그렇다면, AI가 기후변화의 적이라는 주장은 어디에서 기인하는 것일까요? 1. AI는 연산과정에서 많은 에너지를 사용하여, 이산화탄소 배출량이 많아집니다 MIT 테크롤로지 리뷰 및 기사의 소스가 된 논문에 의하면, 딥러닝 모델 중의 하나인 트랜스포머 모델을 트레이닝

사실 AI라는 학문자체가 다학제적이고, 넓은 분야를 다루기 때문에 - AI, 머신러닝, 딥러닝 이 각각 어떠한 관계에 있는지 조차도 사람들 사이에 인식차가 있습니다. AI는 분명히 '어떻게든' 좋은 방식으로 기후변화에 싸우는데 도움이 될 것입니다. 하지만 그 중에서도

AI와 기후변화와 관련해서는 지난 포스트에서 다룬 적이 있습니다. 특히 Interactive Summary 를 통해, 1) 적용될 수 있는 분야, 2) 형태, 3) 가능성 등에 대한 상세한 정보를 찾아볼 수 있습니다.하지만 AI의 추론과 연산과정에서 사용되는 막대한 연

AI의 윤리적 이용은 매우 핫한 토픽입니다. 엊그제 인터넷에서 화제가 된 이루다 사건도 AI의 윤리적인 이용에 대한 관심을 환기한 사건이었죠.국내 AI개발사 스캐터랩이 대화형 인공지능인 이루다를 개발했는데요. 20대 여대생이 페르소나인 이루다를, 남성들이 성적대상화하고

맥킨지에서 State of AI 2020 를 발간했습니다. 링크는 시각화된 자료로 넘어가게 되어있는데, 이 링크를 누르면 보고서 형태의 PDF 파일을 내려받을 수 있습니다. 시각화수업을 지난 학기에 들으면서 구현을 해봐서 그런지 이 아름다운 사이트를 만들기 위해 노력했

내가 다니던 Element AI 는 2020년 11월 30일부로, 서비스나우 (SeviceNow) 에 인수되었다. 스타트업이 어딘가에 인수되는 것이 하루이틀일은 아니지만, 막상 내가 다니는 회사가 인수되는 것을 보고 있자니 기분이 이상했다. 게다가, 서울오피스가 문을

AI for Good, AI for Humanity 는 멋진 말입니다. AI를 활용해서 그 누구도 인간을 해하려고 하려는 '불순한 의도'를 밖에 드러내지 않기 때문이죠. (악의적인 의도로 AI를 의도하는 경우를 제외하고 말입니다. - 군대에서 살상용으로 AI를 활용한다

앞선 글인 SenSys 학회와 동일한 시기에 BuildSys 라는 학회도 열렸습니다. BuildSys 는 빌딩에서 에너지를 관리하는 과정에서 사용되는 여러 새로운 기술과 어프로치에 대해 소개하는 학회인데요. 이번에는 Notes Paper (실제 논문은 아니고, 4장 정

수강하고 있는 수업의 과제로 팀원들과 함께 논문을 리뷰하고, 학회에 (온라인으로) 참석하였습니다. 이렇게 리뷰한 논문은 2개이며, 두 논문은 1) IoT 기기를 사용하였다는 점, 2) 딥러닝 / 머신러닝 분석기법을 사용하였다는 점, 3) 신체의 시그널을 물리학적인 특성

대학원 시각화 수업 숙제의 일환으로, 팀원들과 함께 서울 자치구별 집값과 행복의 차이에 대한 프로젝트를 수행중입니다. 여러 우여곡절을 거쳐 (기존 아이디어), 서울 자치구별 집값이 어떠한지를 시각적으로 보여주고, 대한민국 행복지도에서 수집한 데이터와 비교하여 '집값이

Element AI 에서는 매년 AI 인력과 관련하여 분석을 내놓습니다. 올해도 어김없이 이전대비 어떻게 바뀌었는지에 대해 살펴봤는데, 올해는 특히 McKinsey Global Institute와 Quantumblack 등 외부 업체와 함께 진행했다는 점이 좀 다른 점

벤처캐피탈을 운영하는 Nathan 과 Ian 이 매년 발간하는 State of AI 리포트가 있습니다. 학계의 동향, 산업계의 동향, 인력의 동향 등 다방면으로 AI에 대해서 관망할 수 있는 리포트를 발간합니다. 177쪽에 달하는 리포트인데요. 이 리포트를 저의 구미와

저는 서울대학교 데이터사이언스대학원에 재학중입니다. 석사과정으로 2학기째 수업중이고 Wen-Syan Li 교수님의 지도를 받고 있습니다. 지인분들과 많은 분들이 저희 학교에 대해서 궁금해 하시는 것 같아서 간단하게 입시 / 대학원 생활에 대해서 간단하게 아는한 여기에

2020 가을학기 데이터시각화 수업 과제 1.수업 링크노션으로 쓰다보니 컬러코딩을 많이 쓰는데 벨로그에서는 복붙하면 안된다... ㅠㅠ 감안하고 읽어주세요총 데이터의의 레코드는 1,048,575 개이며, 컬럼의 개수는 29개다.데이터의 각 필드별 의미를 우선적으로 정확히

최근 나의 바이오 주식이 신약허가를 FDA에 제출했는데 빠꾸를 먹었다. 그래서 나의 주식이 똥망했고, 나의 5년의 커리어가 순간 물거품이 되었다가 그냥 거품정도로 남았다. 어차피 집을 사지 못할 것이라고 생각하는 나에게 주식투자는 인생이 바뀌는 한방이니까... 죽을 때

데이터사이언스 대학원에서 한학기를 마쳤다. 처음 시작할 때 우려했던 부분보다 좋았던 점도, 아쉬웠던 점도 있었는데 간단하게 적어보려고 한다.기사 에도 나온 것처럼 석사 40명, 박사 4명으로 학기가 시작되었다. (박사 정원은 채우지 않고 후기모집에서 조금더 채웠다고 한

요새 젊은 친구들은 카톡을 쓰지 않는다고 한다. 오히려 페이스북을 쓴다고 하는데, 처음에는 약간 생소했다. 왜 페이스북을? 하지만 알고보니 페이스북 메신저가 1) 굳이 서로의 번호를 알지 않아도 되고, 2) 읽었다는 정보에서 한걸음 더 나아가, 타이핑 하고 있는 시점까

기후변화가 일어나고 있다는 것에 대해서 의문을 제기할 사람은 트럼프가 아닌이상 없을 것이고... 그렇다면 AI가 기후변화에 어떻게 대응할 수 있게 해줄 수 있을지 에 대해 궁금해 하는 사람들도 많을 것 같다. 이에 AI를 연구하는 과학자들이 AI for Climate

서당개 3년이면 풍월을 읊는다. 나름 컨설팅회사에서 주니어시절을 구르고, 지금 AI 회사에서 고객사의 사례를 보면서 AI 도입과 관련해서 고객사가 어떠한 고민을 갖고 있고, 주로 맞닥뜨린 사례가 무엇인지 그리고 매우 일반적인 해결책에 대한 나의 생각을 간단하게 공유하고