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2018. 10. 11-12 COEX Grand Ballroom, Seoul

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SESSIONS

강연 목록

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강연 분야
  • AI
강연 제목
글자읽는 AI: 밑바닥부터 외국어 정복까지
강연 내용
이 세션에서는 OCR에 대해서 아무 경험이 없는 사람들이 모여서 반 년 만에 영어뿐만 아니라 일본어까지 OCR로 정복했던 과정들에 대한 이야기를 하고자 합니다. OCR은 꽤 오래 전부터 연구되어 온 분야이지만 3년 전부터 딥러닝 방법론이 유입되면서 그 성능이 급향상되었습니다. OCR 관련 기술 종류 및 딥러닝 기반 OCR 기술들의 전반적 흐름에 대해 설명하며, 논문들은 대부분 '영어'를 주언어로 삼고 있습니다. 논문들을 통해 확보한 기술들을 '일본어'에 적용할 때, 논문에서는 다루지 않지만 반드시 다루어야 하는 여러 문제들이 있습니다. 어떤 데이터를 확보할 것인지, 어떻게 데이터를 라벨링 할 것인지, 검출기와 인식기를 어떻게 결합할 것인지, 후처리를 어떻게 할 것인지 등 다양한 문제들에 대한 공략 경험담을 공유하고자 합니다.
강연자
이활석
강연자 사진
강연 분야
  • 모바일
강연 제목
React Native: 웹 개발자가 한 달 만에 앱 출시하기
강연 내용
React Native는 Facebook, Instagram, Baidu, Tencent를 비롯한 수많은 회사들이 사용하면서 효율적인 모바일 개발 트렌드로 급성장 중인 프레임워크입니다. 본 세션에서는 국내에서 성공적인 실 서비스의 적용 사례가 부족한 상황에서 웹 개발자가 React Native로 실무 앱을 성공적으로 개발한 사례를 이야기하려고 합니다. 한 달 만에 Cake(영어 교육 앱, 안드로이드 & iOS 교육 카테고리 1위 & 평점 4.9) 서비스를 개발하고 출시한 경험을 바탕으로 React Native를 선택한 이유와 내부 아키텍처를 이해하기 쉽게 설명하고, 개발 과정에서 얻은 여러 가지 노하우와 팁을 공유합니다.
목차
  • React Native 선택의 이유
  • React Native 완벽한 이해
  • Cake 프로젝트에서 얻은 노하우 & 팁 30가지
대상
  • 효율적인 앱 개발에 관심 있는 모든 개발자
  • 빠른 프로토 타이핑과 실행이 필요한 스타트업 개발자
  • React Native로 Production-Level 서비스가 가능한지 궁금한 개발자
강연자
이성민
강연자 사진
강연 분야
  • 모바일
  • 테크 스타트업
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
모바일 환경에서 실시간 Portrait Segmentation 구현하기
강연 내용
최근 딥러닝의 발전으로 전에 없던 다양한 서비스들이 개발되고 있습니다. 그러나 아직 대부분의 딥러닝 기반 서비스는 기술적 한계로 인해 서버 상에 배포되는 경우가 많고, 이런 서버 배포 모델은 통신에 드는 비용으로 인해 실시간 서비스에 적용하기 어려운 문제가 있습니다. 본 세션에서는 하이퍼커넥트에서 서비스 중인 아자르에 모바일 상에서 구동 가능한 실시간 portrait segmentation 기능을 개발하여 적용하기까지 사용했던 기술과 경험을 공유하려 합니다. Portrait segmentation은 사진 혹은 영상 속에서 전경과 배경을 구분해내는 기술로, 세션에서 소개할 방법들을 통해 Galaxy J7과 같은 저가형 휴대폰에서도 single-core로 30 프레임 영상의 전경과 배경을 분리하는 애플리케이션을 만들 수 있었습니다. 세션 내용은 모델의 크기와 추론 시간을 줄일 수 있는 일반적 기술에 대한 소개와 실제로 TFLite를 사용한 모바일 애플리케이션을 만들며 겪은 시행착오 위주로 구성됩니다. 보다 자세한 내용이 궁금하신 분들은 하이퍼커넥트 기술 블로그(https://hyperconnect.github.io)를 참고 부탁드립니다.
목차
1. 모바일 딥러닝
  • 모바일 딥러닝의 현재
  • 데모 프로젝트를 상용 서비스로 만들때의 유의점
      • 2. Portrait Segmentation 101
      • Portrait Segmentation을 어디에 쓸 수 있을까?
          • 3. 추론(inference) 시간을 줄이려면?
          • Quantization
          • Factorization
          • Distillation
          • Model design principles
              • 4. Single-core로 30프레임 성능을 내기까지
              • TFLite 최적화 구현 활용하기
              • TFLite 구현시 마주하는 함정들과 해결법
              • SIMD로 bilinear upsampling 구현하기
강연자
서석준
강연자 사진
강연 분야
  • 머신러닝
  • 성능
강연 제목
QANet: Towards Efficient and Human-Level Reading Comprehension on SQuAD
강연 내용
Contents
1. Introduction of the recent progress in machine reading comprehension and question answering.
  • The data sets
  • The approache
2. The proposed QANet:
  • Efficiency: The encoder of QANet does not require RNNs, but only using CNN and self-attention.
  • Data augmentation: Use backtranslation to enhance the training dataset, and get better performance.
3. The performance of QANet on Stanford Question Answering Datasets: No.1 in both speed and accuracy.
강연자
Adams Wei Yu
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강연 분야
  • 웹
  • 보안
  • 기타
강연 제목
LINE x NAVER 개발 보안 취약점 이야기
강연 내용
어떤 보안 취약점들을 개발자 분들이 신경 써 주어야 할까요? Hacker들이 LINE과 NAVER 서비스에 가졌던 관심들과, LINE 과 NAVER 서비스에서 발견되었던 보안 취약점들을 엮어서 개발자 분들이 고려해야 할 보안들을 이야기 합니다.
목차
1. 라인이 말하는 보안
  • 2018 라인 버그바운티
  • 라인에서 발생한 보안 취약점 소개
  • 보안 취약점 완화를 위한 라인의 노력
2. 네이버가 말하는 보안
  • 네이버/웨일 버그 바운티
  • 네이버에서 발생한 보안 취약점 소개와 대응
3. 개발자분들께 전하고 싶은 이야기
강연자
허규 이명재
강연자 사진
강연 분야
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
인공지능이 인공지능 챗봇을 만든다
강연 내용
"언제까지 직접 눈으로 클러스터링할래? 언제까지 밤새 감으로 파라미터 튜닝할래?" AutoML과 자연어처리 중 특히 Chatbot과의 결합으로 데이터만 있으면 스스로 인간의 언어를 학습하고, 보다 정확한 대화모델을 만들어내는 가능성이 현실이 되는 과정을 소개하고자 합니다. 사용자로부터 입력된 여러 쌍의 QA 데이터를 클러스터링부터 여러 모델에 사용될 파라미터 최적화, 개별 모델 성능 평가 그리고 여러 모델 간의 앙상블 가중치 자동설정 후 처음 주어진 데이터로 최적의 챗봇 모델 최종 제안 및 서비스까지 one-click으로 이루어지는 AutoML을 공유하고, 더 넓게는 챗봇이 아닌 다른 NLP분야에서도 적용 가능한 AutoML의 가치를 나누고자 합니다.
목차
  • 스스로 언어를 배우는 인공지능 만들기 : AutoML과 NLP/Chatbot 개념 소개
  • 우리 챗봇의 말하기 실력은 몇 점? : Chatbot 자동 평가 프로세스
  • 말뭉치 줄게, 챗봇 다오 : Chatbot 자동학습 프레임워크
  • 실제 클러스터링 결과, 모델 성능 및 상용 서비스 현황 공유
대상
주어진 문장을 보다 적절한 벡터공간에 표현하고자 하는 노력, 인공지능 모델에게 사람의 언어를 더 잘 가르쳐주고자 하는 노력, 그리하여 사람처럼 자연스럽고 정확하게 대답할 수 있는 챗봇을 만들고자 노력 중인 개발자분들에게 도움이 될 수 있길 기대합니다.
강연자
이재원
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장소
코엑스 그랜드볼룸 (Coex Grand Ballroom)
주소
서울 강남구 영동대로 513 코엑스, (지번) 삼성동 159 코엑스
연락처
02-6000-0114

그랜드볼룸은 봉은사 맞은편 코엑스 1층 북문 쪽에 위치해 있습니다.
지하철 이용 시 9호선 봉은사역 7번 출구를 이용하시거나 삼성역 6번 출구를 이용하시면 됩니다.

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