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오늘은 대망의 5탄!입니다. 역시 테이블로 공유하겠습니다~ 차곡차곡 아카이빙을 하니 뿌듯하네요 ^^
강의 제목 | 연설자 | 내용 요약 | 날짜 |
How computers learn to recognize objects instantly | Joseph Redmon | - 한 이미지 내 사물에 박스를 치고 식별 - 몇 년 사이에 1000배 빨라진 사물 인식 기술 - 다크넷(Darknet): 오픈 소스 / 핸드폰 응용 가능 |
2017.10. |
Can we protect AI from our biases? | Robin Hauser | - 편견을 가지고 있는 사람들이 만든 AI - 컴퓨터, AI 전문가도 심각성을 인식하고 해결하려 하지만 AI의 편견을 제거하기 쉽지 않음 - 인종차별, 폭력적 메세지로 서비스 중단된 MS 챗봇 Tay는 사실상 인간의 언행을 흉내내는 데 그친 것 - AI는 방대한 데이터를 학습한다고 하지만 "다양한" 데이터인지 점검 필요 - 누가 AI를 관리하고, 오류에 대한 책임을 져야 하는지 당장 고민하고 대화할 의무 |
2017.12 |
How to keep human bias out of AI | Kriti Sharma | - 인간사회의 성별, 나이, 인종 차별을 그대로 학습하는 불쌍한(?) AI - AI는 결국 사람이 만들기 때문에 다양한 배경의 사람들이 함께 고민하고 창조한다면 차별없는 AI 탄생 가능 - AI를 통해 사회적 가치를 실현하고 더 평등한 사회를 만드는 노력 필요 - AI 기술 개발 및 활용을 위해서 반드시 공학적 배경을 가질 필요도 없고 프로그래머가 되야 할 필요 X |
2017.12 |
The Terminator, SkyNet and Alexa: The Present and Future of A.I. | Marc Talluto | - 데이터 / 정보 / 지식 - 모든 것에 센서가 달려 있고 실시간으로 우리와 관련된 데이터 생성 - 주식 시장은 2010년 기준 60% 이상이 컴퓨터 알고리즘에 의해 컨트롤 - 기술이 발전함에 따라 지식 격차가 더욱 벌어지고 빈부 격차 역시 심화 - 이미 AI 세상 속에서 살고 있는 우리 |
2017.12 |
How AI can save our humanity | KaiFu Lee | - 미국과 중국 양대국에 의한 AI 발전과 혁명 - AI와 차별화되는 인간의 특징: 사랑 |
2017.12 |
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