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

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SESSIONS

강연 목록

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
강연자 사진
강연 분야
  • 웹
  • 모바일
  • 기타
강연 제목
JavaScript 배틀그라운드로부터 살아남기
강연 내용
JavaScript가 오랜 시간동안 강력할 수 있는 이유는 무엇일까요? 단순 스크립팅 언어로 시작됐지만, 지속적 진화를 통해 오늘날 가장 많이 사용되는 강력한 언어로 성장했습니다. 오늘날의 JavaScript는 단순히 언어만을 잘 아는 것으로 끝나지 않습니다. 끊임없이 새롭게 등장하는 생태계의 배틀그라운드에서 생존하기 위한 조건은 무엇일까요? 본 세션에서는 JavaScript가 발전해 온 흐름과 현재의 모습을 통해 앞으로 가게 될 방향에 대해 여러분과 함께 살펴 보고자 합니다.
목차
1. 무엇이 JavaScript를 강력하게 하는가?
  • JavaScript overview
2. JavaScript는 JavaScript가 아니다
  • 개발 방식의 진화
  • Library -> Framework
  • Transpiling
  • Types
3. 2018년 동향
  • 언어적 관점
  • 라이브러리/프레임워크
  • 브라우저 밖의 영역
4. JavaScript는 어디로 가고 있나?
  • 흐릿해지는 경계 (Backend/Frontend)
  • Universal JavaScript
  • 주목해야 하는 기술들
  • PWA, component, etc.
  • 빠르게 변화하는 생태계
  • 표준화 관점 (TC39)
  • 생태계 관점 (수많은 오픈 소스들)
      • 5. JavaScript로부터 생존하기
      • 무엇을 알아야 할까?
      • 얼만큼 알아야 할까?
강연자
박재성
강연자 사진
강연 분야
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
Ai Serving Platform: 하루 수 억 건의 인퍼런스를 처리하기 위한 고군분투기
강연 내용
이 세션에서는 딥러닝 모델을 실제 서비스하는 방법에 대해 실제 경험을 바탕으로 노하우와 팁을 공유합니다. 업데이트된 모델을 안정적으로 배포하는 방법과 롤백, 인퍼런스 오류를 어떻게 대처할지, CPU로 서빙할지 GPU로 서빙할지, 늘어나는 트래픽을 어떻게 대처할지, 서빙을 위한 플랫폼 설계 노하우와 성능 향상을 위한 모듈화, 구현하면서 맞닥뜨렸던 문제들과 고군분투하여 찾은 노하우들 그리고 몇 주간의 삽질로 찾은 안되는 설계와 엔지니어링 측면에서 범하기 쉬운 설계 오류와 실제 성능 테스트 결과 등을 알려드립니다.
목차
1. 문제
  • 모델은 있는데 서버가 없네
  • 다른 사람들은 어떻게 제공하고 있나
2. 해결을 위한 설계 - 학습과 서빙을 위한 시스템 설계 사례
  • 인퍼런스 요청 모듈화하기
  • 어떤 플랫폼을 사용해서 서빙할까 - 인퍼런스 서빙 시스템 아키텍처
  • 인퍼런스 시스템의 라이프사이클
3. AiSP(AI Serving Platform)를 만들어 해결해보기
  • 인퍼런스 서버 만들기
  • 인퍼런스 프로트엔드 만들기
  • 딥러닝 모델 배포 플로우
  • 인퍼런스 트래픽을 컨테이너로 스케일아웃 하기
  • 모델 관리하기와 데이터 관리하기
  • 인퍼런스 예외 처리
4. 만들어진 딥러닝 서빙 플랫폼은 이런 모습
  • 노트북/특정 장비에서 띄우기
  • 네이버의 IQE, C3 플랫폼을 사용해 띄우기
5. 딥러닝 인퍼런스 성능 측정 및 모니터링
  • 성능에 나타난 인퍼런스 요청의 특징
  • 실제로 모니터링하는 지표들 살펴보기
강연자
현동석 양은숙
강연자 사진
강연 분야
  • 빅데이터
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
NAVER 광고 deep click prediction: 모델링부터 서빙까지
강연 내용
이 세션에서는 온라인 광고 시스템의 전통적인 클릭 예측(click prediction) 문제를 설명하고, 고성능의 예측 및 대용량의 온라인 예측 문제를 해결하기 위해 네이버 광고에서 시도한 모델링 및 엔지니어링 접근 방식을 설명합니다.
목차
1. 온라인 광고 시스템의 주요 문제들 
  • 클릭 예측 문제 
  • 온라인 서빙과 차원의 저주 
2. 모델 구조 
  • 후보군 생성을 위한 추천 시스템 
  • 임베딩 모델 성능과 서빙 성능 간의 tradeoff 제어 
  • Preference와 similarity를 함께 학습하기 
3. 서빙 구조 
  • Approximate Nearest Neighbor search와 cold start 문제 
  • 솔루션 비교: Clipper vs. TensorflowServing 
  • I/O size 변화에 따른 성능 변화 
  • CPU 기반 vs GPU 기반 prediction 비교 
강연자
김윤중 임지훈
강연자 사진
강연 분야
강연 제목
Wikipedia-scale Q&A
강연 내용
The primary medium for storing and disseminating knowledge is natural language and recent novel Human-Computer Interfaces have started to show the tremendous benefit of using it in interactions. In the field of web search the movement from keyword-based indexation to natural language-driven personalized assistance is evolving and Machine Reading has emerged as a possible continuation of the Natural Language Processing tasks. Given a large set of text passages that are associated with questions and answers, our goal is to learn a question answering system solely from these examples. Research groups dedicated to Machine Reading around the globe have started to produce encouraging results in such a task where our current understanding of deep learning and machine comprehension is challenged. In this talk, we go through a series of concrete applications and neural models associated with this task. We first present a Wikipedia-scale question answering service, a dialog understanding application of machine reading and an application to the problem of fake news detection. We then introduce ReviewQA which is a dataset of relational reasoning for review understanding. We conclude with open research directions and future investigations such as unsupervised common-sense acquisition and differential reasoning.
강연자
Julien Perez
강연자 사진
강연 분야
  • 테크 스타트업
  • AI
  • 인프라
강연 제목
AI 칩 개발에 사용되는 엔지니어링
강연 내용
AI 칩 개발은 반도체 개발인 HW engineering 영역이라고 분류합니다. 하지만 실제 개발과정의 대부분은 Doman Specific Language를 통한 SW engineering 과정이라고 볼 수 있습니다. 본 발표에서는 AI 칩에 대한 소개와 더불어 엔지니어링적인 challenge를 논의합니다.
목차
  • Introduction to AI chips
  • Challenges of AI chips vs traditional chips
  • Scale of computation
  • Scale of storage
  • Scale of model diversities
  • Scale of services
  • Semiconductor Chip design: Ultimate precision engineering
  • Engineering flows
  • Scala-based Chisel Languages
  • Rust-based verification environment
  • Performance modeling
  • Verification, Verification, Verification
  • Our vision: AI building AI chips
강연자
백준호
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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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