📌오늘의 주제 모아보기📌 00:00 하이라이트 01:55 초거대AI는 무엇인가? 04:02 초거대AI에 MS, 구글, 메타, 네이버, KT 모두 뛰어든 이유 08:00 임계점을 넘기게 해준 초거대AI 12:00 비용의 한계를 깨준 초거대AI 13:30 AI에서 가장 중요한 3가지 18:10 AI 학습에 도움 주는 '이미지넷' 시청해 주셔서 감사합니다😀 좋아요와 구독은 큰 힘이 됩니다
성공.. 대성공..초전도체를 세라믹화합물 파우더로 산업계에 공급할 것. 앞으로 리튬이 필요없어질까? 앞으로 리튬이 필요없어지거나 이 역할을 초전도체 가루가 대신할수 있을지도.. 게다가 지금의 고용량 충전 전기차밧데리가 거의 필요없을 수도 있다. . 구형 밧데리 즉 지금 시중의 밧데리를 전기차 밧데리로 그대로 활용 가능해진다? 왜냐하면 이제 전기는 전기충전소에서 5분이내면 충전이 가능하기 때문이다. 미리 기존 밧데리가 필요하긴 한데 ...그냥 비상대비용으로 필요하니까. . 퀀텀에너지의 초전도체는 세라믹화합물 형태로 전 세계 전산업에 공급될 것이다. 이를 다른 연구소가 재현하려면 1년이상 걸린다고...논문제출 한대 오교수 왈 세라믹이어서 고려청자 도자기 굽던 실력이 나와야 한다. 외국애덜은 하기 힘들지..암... . 저자는 [한국.의 눈물] 책에서 부채문제, 고령화,인구감소 문제로 인한 롱텀디플레이션을 이미 예측했다. 곧 나올 에서는 롱텀디플레이션시의 투자와 생존학을 심도깊게 다룬다. . 이에 더해 전류로 통제가 너무쉬운 제3의 초전도체 발견으로 에너지가격이 제로(0)에 수렴한다. 나아가 핵융합발전비 절감으로 전기료가 (0)에 가까워진다. 즉 전기와 석유를 필두로 세상의 모든 재화가격은 폭락한다. . 초전도체 발견은 부채 인구 문제등과 함께 롱텀디플레의 본격화를 의미하는데, 향후 30년간은 물가가 지속적으로 폭락한다. 롱텀디플레이션을 완벽 정리한 최초의 저서::: 미리 대비하지 않으면 다 망한다. 2023.8.13 06:6분 정리
한국에서 거의 유일하게 AI기술과 플랫폼 사업에 대해 깊이 이해하고 강연하시는 분이 출연하셨네요. 전에 쇼윈도 AI 전문가 교수들 강의만 줄창 듣다가 이분 강의를 듣고, 충격을 받았었습니다. 한국에도 이정도 수준 강연하실 수 있는 분이 있다는게 다행스럽게 느껴졌었습니다. 이번 인터뷰에선 어떤 이야기를 하셨을지 기대하면서 봅니다.
그림 관련해서는 박사님이 말씀하신대로 인상파 작가들의 그림을 학습시키고 다시 그림을 그려보라고하면 AI가 더 따뜻한 그림을 그릴 수도 있을 것 같습니다. 아마 그림도 그냥그리는 것이 아니라 질감, 색감등까지 계산(?)해서 outcome을 낼 수 있을것 같은데요.. ^^..
내용이 궁금해서 영상을 봤는데, AI공부와 직접 관계된 내용은 없었습니다. 세가지 토픽 모두 연구자들 사이에서 생긴 큰 수학적 성과에 대한 이야기로, 지금까지 컴퓨터 알고리즘으로 옮길 수 없었던 중요한 수학적 가설들이 증명되어(혹은 증명에 가까운 연구성과가 나와서) 이제는 컴퓨터 알고리즘화 시킬 수 있게 된 수학 연구성과들에 관한 이야기입니다. 영상의 첫번째 토픽에서만 AI 머신러닝과 조금 연관성이 있었는데, 위 영상의 배순민 박사님 인터뷰 내용중에서도 아주 잠깐 언급됩니다. (AI 연구가 적극적으로 이루어지지 않았던 시기가 오랫동안 있었는데, 데이터셋과 AI알고리즘을 통해서 놀랄만한 결과값이 나와도, 그 과정을 설명하거나 해설할 수 없었기 때문에 쓸모가 있어도 연구자들에게 연구대상으로서 인기가 없었다는 이야기) 영상의 첫번째 토픽 얘기를 축약하자면, 그동안 복잡도가 너무 높아서 해석이 불가능했던 머신러닝 알고리즘들의 복잡도를 낮추는 방법을 발견해서, 인간연구자들이 머신러닝 알고리즘의 구동원리를 이해하고 설명할 수 있는 수단을 마련했다는 얘기입니다. 지금까지는 만들어진 머신러닝 AI 알고리즘들이 쓸모있는 결과값을 만들어내도, 그 원리를 이해하고 해석하는게 사실상 불가능했는데(그래서 일부만 수정하거나 개선하고 싶어도 불가능했는데), 주요 원인 중 하나가, 머신러닝으로 만들어진 알고리즘들은 대부분 다차원 행렬을 다수 포함하고 있는데, 이 행렬의 층이 너무 많아서 인간연구자가 그 알고리즘을 봐도 어떤 과정과 원리를 통해서 AI가 이런 결과값을 냈는지 논리적 인과관계를 이해해서 추리하는게 불가능했다.) 그런데 Yashami Bahri박사의 팀은 수학자 가우스의 오래된 수학적 이론에서 Hyperplane의 개념을 도입해, AI들이 만들어내는 알고리즘에 인간이 이해하기 더 쉽도록 데이터의 층을 나눠서 표시하는게 가능한 방법을 만들어냈다.(그리고 이 층은 AI가 연산중인 데이터값이 온 소스에 따라 나누어지게 되어있다.) 이로 인해서 알고리즘을 수학식으로 옮겨 적은 뒤 연구자들이 토론의 대상으로 삼을 수 있게 되며, 만들어 놓은 AI알고리즘의 일부만 수정하고 싶어도 지금까지는 불가능했는데, 잠재적으로 그것도 가능하게 된 것이다.(AI알고리즘이라는 신비감있는 블랙박스를 열 수 있는 제1보를 내딛었다.) 라는 내용입니다. 그래서 AI를 공부하는 사람들에게 도움이 되는 내용이라기 보다는 연구자들 사이에서 화제가 된 내용들을 모아놓은 영상에 가깝습니다. 이 정도 내용이 도움이 되는 곳은 실제로 머신러닝 API와 라이브러리를 만들고 있는 구글, 오픈AI의 연구단체 정도인 것 같습니다.
AI 관련된 수학적 증명의 쉬운 설명과 해설은 3Blue1Brown이라는 채널보시면 그래픽과 함께 쉽게 설명된 영상이 많습니다. 실제로 AI 공부를 할 때 원리 이해에 도움되는 내용이 많이 나오고, 수학적 이론을 시각화시켜 쉽게 설명해주는 방면에서는 가장 유명한 채널입니다. 그 외에도 Computerphile 이나 Numberphile 이라는 채널에서도 컴퓨터 AI기술 관련 수학적 이론의 해설을 일반인이 이해할 수 있게 쉽게 풀이한 설명 영상이 많습니다. 관련 공부를 하고 계시다면 도움이 될 것 같습니다.
![인공지능, 딥러닝을 알고싶다면 이 영상을 보세요 (보이저엑스 남세동 대표) [인공지능 시리즈 1/3]](/img/n.gif)
랩장님 얼마전에 퇴직하면서 인사를 못드렸내요. 감사했습니다.
하얀 바탕이 아니라 눈이 너무 편안하고 완전 유익한 영상이에요. 2편 기대되요 💕💕
📌오늘의 주제 모아보기📌
00:00 하이라이트
01:55 초거대AI는 무엇인가?
04:02 초거대AI에 MS, 구글, 메타, 네이버, KT 모두 뛰어든 이유
08:00 임계점을 넘기게 해준 초거대AI
12:00 비용의 한계를 깨준 초거대AI
13:30 AI에서 가장 중요한 3가지
18:10 AI 학습에 도움 주는 '이미지넷'
시청해 주셔서 감사합니다😀
좋아요와 구독은 큰 힘이 됩니다
전문성과 인문학적인 지식 경험, 사업의 경험까지 모두 가진 것이 공감할수 있는 설명을 해주실수 있는것 같네요. 영상을 보면서 많은 것이 느껴지네요^^
많이 배우고 갑니다.^^
와 ㄷㄷㄷ
성공.. 대성공..초전도체를 세라믹화합물 파우더로 산업계에 공급할 것.
앞으로 리튬이 필요없어질까?
앞으로 리튬이 필요없어지거나 이 역할을 초전도체 가루가 대신할수 있을지도..
게다가 지금의 고용량 충전 전기차밧데리가 거의 필요없을 수도 있다.
.
구형 밧데리 즉 지금 시중의 밧데리를 전기차 밧데리로 그대로 활용 가능해진다?
왜냐하면 이제 전기는 전기충전소에서 5분이내면 충전이 가능하기 때문이다.
미리 기존 밧데리가 필요하긴 한데 ...그냥 비상대비용으로 필요하니까.
.
퀀텀에너지의 초전도체는 세라믹화합물 형태로 전 세계 전산업에 공급될 것이다.
이를 다른 연구소가 재현하려면 1년이상 걸린다고...논문제출 한대 오교수 왈
세라믹이어서 고려청자 도자기 굽던 실력이 나와야 한다.
외국애덜은 하기 힘들지..암...
.
저자는 [한국.의 눈물] 책에서 부채문제, 고령화,인구감소 문제로 인한 롱텀디플레이션을 이미 예측했다.
곧 나올 에서는 롱텀디플레이션시의 투자와 생존학을 심도깊게 다룬다.
.
이에 더해 전류로 통제가 너무쉬운 제3의 초전도체 발견으로 에너지가격이 제로(0)에 수렴한다.
나아가 핵융합발전비 절감으로 전기료가 (0)에 가까워진다.
즉 전기와 석유를 필두로 세상의 모든 재화가격은 폭락한다.
.
초전도체 발견은 부채 인구 문제등과 함께 롱텀디플레의 본격화를 의미하는데,
향후 30년간은 물가가 지속적으로 폭락한다.
롱텀디플레이션을 완벽 정리한 최초의 저서:::
미리 대비하지 않으면 다 망한다.
2023.8.13 06:6분 정리
한국에서 거의 유일하게 AI기술과 플랫폼 사업에 대해 깊이 이해하고 강연하시는 분이 출연하셨네요. 전에 쇼윈도 AI 전문가 교수들 강의만 줄창 듣다가 이분 강의를 듣고, 충격을 받았었습니다. 한국에도 이정도 수준 강연하실 수 있는 분이 있다는게 다행스럽게 느껴졌었습니다. 이번 인터뷰에선 어떤 이야기를 하셨을지 기대하면서 봅니다.
그림 관련해서는 박사님이 말씀하신대로 인상파 작가들의 그림을 학습시키고 다시 그림을 그려보라고하면 AI가 더 따뜻한 그림을 그릴 수도 있을 것 같습니다. 아마 그림도 그냥그리는 것이 아니라 질감, 색감등까지 계산(?)해서 outcome을 낼 수 있을것 같은데요.. ^^..
ㅋㅋ ㅠㅠ 홍재의 기자님 그런 고충이 있으셨구나 전화예약하면 홍재이라고 알고 글로 쓰면 홍재익인줄알고 ...
제 사촌형이 제가 고등학교 때 제 이름을 '홍제이'라고 쓰더라구요...........
KT도 이제 슬슬.. 영상 감사합니다.
각성해. 4개월 후 세상깜짝놀랠 chatgpt나온다고
ㅎㅇ
프로그래머나 코더들 이제 점점 설 자리가 없어지는 건가?
AI2XL 이름을 지은 의미는 이해하겠는데 기억하기 쉬운 이름은 아닌 것 같네요 ㅎㅎ LG의 ThinQ 나왔을 때 어떻게 읽어야하나 고민들었던거나 일런 머스크 아들 이름 보고서 읽는 법을 찾아봐야했던게 생각나네요.
회사에서 능력있는 직원은 잘 충원해주나?
에이. 신경망 갖고.. 천재는. 무슨 . 불가능 돌파구 만든 제프리 힌턴급은 되어야 천재. 게임천재 허사비스 또한 알파고 말고는 큰업적이 없는 가운데. 인공지능은 아직 자연어처리나 하는 수준. 자율주행도 어디까지나 제한적. 섬세한 툴이 고도화의 극단으로 가는중.
이거 이해할수있게 해석 설명해주세여 천재님!
th-cam.com/video/9uASADiYe_8/w-d-xo.html
내용이 궁금해서 영상을 봤는데, AI공부와 직접 관계된 내용은 없었습니다. 세가지 토픽 모두 연구자들 사이에서 생긴 큰 수학적 성과에 대한 이야기로, 지금까지 컴퓨터 알고리즘으로 옮길 수 없었던 중요한 수학적 가설들이 증명되어(혹은 증명에 가까운 연구성과가 나와서) 이제는 컴퓨터 알고리즘화 시킬 수 있게 된 수학 연구성과들에 관한 이야기입니다.
영상의 첫번째 토픽에서만 AI 머신러닝과 조금 연관성이 있었는데, 위 영상의 배순민 박사님 인터뷰 내용중에서도 아주 잠깐 언급됩니다. (AI 연구가 적극적으로 이루어지지 않았던 시기가 오랫동안 있었는데, 데이터셋과 AI알고리즘을 통해서 놀랄만한 결과값이 나와도, 그 과정을 설명하거나 해설할 수 없었기 때문에 쓸모가 있어도 연구자들에게 연구대상으로서 인기가 없었다는 이야기)
영상의 첫번째 토픽 얘기를 축약하자면, 그동안 복잡도가 너무 높아서 해석이 불가능했던 머신러닝 알고리즘들의 복잡도를 낮추는 방법을 발견해서, 인간연구자들이 머신러닝 알고리즘의 구동원리를 이해하고 설명할 수 있는 수단을 마련했다는 얘기입니다.
지금까지는 만들어진 머신러닝 AI 알고리즘들이 쓸모있는 결과값을 만들어내도, 그 원리를 이해하고 해석하는게 사실상 불가능했는데(그래서 일부만 수정하거나 개선하고 싶어도 불가능했는데), 주요 원인 중 하나가, 머신러닝으로 만들어진 알고리즘들은 대부분 다차원 행렬을 다수 포함하고 있는데, 이 행렬의 층이 너무 많아서 인간연구자가 그 알고리즘을 봐도 어떤 과정과 원리를 통해서 AI가 이런 결과값을 냈는지 논리적 인과관계를 이해해서 추리하는게 불가능했다.) 그런데 Yashami Bahri박사의 팀은 수학자 가우스의 오래된 수학적 이론에서 Hyperplane의 개념을 도입해, AI들이 만들어내는 알고리즘에 인간이 이해하기 더 쉽도록 데이터의 층을 나눠서 표시하는게 가능한 방법을 만들어냈다.(그리고 이 층은 AI가 연산중인 데이터값이 온 소스에 따라 나누어지게 되어있다.) 이로 인해서 알고리즘을 수학식으로 옮겨 적은 뒤 연구자들이 토론의 대상으로 삼을 수 있게 되며, 만들어 놓은 AI알고리즘의 일부만 수정하고 싶어도 지금까지는 불가능했는데, 잠재적으로 그것도 가능하게 된 것이다.(AI알고리즘이라는 신비감있는 블랙박스를 열 수 있는 제1보를 내딛었다.) 라는 내용입니다.
그래서 AI를 공부하는 사람들에게 도움이 되는 내용이라기 보다는 연구자들 사이에서 화제가 된 내용들을 모아놓은 영상에 가깝습니다. 이 정도 내용이 도움이 되는 곳은 실제로 머신러닝 API와 라이브러리를 만들고 있는 구글, 오픈AI의 연구단체 정도인 것 같습니다.
AI 관련된 수학적 증명의 쉬운 설명과 해설은 3Blue1Brown이라는 채널보시면 그래픽과 함께 쉽게 설명된 영상이 많습니다. 실제로 AI 공부를 할 때 원리 이해에 도움되는 내용이 많이 나오고, 수학적 이론을 시각화시켜 쉽게 설명해주는 방면에서는 가장 유명한 채널입니다.
그 외에도 Computerphile 이나 Numberphile 이라는 채널에서도 컴퓨터 AI기술 관련 수학적 이론의 해설을 일반인이 이해할 수 있게 쉽게 풀이한 설명 영상이 많습니다. 관련 공부를 하고 계시다면 도움이 될 것 같습니다.
@@albuslee4831 왕! 감사합니당!
뭐 실물을 가지고 나와 시연이라도 보여주면서 하면 믿겠는데… 말로는 뭔소리를 못하겠니… ㅋㅋㅋ
ㅎㅇ