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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
  • 테크 스타트업
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
Fast & Accurate Data Annotation Pipeline for AI applications
강연 내용
인공지능, 그 중에서도 딥 러닝이라는 단어는 아마 최근 가장 많은 개발자들에게서 회자되고, 관심을 끄는 단어 중 하나일 것입니다. 다양한 딥 러닝 연구들이 매년 놀라운 결과물들을 보여주고 있고, 이제는 연구 뿐만 아니라 실제 어플리케이션 영역에서도 다양하게 쓰이기 시작했습니다. 그렇다면 나의 상황에 맞는 딥 러닝 어플리케이션을 제작하고 사용하기 위해서 가장 어려운 부분은 무엇일까요? 바로 다름 아닌 그에 맞는 데이터의 확보 입니다. 놀라운 결과를 내는 모델을 얻기 위해서는, 대부분 그에 맞는 양의 양질의 학습 데이터가 요구됩니다. 아쉽게도, 그러한 데이터를 확보하는 일은 쉽지 않습니다. 이는 특히, 현재 사용되고 있는 데이터 제작 도구들의 비효율성에 기인하고 있습니다. 저희는 이런 문제를 해결하기 위해, 사람의 지식과 직관을 쉽게 데이터화 할 수 있는 "Annotation 자동화 도구"를 개발하고 있습니다. 본 발표에서는 이러한 도구를 구성하는 세 가지 중요한 요소에 대해서 설명드리고자 합니다. 이 세 가지 요소는 작업 플로우의 설계 및 작업 요소의 표현법 디자인, 작업자의 능률을 향상시키기 위한 AI 기술(Transfer Learning / Interactive AI), 사람의 작업 능률을 지속적으로 체크하고 피드백을 주는 모니터링 방법으로 이루어져 있습니다. 이 외에도, 작업자들이 도구를 사용하며 만든 다양한 문제들과 저희의 시행 착오들도 함께 소개드리도록 하겠습니다.
강연자
이정권
강연자 사진
강연 분야
  • 머신러닝
  • AI
강연 제목
Deep Learning to help student’s Deep Learning
강연 내용
With the growing demand for people to keep learning throughout their careers, massive open online course (MOOCs) companies, such as Udacity and Coursera, not only aggressively design new courses that are relevant (e.g., self-driving cars and flying cars), but refresh existing courses’ content frequently to keep them up-to-date. This effort results in a significant increase in student numbers, which makes it impractical for even experienced human instructors to assess an individual student's level of engagement and anticipate their learning outcomes. Moreover, students in each MOOC classroom are heterogeneous in background and intention, which is very different from a classic classroom. Even subsequent offerings of a course within a year will have a different population of students, mentors, and—in some cases—instructors. Also, due to the nascent nature of online learning platforms, many other aspects of a course will evolve quickly such that students are frequently being exposed to experimental content modalities or workflow refinements. In this world of MOOCs, an automated machine which reliably forecasts students’ performance in real-time (or early stages), would be a valuable tool for making smart decisions about when (and with whom) to make live educational interventions as students interact with online coursework, with the aim of increasing engagement, providing motivation, and empowering students to succeed. With that, in this talk, we first recast the student performance prediction problem as a sequential event prediction problem. Then introduce recently-developed GritNet architecture which is the current state of the art for student performance problem and develop methods to use (or operationalize) GritNet in real-time or live predictions with on-going courses. Our results for real Udacity students’ graduation predictions demonstrate that the GritNet not only generalizes well from one course to another across different Nanodegree programs, but enhances real-time predictions explicitly in the first few weeks when accurate predictions are most challenging. In contrast to prior works, the GritNet does not need any feature engineering and it can operate on any student event data associated with a timestamp.
강연자
김병학
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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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