딥러닝의 현재 그리고 인공지능의 미래 - 남세동 : 남세동 대표님의 딥러닝 예찬론은 이유가 있는듯하다.

사전학습자료

https://www.youtube.com/watch?v=nB5khQq5xEk

 

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CPU = 숫자계산

메모리 = 숫자저장

이게 컴퓨터의 본질의 전부다.

컴퓨터는 계산기다.

 

 

생각해보면

알고리즘보다 오히려 뉴럴넷이 간단하다.

 

지도.비지도.강화학습.생성.

 

세상에서 가르칠 수 있는 모든것은 패턴이다.

 

(20분 공부시간)

 

 

전문직 = 기존의 패턴을 많이 알고 있는 것.

 

인공지능 업계에서 많은 기업/업체들이 BM의 문제에 마주치곤 하는 것 같은데, 이 현상에 대한 견해는 어떠신가요? 성공적으로 비즈니스를 이끌고 계신 입장에서, 아직은 그렇지 못한 업체들은 어떤 부분들을 더 명심하면 좋을까요? >> BM 같은 고민을 할 때가 아닐 정도라고 생각한다.

 

팀 내부에서 '딥러닝으로 우리 팀이 풀 문제'를 선택하는 알고리즘이 어떻게 되나요? 시장규모, dl task적합도 및 기타 어떠한 요소들이 어떠한 과정을 거쳐 선택 및 결정(실험일수도 있지만)이 되는지 궁금합니다. 이미 풀고 계신 문제에 더 집중하시는 편인가요?

 

딥러닝에 대해 예찬합니다. 하지만 딥러닝의 겨울이 두번쯤 왔던 것으로 알고 있는데, 이번 hype phase에서 겨울을 만들 수 있는 risk에 해당하는 factor가 있나요? 예를들어 computing power cost 라던가. 

 

crypto, nft, web3 와 같은 분야에 대한 견해는 어떠신가요? (딥러닝이 더 파워풀 할 것 같다고 답변을 주시지 않을까 감히 예측해보기는 합니다.. ㅋㅋ) + 개인적으로는 철학적으로 궁합이 되게 잘 맞지 않을까 생각하기는 합니다. 

 

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영어 필요 없을 것 같다.

 

직업의 미래 > 다같이 놀까요 ㅋㅋㅋㅋ

 

양자컴퓨팅에 대해서 더 공부해야겠다.