누구의 리딩을 받느냐에 따라 커리어가 천차만별이구나... 라는걸 느끼고 있는 주니어입니다. 여러분의 리더는 어때요? 어떤 장/단을 갖고 있으며 그게 내 성장에 어떤 도움이 되는지요? (물론 제가 잘 해야하는 것도 있지만, 팀장과 팀원의 관계에서요 ㅎㅎ)

촤근 인공지능 인력 육성을 위하여 많은 교육 프로그램이 있고 독학할 수 있는 많은 환경이 있습니다. 주로 어떤 환경을 사용하시는지요? 구글의 Colab이나 아마존 Sagemaker 인가요? 아님 회사에서 별도 만든 환경이나 본인이 직접 환경을 만들어 하나요? 만약 국가에서 관련 지원을 해 준다면 무엇을 해주면 좋을까요?

리멤버 커뮤니티 팀에 가장 많이 들어온 문의 중 하나가 ‘PC버전은 없냐' 였습니다. 일할 때 켜놓고 그때그때 물어보면 참 좋을 것 같은데 모바일로 써야 하다보니 불편한 점이 많다는 거였죠. 그 불편함 잘 알기에 더 기쁜 마음으로 전합니다. 리멤버 커뮤니티 PC 버전이 런칭되었습니다. 리멤버 앱에서 커뮤니티를 이용하셨던 것과 거의 비슷한 화면에서, 훨씬 편하게 이용하실 수 있습니다. 이제 길고 복잡한 고민도 쉽게 작성하세요. 마지막으로 한 가지 더, 리멤버 커뮤니티는 ‘업무 시간에 사용해도 괜찮은 서비스'입니다. 실제로 일 관련 소통만 오고가니까요. 혹시나 딴 짓을 하고 있는 것처럼 보이지 않을까 걱정하지 마세요. PC 버전 경험해보기 ▼▼ https://abit.ly/rc_notice

저는 구글 포토를 잘 쓰고 있습니다. 무제한 용량에 자동으로 백업을 해주어서 쓰고 있는데요. 간혹 이 녀석이 물어봅니다. 2개의 사진을 보면서 같은 사람이냐? 다른사람이냐? 그럼 제가 친절하게 알려주죠. 맞다, 틀리다. 이게 바로 라벨링 작업중에 하나인데요. 구글의 머신러닝하는 녀석이 얼굴인식으로 같은 사람인지 판단이 애매할때 결국 답을 알고 있는 사용자 본인에게 직접 라벨링을 하라고 지시를 하는 셈이죠. 전 공짜로(구글 포토를 쓰고 있으니 해야하는?) 그 라벨링 작업을 해준셈이고,구글 머신러닝은 제가 라벨링한걸 가지고 다시 학습을 해서 보다 정밀하게 사람들을 분류하게 됩니다. 이런게 AI에게 꼭 필요한게 이런 라벨링 작업이지요~ 혹시 실무에서 AI를 쓰신다면 이런 라벨링 작업들이 필수 불가결 할것 같은데 어떻게 해결들 하시나요? 저는 아직 회사에서 이정도 수준까지는 아니라서 고민을 안하고 있지만,데이터 라벨링 자체가 데이터 산업에서 중요한 포션을 차지하는것도 사실인 것 같습니다. 리멤버분중에 이런 데이터 라벨링 사업을 하는 회사 소속도 계시는지도 궁금합니다. 아래 글은 관련 기사와 블로그입니다. 첫번째는 비즈조선의 라벨링 사업이 우리가 소위 말하는 인건비가 싼 중국,인도를 이용해 라벨링을 하고 있다는 내용이구요 두번째는 아마존 AWS상에서 라벨링을 좀더 자동화 하는 방법을 소개하는 포스팅인데 Amazone Sagemaker Ground Truth라는 라벨링 인터페이스를 소개하는 글입니다. ---------------- 함께 보면 좋을 글 ---------------- ● AI의 머신러닝, 알고보니 中·인도의 값싼 노동력 덕분 https://biz.chosun.com/site/data/html_dir/2019/12/19/2019121900144.html ● 데이터라벨링 노가다는 이제 그만 https://brunch.co.kr/@zigzag/13

안녕하세요. 오늘은 미국 비영리 인공지능 연구소인 오픈에이아이(OpenAI)가 개발, 공개한 ‘GPT-3’ 에 대해서 글을 써볼까 합니다. 늘 AI, 빅데이터 분야 관련하여 최신 소식을 글로 공유드려보려고 하는데 쉽지가 않네요. 오늘도 어떠한 참신하고 흥미있는 주제로 글을 써볼까 고민하던중에 '글을 잘 쓰는 AI가 있다고?' 저의 흥미부터 유발시키는 기사 글을 발견하였습니다. ‘무서울 정도’로 글 잘 쓰는 인공지능 - http://m.koreadaily.com/news/read.asp?art_id=8668951 바로 GPT-3라는 인공지능의 글이었습니다. 아시는분은 아실 수 있겠습니다만 최근 Hot한 인공지능이라고 하네요.(업무로 저는 소식의 습득이 조금 늦었네요!^^;) 스포츠나 주식 관련 기사와 같이 사실 전달 중심의 글을 쓰는 데 인공지능이 활용되어 왔지만, GPT-3는 논설문과 같이 복잡한 문장까지 생성해 낼 수 있는 새로운 경지에 도달했음은 물론 스스로 간단한 프로그래밍도 가능하다고 합니다. GPT-3 개발자들은 새로운 인공신경망 구조나 학습 방법을 고안해 낸 것이 아니라 그저 인공신경망의 크기를 키웠을 뿐이라네요. 그것도 종래의 언어처리 인공신경망보다 100배 넘게 크기를 키워서 지금의 성능을 가지게 되었다고 합니다. OpenAI, 혁신적인 AI 자연어처리(NLP) 모델 'GPT-3' 공개 - http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=16599 OpenAI는 전체 코드는 공개하지 않았지만, 모델에 의해 생성된 텍스트 샘플 모음뿐만 아니라 일부 테스트 데이터 세트를 포함하는 내용은 깃허브에 공개 했으며, 관련 연구 논문(Language Models are Few-Shot Learners)은 지난 1일 아카이브에 공개하며 GPT-3에 대해 소개하였습니다.(위 링크 참조) 물론 혁신적이고 대단한 모습속에 한계점을 발견하여 공유한 기사 글도 보입니다. 아직 발전해가는 AI로써 부족한 부분은 당연히 존재하겠지요. GPT-3... 휼륭하지만 '다섯 가지' 한계를 짚어본다 http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=16599 가지고있는 한계점을 고려하더라도 글을 너무나도 잘 쓰기때문일까요? 영국의 일간지 가디언에서는 GPT-3에게 재미난 질문을 하고 답변을 칼럼으로 작성하도록 하고 해당칼럼을 게시하였습니다. "AI를 무서워하지 않아도 될까" 인간이 묻자 AI가 내놓은 답 - https://n.news.naver.com/article/025/0003034542 물론 이를 두고 일각에선 가디언이 원문을 공개하지 않고 8개의 글 중 좋은 부분만 선택한 것에 대해 인공지능의 성능을 과대 평가하게 만들 수 있다고 비판했다고 하네요. 그래도 이슈몰이에는 성공적인 인공지능으로 보여집니다. 마지막으로 떠들썩한 인공지능 GPT-3에 대해서 가볍게 배워볼수있는 기사글을 공유하며 이번 글을 마치도록 하겠습니다. 혹시 알고계시는 다른 인공지능 모델에 대해 알려주시면 감사하겠습니다~! [영상] 초보자도 쉽게 GPT-3를 사용해 혼자서 GPT-3 모델을 구현한다 - http://www.aitimes.kr/news/articleView.html?idxno=17777

tensorflow2 부터 어떻게 공부하도 계실까요?

참 답답하네요 느리고 계속 오해생기고 빵꾸나고... 명절때까지는 계속 재택일 것 같은데 깝깝하네요 뭐 묘책이 있으려나요? 노하우라든지..

AI에 대한 관심이 높아짐에 따라 각 분야에서도 활용되는 빈도 또한 늘어가고 채용인원도 늘어가고 있네요. 하반기 대기업 신입채용 절반은 AI·데이터 분야 - http://biz.khan.co.kr/khan_art_view.html?artid=202009070956001&code=920100 빅데이터 전문 공무원 생긴다 - https://zdnet.co.kr/view/?no=20200915102231 인공지능 분야에 관심은 많지만 자세히 알지 못하시는 분들도 계실테고, 관련분야에 계시지만 주위에 알려줄 후배가 없는 분도 계시겠죠? 그렇다면 인공지능(AI) 시대에 필요한 인재의 역량은 어떤 것이 있을까요? 공유해 주실 수 있으실지요? '인공지능(AI) 시대에 필요한 인재의 역량' 에서는 AI인재의 핵심역량은 논리적 사고를 통한 문제해결 능력·창의력·협업을 위한 의사소통능력이 중요하다고 하네요. 어떻게 보면 모든 분야의 업무에 필요해 보이는 역량같기도 합니다. ^^; - http://www.joongdo.co.kr/web/view.php?key=20200917010005410 제 개인적으로는 최소한 수학적인 두뇌가 반짝반짝하신분들이 조금더 수월할것 같다라는 생각이 듭니다. 어떤 역량이 많이 필요할지 이야기해보실까요? 

안녕하세용! 지금 4년차 개발자고, 1년차 딥러닝 분야에 몸담고있습니다. 그러다가 바이오인포매틱이라는 분야를알게되서 그쪽으로 대학원 진학을 고려하고있는데.. 혹시 관련 분야 계신분들있나요..?! 제가 알아본바로, 생명공학과 현재는 머신러닝이 결합된 융합학과로 알고있는데, 생공전공이 아니더라도 석사 진학에 무리가없고, 앞으로 다시 취업할때도 괜찮을지 고민이 됩니다! 아시는 선배님들 계시면 ㅜㅜ 조언 부탁드려요

https://events.withgoogle.com/google-developers-mlb-kr/ 앤드류응 코스 듣고 구글 자격증 3개 중 하나 이상 따면 수료. 수료 후 취업 중개. 전액 구글에서 지원. 4개월동안 공부만 해라인데 ㅋㅋ 이런 기여 아주 보기 좋네요

현재 리멤버에는 약 40여개 커뮤니티가 있습니다. 지금은 그 중, 나와 같은 일 또는 같은 관심사를 가진 회원들과만 교류할 수 있는데요. 많은 회원님들께서 질문해주셨습니다. "그런데, 다른 직무에게 궁금한 건 어떻게 해결하나요?" 그래서 진행하는 <리멤버가 대신 전해드립니다!> 두 번째 순서로 <인공지능/빅데이터> 전문가에게 궁금한 점을 모아왔습니다. 그 궁금증을 🔻대댓글🔻로 해소시켜주세요. 답변해 주신 내용을 모아 금요일(9/18) 다른 회원님들께 다시 전달해 드리겠습니다. 많은 참여 부탁드립니다 : )

요즘 데이터3법 통과 이슈와 그린뉴딜관련해서 데이터 활용하는 기업에 대한 지원. 그에 따라 마이데이터 산업 활성화와 지원방안에 대해서도 활발히 논의 중인걸로 알고 있습니다. 저같은 경우는 현재 뱅크샐러드를 이용하면서 제가 동의하고 연동하는 금융정보를 한곳에 다 모아보고 있고, 그렇게 해서 활용하는점이 제 개인정보를 제공함으로써 걱정되는 프라이버시 문제보다 활용성이 더 높다고 생각하는 경우인데. 제 아내의 경우는 조금 다르게 생각하더라구요. 제 아내가 생각하는 상황은 이런상황입니다. 스스로 정보제공 동의를 해서 병원의료기록 이런걸 활용하게 해서 스마트홈을 통해서 IOT기기로 이루어진 집안에 에어컨, 가습기, 제습기, 보일러 등이 사용자의 병력을 이용하여 습도/온도/등을 해당 계절마다 최적화를 해주는거죠. 이용하는 입장에서는 너무 편하기도 하지만, 한편으로는 내 개인정보(병력)가 결국 그 서비스를 하는 기업의 클라우드 서버에 저장되고 학습되는데 활용되는데에 대한 찝찝함 같은게 있을것 같아서 조금은 꺼려지기도 한답니다. 비슷한 이유로 제가 얼마전에 AI스피커 관련해서 썼던 글이 있었는데, AI스피커는 늘 켜져 있는 상태이고 제가 말하는 헤이 구글, 시리야~ 이런 말에 반응하기 위해서는 저의 음성을 인식하기 위해 마이크(음성) 인식이 늘 활성화 되어 있습니다. 그러다 보면 내가 호출하지 않은 상태의 주변 소리들을 , 제가 그냥한 대화들을 혹시 다 듣고 있는건 아닌지, 그 말들을 클랑우드 서버 어딘간에 저장해서 또 학습한다고 딥러닝을 하는 자료로 활용한다고 나 몰래 쓰는건 아닐까? 하는 두려움도 비슷한 걱정일것 같습니다. AI 활용에 참 필요한 나의 개인정보 어디까지 허용해줘야 할까요? 이런 개인정보의 프라이버시 침해 우려에 대해서 AI서비스를 하는 기업은 어떤걸 더 준비해야 할까요?

개발쪽과 마찬가지로 계속 공부를 해야하는 직무다보니.. 지치지 않고 꾸준하게 자기계발 하는 자신만의 노하우가 있을까요?? 저는 큰 주제 정하고 세부목표 정해서 진행 하는데 계속 내용이 이어져서 복습이 필요한 호흡이 긴 공부는 지치더라구요ㅜ

현재 직군 변경을 고민하고 있는 정보보안 3년차 직장인A 입니다. 인공지능 및 빅데이터 직군 종사하고 계신 선배님들께 조언을 구하고 싶습니다. 이곳에선 대화를 나누기에 제한이 있다고 생각되서 오픈 카톡방을 통해 이런저런 질문 및 조언을 구하고 싶어 이렇게 글 올려봅니다. 귀한 시간 내어 조언 주실 수 있는 선배님의 댓글 기다리겠습니다. 감사합니다 (https://open.kakao.com/o/sR3gxJwc)

단순히 서비스를 제공하기 위해서 알고리즘을 만드는 경우 보다 고객을 분석하기 위해서 인공지능을 사용하는 경우가 저와 같은 경우에는 많은데요, 여러분은 서비스에서 제공하는 인공지능을 활용한 기능이 데이터 분석적으로 가치를 제공하기 위해서는 어떤 형식으로 이차적인 데이터를 제공하는 것이 좋다고 생각을 하나요?