Lab_25) Summary & discussion
AI분야의 활용 분야에 대해서 보면 다음과 같은 것들이 있습니다.
Automated machine learning (AutoML)
-> supervised learning이기 때문에 답이 필요한데 tunning을 자동으로 하는 모델을 의미합니다.
AI-enabled conceptual design
-> 생성형 AI이며 Concept을 안가지고도 generate이 가능합니다.
Multi-modal learning
-> 좀 더 많은 dimension data들을 가지고 learning 할 수 있도록 하는 것이며 그러한 data들의 예시를 보면 다음과 같습니다. Text,Audio,...
Multi-Objective Models
-> 하나의 network가지고 다양한 목적의 task를 수행하는 것으로 task의 종류들로는 summary, 회로설계 같은 것들을 생각해 볼 수 있습니다.
Tiny ML
-> 차량에 쓰이는 AI model과 같은 경우처럼 resource가 충분치 않을 때 필요한 것을 의미합니다.
AI-enabled employee experience
-> 인공지능이 인간을 도와주서 생산성을 높일 수 있도록 하는 것입니다. 이러한 내용을 수행할 수 있도록 하는 AI입니다.
Quantum ML
-> 양자 컴퓨터를 의미하는데 상용화단계는 아직이지만 logical한 부분은 진행중인 상황입니다.
Democratized AI
-> 보통 사람, 전문 지식을 갖춘 사람이 아닌 사람들도 참여할 수 있는 AI tools를 의미합니다.
Responsible AI
-> 어디까지가 개인정보이고 security인지 판단하고 보안을 할 수 있도록 합니다.
Digital twins grow up
-> 현실세계를 가상세계로 copy하고 현실세계에서 할수 없는 simulation을 함으로써 efficient한 동작을 할 수 있도록 합니다.
