보이저 엑스 - 남세동 대표님 강연
교수님’ Q
- 창업할 때 인공지능이란?
- 보이저엑스란?
→ 인턴!?: 경험적으로 좋을 듯!!
- 인공지능의 수요?
→ 걱정 안해도 된다!?
- 인공지능 공부 방법?
→ 개념만 보고는 필드에 적용하지 못한다. 하지만 필드부터 가는 것도 좋진 않다. 둘의 비율은 자기가 맞추고, 전문가님은 후자를 추천!
→ 자기가 할 거도 정해야 함 : transfomer 같은 아이디어를 만들건지 vs field에 적용하고 싶은지
- 미래 인공지능 사회에서의 경쟁력 (개발자/연구자)
→ 인공지능은 필수! OS, DB Network 처럼 인공지능도 필수이다!
- 인공지능 개발자/서비스 개발자 진로 개발
→ 자기 끌리는 거 해라! 돈 vs 명예
- 학사/대학원 졸업생 취업
- LLM, Vision 후의 미래?
→ 모른다!
- 보이저 엑스의 채용 기준: 신입, 경력 차이 등..
- 인공지능 사회에서 안목 기르는 법
- 인공지능 학습 비용 늘어나고 있는데, 스타트업에서는 뭘 해야할지?
→ 국민은행이 있어도 토스가 있다.. 잘 찾아서 해보자.. 동일한 크기의 모델에 대한 학습비용은 싸지고 있다. 단 거대한 모델이 되기 때문에 비싸지는 거다.
- 공부할 때 오픈 소스 이용이 중요한지, 기초가 더 중요한지
- 챗지피티 다음의 미래
→ 딥러닝: 숫자에서 패턴을 찾는다. (말 벡터에서 패턴을 찾고, 그림 벡터에서 패턴을 찾고…), 우리가 하는 일 중 숫자화 되지 않은 일?: 향기(?), 감정(?), 전문가님이 보기에 아직 패턴이 안되는 것은 없다..! 그래서 지피티 다음에 나올 것은 무궁무진하다.
- 인공지능이 인공지능을 만드는 사회
보이저엑스란?: 17년 부터 시작한 인공지능 스타트업
AI 활용 app
Suno란?: 음악 만들어주는 프로그램 (stable diffusion의 음악 버전 모델인 듯)
Vrew/Vflat/VOCstudio
딥러닝은 생각 보다 단순함! → 구분할 수 있는 ‘함수’를 찾는 것이 목표
대신 그 함수는 사람이 아니라 컴퓨터가 찾는다. (강아지 먹이 주면서 ‘손’ 가르치면, 내가 한건가? → 강아지가 한거다!, 마찬가지로 인공지능의 학습은 우리가 하는 게 아니라 머신이 하는 거다!) = 알고리즘으로 코딩 X
신기한 것: 로봇에게 그네 타는 것 학습시킨다 → 나중에는 사람처럼 그네 탄다 (오.. 사람이 로봇처럼 타는 구나..)
Black Box:
생성형 AI: output이 많은 AI
멀티모달: input, output 종류가 다양한 AI
ex. 통역기 AI → 음성 인식, 음성 확성, GPT 4 API(번역기) 조함? ⇒ 딥러닝은 지가 알아서 만듦,,
딥러닝 Point: 사람이 만들지 못하는 함수를 만들 수 있다.
Mobile alpha