Deep Learning & AI

DGX SATURNV는 엔비디아에서 내부에서 사용하는 딥러닝 학습용 인프라로, 그 구조는DGX POD 백서를 통해서 아키텍쳐가 공개되었고, 오픈소스 NVIDIA Deepops를 통해서 구축 노하우가 공개되었습니다. 본 발표에서는 위의 방법으로 구축된 딥러닝 학습 인프라에서 사용되는 NVIDIA의 최신 기술을 살펴보고, NVIDIA의 최신 기술이 실무에 어떻게 이용될 수 있는지 살펴보도록 하겠습니다.

ABOUT THE SPEAKER: NVIDIA에서 지난 9년간 Solution Architect 로서 HPC project, CUDA GPU acceleration과 Deep Learning Project에 대한 기술지원을 담당하고 있습니다.

Noor Ullah

Dabeeo Inc
Part Leader

Parsing Satellite Imagery using Deep Learning

AI / ML / DL, Semantic segmentation. Vector data processing, satellite imagery, high resolution satellite data, maps, 3D maps.

ABOUT THE SPEAKER: Noor Ullah is currently working as a lead research engineer at Dabeeo. He has been working in the field of machine learning and deep learning from last 3 years and having experience of 5 years in web/mobile technologies. Currently, he works on semantic and instance semantic segmentation using deep learning, Image processing, and vector data processing. Noor has a master degree in software engineering from Sejong University, South Korea. Prior to Dabeeo Noor served Intelligent media Lab (IMLAB) while working on different projects during his Master degree. There he was working on Big data analysis, Natural Language Processing, Classification and Speach data analysis using deep convolutional layers.

다비오의 누울라 딥러닝 파트리더는 머신러닝과 딥러닝 그리고 모바일/웹 기술에 대한 폭넓은 경험을 갖고 있습니다. 현재 다비오에서 Semantic, 딥러닝 활용 세그멘테이션, 이미지 프로세싱, 벡터데이터프로세싱 기술 고도화에 참여하고 있습니다. 누울라 파트리더는 세종대학교에서 석사학위를 취득하였으며, Intelligent media lab에서 빅데이터와 머신러닝 관련한 다양한 프로젝트를 경험했습니다.

최성집

삼정KPMG
파트너(상무)

디지털 금융과 AI

- 디지털 금융으로 변화 방향

(1) Channel Transformation : 컨시어지 서비스 중심의 반응형 모바일 앱 중심으로 개편

(2) Operation Transformation : 오픈뱅킹 시대 뱅킹서비스 제공에 대비

(3) 뱅킹 중심의 에코시스템 및 에코시스템 중심의 뱅킹 두가지 방향을 모두 대비

- 디지털 금융과 인공지능

(1) 디지털 금융환경에서의 인공지능 활용 영역

(2) 영역별 인공지능 유스케이스

(3) 타 디지털 신기술과 인공지능

- Lessons & Learned 및 발전방향

(1) 사례를 통한 Lessons & Learned

(2) AI 도입을 위한 주요 고려 요소

(3) 금융산업에서의 AI 발전방향

ABOUT THE SPEAKER: 삼정KPMG Digital Transformation & AI 담당 Patner

정지훈

경희사이버대학교
교수

Deep Learning in Healthcare: Myths and Realities

In recent years, deep learning has been used in many researches in medicine and healthcare applications. Google published very impressive research result on diagnosing diabetes retinopathy and Lunit also reported super-human results in various radiology and pathology studies. Therefore, many medical deep learning startups are emerging recently. However, there are a lot of homeworks to solve in order to commercialize deep learning technology into actual medical field. This talk explores solutions to these problems, centering on examples of how deep learning in the real world of medicine are growing.

ABOUT THE SPEAKER:
Kwandong University Medical College (October 2010 ~ June 2013)
Assistant Professor, Department of Convergence Medicine
Korea Advanced Institute of Science and Technology (August 2012 – February 2014)
Adjunct Professor, Graduate School of Culture Technology
Kyung Hee Cyber University (March 2014 ~ February 2017)
Director, Institute for the Future of Higher Education (March 2015 ~ February 2017)
Assistant Professor, Department of Media and Communications (March 2014 ~ February 2017)
미국 Cedars-Sinai Medical Center (2004 ~ 2007) 연구과학자
우리들병원 (2007 ~ 2010) 생명과학기술연구소
연구소장 명지병원 (2010 ~ 2014) IT융합 연구소장

황성주

KAIST
교수

Large-scale deep learning

ABOUT THE SPEAKER:
01/2018~ Assistant Professor, School of Computing, KAIST
08/2014~12/2017 Assistant Professor, School of ECE, UNIST
09/2013~08/2014 Postdoctoral Research Associate, Disney Research
08/2013 Ph.D. in Computer Science, University of Texas at Austin