2018년 1월 31일, 마이크로소프트웨어 391호 인공지능의 체크포인트편을 발행합니다.

미래학자나 투자자들은 여러 매체를 통해 강인공지능을 기준으로 이야기하며 낙관과 비관을 오가며 설왕설래하고 있습니다. 그런 논쟁보다 기술적인 베이스나 준비를 먼저 갖춰 , 기반을 다지고 가능성을 점쳐보는게 우선이지 않을까요? 어떤 데이터를 어디서 수집할지, 어떻게 정제할지, 어느 학습법을 적용할 것인지, 어떤 인프라를 사용할 것인지, 어떤 결과물을 예상하는지 등 어설픈 열 마디 말보다, 한 번의 행동이 더 중요합니다. 인공신경망의 등장 이후 자주 듣게되는 CNN, RNN, GAN은 무엇이며, 어디에 접목할 수 있을까요? 희망과 도전으로 인공지능 연구를 이어가는 고독한 개발자와 연구자분들께 힘찬 응원을 보냅니다. – 조병승 마이크로소프트웨어 편집장

Schema
S1. 약인공지능의 발전과 딥러닝 알고리듬 – 박주형
S2. 딥마인드의 미션, 모든 것에 대한 이론 – 송호연

Opinions
O1. 부풀려진 기술, 인공지능에 관한 소고 – 김도균
O2. 인공지능과 법률분야 그리고 법률 전문가 시스템의 통섭 – 양종모

Future
F1. 라이언봇의 탄생과 성장 – 강병욱
F2. 알파고 제로의 알고리듬, 알파 제로 – 팀 휠러(번역 김광연)
F3. 자율주행의 세계에 뛰어들자 – 송영기
F4. 썸남썸녀 성공 확률을 예측하자 – 이준범

Technology
T1. 대용량 상품 카테고리 자동 분류 시스템 개발기 – 남상협, 조현재
T2. 머신러닝 개발자에게 문제 해결 능력을 묻는다 – 허민석
T3. 쉽게 쓰이는 GAN – 조용래
T4. 이미지를 문장으로 설명해주는 딥러닝 모델 – 다니엘 라시먼(번역 한영빈)
T5. 왓슨어게 한국어를 가르치다.(IBM 김대용 과장) – 오세용 기자

Words
W1. 글루온으로 구현해보는 한영기계번역 모형 – 전희원
W2. 구글의 자연어 처리 기술 – 이영민
W3. 인공지능의 목소리, 음성 합성과 음성 변조 – 배준현

Applied
A1. 스포츠 속 AI, 빅데이터 넘어 인공지능 시대로 – 김인범
A2. 머신러닝의 입술에 건배를 – 이종국
A3. 한의계의 인공지능 기술 현황 – 정원모
A4. 불리오 개발기를 통해 본 로보어드바이저의 간략한 역사 – 천영록
A5. CNTK를 이용한 딥러닝 입문 – 제이슨 김
A6. 한국 문화와 한글을 이해하는 인공지능, 왓슨 – 조현정
A7. 머신러닝 피드백을 이용한 게임 지표 분석 – 구상은

Research
R1. 인공지능 채색공부 시키기 – 강성민
R2. 가짜뉴스 찾기 – 변형진, Deepest팀
R3. 소리 속 잡음을 지워보자 RNNoise – 진 마크 발린(번역 윤성수)
R4. 당신의 인공신경망은 안전하십니까? – 김창훈, 윤성국

Enterprise
E1. Do You Know GW-Basic? – 서광민
E2. 고려 광종과 리드 헤이스팅스, 시작이 허름해도 꿈이 확실하다면! – 고평석

첨부파일
‘CNTK를 이용한 딥러닝 입문 – 제이슨 김’의 실습예제 파일 다운로드

많지 않은 데이터로도 문맥을 어느정도 파악해 문장을 만들어 낸다는 느낌을 받기에 충분하다. 이런 마법 같은 경험을 하는 재미가 딥러닝을 하는 가장 큰 재미일 것이다. – 전희원

인공지능은 매우 짧은 시간만 인간 수준으로 머무를 뿐, 곧 뒤도 돌아보지않고 초월할 것이다. – 팀 휠러

학생증 바코드보다 더 중요한 학생식당 메뉴가 없다니…! 나와 같은 생각을 하고 있을 학우들의 아우성이 들리는 듯 했다. – 강병욱

인공지능으로 문제를 해결하려면 주어진 문제를 다양한 관점으로 바라보고 여러 기술을 융합해 서로의 장단점이 보완되는 구조를 설계해야 한다. – 변형진

머신러닝/딥러닝을 활용한 서비스를 만든다는 것은 단순히 예측 모델만을 만드는 것이 아니라 문제 선정, 피처 선정, 데이터 수집, 데이터 정제, 데이터 분석, 학습 모델 생성 등 여러 단계가 모두 수행돼야 한다. – 이준범

쉬운 예제부터 간단히 따라 해보면서 내 주변 데이터를 적용해 볼 수 있는 좋은 때가 온 것이다. – 제이슨 김

우리는 채색 연구와 연필 스케치를 깔끔하게 정리하는 스케치 심플리피케이션 연구를 통해 웹툰 제작자를 돕고자 한다. 또한 ‘마주쳤다’같은 콘텐츠로 인공지능을 통한 새로운 경험을 주기 위해 연구하고 있다. – 강성민

단순히 머신러닝 알고리듬을 구현하는 능력보다도, 머신러닝의 각 단계를 이해하고, 문제 발생시 이를 해결하는 능력이 상당히 중요하다. – 허민석

나는 의식의 창의성과 심지어 꿈같은 마음 등 깊이있고 미스테리한 생각의 알고리듬을 찾고 있다. 지식의 영역을 풀 수 있다면, ‘모든 것에 대한 이론’을 세울 수 있을 것이다. – 데미스 하사비스

머신러닝이 우아하고 아름다운 동반자가 될 수 있는지는 여러분 스스로와 회사의 공동 노력에 달렸다. 여러분의 동반자가 될 머신러닝을 위해 건배를 들자. – 이종국

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