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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
  • 머신러닝
  • AI
  • 인프라
강연 제목
NSML: 머신러닝 플랫폼 서비스하기 & 모델 튜닝 자동화하기
강연 내용
Clova AI 조직에서 사용하고 있는 클라우드 머신러닝 플랫폼인 NSML과, 이를 활용한 NSML AutoML에 대해서 이야기하고자 합니다. NSML에 대한 간략한 소개와, NSML을 사용함으로써 생겨난 긍정적인 변화들, 그리고 이를 이용해서 개최한 사내/외 대회 등에 대해서 소개합니다. 또한, NSML을 통해서 모델 학습부터 서빙까지 가는 workflow와 실제 사례에 대해서 소개합니다. 또한, NSML AutoML에 대한 소개와 실제 데모, 그리고 이를 실제 모델에 적용해 본 사례 등을 공유하고자 합니다.
목차
1. NSML 소개 
  • NSML 시스템의 목표 
  • 기본 구조 및 개발 이슈 
  • NSML을 사용해서 달라진 점 
2. NSML as a service 
  • NSML for cooperation (팀 내 사용) 
  • NSML for competition (사내/외 해커톤) 
  • NSML for deploying (wavenet을 이용한 음성 합성) 
3. NSML AutoML 
  • AutoML이란? 
  • NSML을 이용해서 사람보다 뛰어난 AutoML 만들기
강연자
김민규 김진웅
강연 분야
강연 제목
KEYNOTE
강연 내용
강연자
강연자 사진
강연 분야
  • 검색
강연 제목
네이버 검색과 개인화
강연 내용
이 세션에서는 네이버 검색에서 생각하는 '개인화'서비스에 대하여 이야기하고자 합니다. "검색에서 개인화 서비스는 필요한 것인가?"라는 질문으로 시작해서, 네이버 검색이 '개인화'라는 화두에 대해 어떤 목표를 가지고 무엇을 이루어가려고 하는지 다룹니다. 사용자의 검색의도를 만족시킨다는 측면에서, 검색에 적용된 개인화 기술을 소개합니다.
목차
  • 검색에 개인화가 필요한가?
  • 검색의도를 만족시키기에 유리한 개인화
  • 검색의도 추정
  • 의도에 맞는 결과 구성
  • 개인화 평가
강연자
최재걸
강연자 사진
강연 분야
  • 웹
  • 모바일
  • 기타
강연 제목
Learn how Material Design makes it easier and faster to build apps without compromising quality
강연 내용
On any product team, there's often a tension between building things fast and building beautifully. With the latest Material Design release, teams get the best of both world. In this talk, learn about how some of the new components, interactions, and expressive capabilities of Material were used in our early access partner's products to solve their unique design challenges without having to compromise quality.
Contents
1. What is Material Design? How has it evolved?
  • Mission, History, Usage, Updates
2. How are Material's new components, interactions, and expressive capabilities used in our early access partner's products?
  • Case studies: Gmail (internal Google apps)
  • Case studies: Lyft (external partner apps)
3. How has using Material Design improved their product?
  • User Research Data
4. Insights and tips on how to best apply Material Design in your product.
강연자
Jonathan Chung
강연자 사진
강연 분야
  • 모바일
  • AR
  • 테크 스타트업
강연 제목
printf("Hello, AR"); //세상을 바꾸는 새로운 눈
강연 내용
가상과 현실의 동시 경험을 제공하는 AR 기술의 작동원리는 크게 규칙적인 디지털 표식/패턴을 인식하는 마커 방식과 이미지/오브젝트 형태 등을 인식하는 마커리스 방식으로 구분됩니다. 이러한 인식기술에 컨텐츠 (3D,영상,이미지 등)을 표시하기 위한 그래픽 렌더링 기술, 사용자의 입출력 정보와 디바이스의 센서 (가속,자이로,근접,밝기,모션) 정보 등을 최종적으로 카메라에 연출하는 영상 합성기술 등이 더해져서 AR이 작동하게 됩니다. 본 세션에서는 복잡한 AR 기술에 조금 더 쉽게 접근하기 위한 정보와 국내 최초로 AR서비스를 개발하면서 겪은 시행착오, 이를 통해 얻게 된 인사이트들을 공유드리고자 합니다.
목차
1. VR(Virtual reality)속 AR(Augment reality)
2. AR은 우리의 삶에 어떻게 녹아 있는가?
  • 시장규모 및 전망
  • 소비기반의 AR : 커머스, 네비게이션, 게임, 교육 등
  • 생산기반의 AR : 제조, 건축, 의료 등
3. AR 기술 구현의 한계
  • 개발 측면 : 3D 관련 지식, AR 개발도구 & 문서, 필수인력
  • 인프라 측면 : 디바이스, 네트워크
  • 서비스 측면 : BM 확장, 단순 마케팅 수단
4. AR 구현을 돕는 다양한 도구들
  • 비개발자 : wiarframe, Snapchat Lens Studio, Facebook AR Studio
  • 개발자 : 3D 변환 API, 다양한 AR SDK
5. AR 구현 시 겪게되는 경험 공유
  • 용어부터 어려운 기반 지식 : VIO, 6DoF, Light Estimation, SLAM, PBR, ToF
  • 기술응용에 필요한 학습비용(ARKit, ARCore 등)
  • 표준 파일 포맷 부재 : OS(iOS, Android)별 상이한 3D 파일 포맷
  • 서비스 품질 수준
  • User Experience : 단순함, 피로감, 2D와의 차별화
6. 가까운 미래에 만나게 될 AR 기술 및 서비스
  • Quick Look
  • Object Scan, Save, Detect
  • AR Cloud : Cloud Anchor, AR 명함, 건축가를 위한 AR
  • AR + Vision + Machine Learning
대상
  • AR 서비스에 대한 새로운 비지니스 모델을 고민하는 기획자/개발자/디자이너 누구나
  • AR 서비스 개발에 흥미를 갖는 개발자
강연자
방현우
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강연 분야
  • 검색
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
기계독해 QA: 검색인가, NLP인가?
강연 내용
이 세션에서는 기계 독해 (Machine Reading) 모델을 QA 엔진에 적용하는 방법론에 대한 연구, 겪었던 문제들, 연구계 및 산업의 동향, 그리고 제가 생각하는 우리가 나아가야 할 방향을 전반적으로 다룰 예정입니다. 기계독해는 주어진 문서와 문서에 대한 질문이 주어졌을 때, 문서내에서 답을 구하는 문제입니다. 기계독해는 2016년 SQuAD를 시발점으로 최근에 많은 모델과 많은 데이터 (TriviaQA, MS MARCO, 등등)가 연구 및 공개되었고, 특히 올해에는 인간수준을 넘어서는 알리바바, 마이크로소프트 및 구글의 모델이 공개되기도 했습니다. 이렇게 연구계와 업계가 많은 관심을 보인 이유가 여럿 있겠지만, 기계독해 모델이 QA (질의응답) 엔진에 직접적으로 적용이 가능한 점을 빼놓을 수 없습니다. 예를 들어, "하늘이 왜 파랄까?"라는 질문을 답하기 위해 먼저 관련된 "하늘"이라는 문서를 찾고, 기계독해 모델에 해당문서와 질문을 넣게 되면, 답이 나오는 구조입니다. 이는 문서를 찾아주기만 하는 서비스, 즉 "검색"을 넘어서서, 문서를 "이해"하고 원하는 정보를 꼭 집어서 찾아줄 수 있는 서비스가 됩니다. 다만 막대한 정보의 바다 속에서 올바른 문서를 찾는 것은 쉬운 것이 아닙니다. 따라서 기계독해를 통한 QA는 검색과 NLP의 첨단 접점이라 볼 수 있습니다. 먼저 기계독해 이전의 검색기반 QA를 간단히 설명하고, 다음은 최근에 각광받는 기계독해 (NLP) 기반 QA를 자세하게 살펴보려 합니다. 하지만 전자는 섬세함이 부족하고, 후자는 속도가 느립니다. 그래서 마지막으로는 둘을 통합하는 방법론을 다룹니다. 특히, 단순하게 "검색 후 독해" 형태를 벗어나서, 제가 최근에 연구했던 Phrase-Indexed QA를 새로운 challenge로서 제안하고자 합니다. 기존 기계독해 문제를 phrase retrieval 형태로 치환함으로써, scalability (속도) 뿐만 아니라 phrase representation learning 을 도모합니다. 새로운 패러다임의 첫번째 주자로서 제가 겪었던 문제들 및 해결방법을 논하고, 연구계 및 업계의 참여를 독려하고자 합니다.
목차
1. 찾는 QA (검색)
2. 이해하는 QA (NLP)
3. QA는 검색과 NLP의 조화다
  • 찾고나서 이해하기
  • 빛의 속도로 읽기: Phrase-Indexed QA
강연자
서민준
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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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