
능들은 주어진 문제를
명확히 풀어낼 수 없다.
5/12
6. 딥러닝이란 무엇인가?
• 기계학습의 가지 중 하나이며 기계학습은 인공지능의 여러 가
지 중 하나
• 기계 학습은 "컴퓨터에 명시적으로 프로그래밍하지 않고 학습
할 수 있는 능력을 부여하는“ 컴퓨터 과학의 분야
6/12