AWS 기반의 기계 학습(Machine Learning)을 이용해 참신한 아이디어를 실현하려는 데이터 과학자, 개발자, IT 전문가 및 경영진을 위해 기계 학습을 주제로 'AWS Innovate Special Edition - Machine Learning on AWS’ 온라인 컨퍼런스를 개최합니다.
금번 온라인 컨퍼런스에서는 숙련된 사용자뿐 아니라 초보 사용자도 각종 프레임워크에서 정교한 모델을 구축하고 미래지향적인 인공 지능의 잠재력을 실현할 수 있는 플랫폼으로서 다양한 배움의 기회를 제공할 것입니다.
본 행사는 마감되었으며, 온디맨드 영상으로 시청 가능합니다.
| 08:00-08:40 14:30-15:10 |
기조 연설 Unlocking New Todays - Build for Tomorrow (한국어 자막 지원) |
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| 지원 언어 | 한국어 트랙 | 영어 트랙 (별도 한국어 자막이 지원되지 않습니다) | ||||
| 주제 | 기계 학습 기반 AWS 주요 서비스, 프레임워크, 도구 |
기계 학습으로 비즈니스 성과를 개선하는 비결 |
기계 학습 기반 AWS 주요 서비스 | 기계 학습 기반 AWS 프레임워크 및 도구 |
AWS 주요 서비스, 프레임워크, 도구를 활용한 기계 학습 구현 | Twitch, 전문가 질의 응답 및 리소스 |
08:40-09:10 |
AWS 기반 인공 지능 비디오 분석 서비스 소개(Level 200) |
가장 적합한 AI 기술 선택하기 - 어플리케이션 프레임워크 vs 기계학습 vs 고급 분석 vs 딥러닝 |
Amazon Kinesis 비디오 스트림과 Amazon Rekognition을 이용한 딥 러닝 기반의 이미지 및 비디오 분석 |
Amazon SageMaker을 이용한 대규모 ML 모델 구축, 교육 및 배포 |
Amazon Lex와 Amazon Polly를 이용한 인공지능 기반 챗봇 구현 |
Twitch |
09:10-09:40 |
AWS의 새로운 통합 딥러닝 서비스 소개, Amazon SageMaker |
고객 경험 최적화 - 고객과 기업 간의 거리감 해소 |
데이터 분석을 위한 자연어 처리 및 자동 음성 인식 |
가장 보편적인 10가지 ML 알고리즘 소개 |
Amazon Lex와 AWS Connect를 활용하여 클라우드 기반의 콜 센터 구축 |
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09:40-10:10 |
Amazon DeepLens와 컴퓨터 비전 딥러닝 어플리케이션 활용 |
사내 조직 자동화 - 의사결정 능력 향상 및 비효율성 감소 |
Amazon Macie & Amazon GuardDuty와 기계 학습을 활용하여 보안 강화 |
AWS Greengrass ML을 이용하여 기계 학습 모델 실행 |
Alexa for Business로 조직력 강화 |
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10:10-10:40 |
Closing |
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10:40-11:00 |
전문가 질의응답 |
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모바일에서 더 자세히 확인하고 싶으시면 일정을 다운로드 받으시기 바랍니다.
맷 우드 박사(Dr. Matt Wood)는 아마존웹서비스의 테크니컬 리더입니다. 그는 분산 시스템, 아키텍처, 인터넷 분석, 빅 데이터, 기계 학습, 고성능 컴퓨팅 분야에서 10년 넘게 축적한 전문 지식을 바탕으로 고객이 기술을 통해 아이디어를 실현할 수 있도록 지원하고 있습니다. 의대를 졸업한 맷 우드 박사는 기계 학습 및 생물 정보학 박사 과정을 이수한 후 코넬(Cornell) 대학교에서 연구원으로 활동했으며 Wellcome Trust Sanger Institute에서 차세대 DNA 염기서열 분석 플랫폼 개발 프로젝트에 참여한 바 있습니다. 그는 2010년 초 아마존웹서비스에 입사한 이래로, Amazon SageMaker와 AWS DeepLens 등 고객에게 여러 가지 새로운 기능과 서비스를 출시하는 일에 참여해왔습니다.
크레이그 스티어스(Craig Stires)는 아마존웹서비스 아시아 태평양 지역의 빅 데이터 및 분석 기술 책임자입니다. 그는 아시아 태평양 지역에서 가장 혁신적인 기업들과 협력하여 이들이 분석 플랫폼을 설계하고 데이터 중심 기업으로 거듭나도록 지원하고 있습니다. 2001년 아시아로 처음 건너왔을 때 그는 Customer Engagement, Risk Management, Operational Analytics 솔루션을 설계하고 구축하는 일을 담당 했습니다. 이후에는 태국에서 지능형 예측 소프트웨어 개발 회사를 직접 설립하기도 했습니다. 또한 IDC의 APAC 빅 데이터 연구 센터를 설립하고, 수년 간 고객에게 최적화된 비즈니스 분석 플랫폼 구축법을 조언하는 일을 해왔습니다.
글랜 고어 (Glenn Gor)는 아마존웹서비스의 솔루션즈 아키텍드 리드로서 다양한 고객들의 아키텍처 관련 모범 사례 발굴을 담당하고 있습니다. 그는 고객들이 클라우드를 통해 기존 사업을 혁신하고 새로운 비즈니스를 개척할 수 있도록 도와주는 일을 하고 있습니다. 글랜은 과거 아마존웹서비스의 아시아 태평양 지역과 유럽 및 중동, 아프리카 지역 (EMEA) 아키텍처 책임자로서 빠르게 성장하는 지역 팀들을 관리 하였고, 현재에도 성장, 성숙 시장에 있는 다양한 고객들이 최신 서비스를 사용하여 경쟁력을 얻을 수 있도록 지원하고 있습니다.
올리비에 클라인(Olivier Klein)는 업계에서 10년 이상 실무 경력을 쌓은 기술 전문가로, 아시아 태평양 및 유럽 지역의 고객들이 탄력적이고 확장 가능하며 안전하고 경제적인 애플리케이션을 개발하고 혁신적인 데이터 중심 비즈니스 모델을 개발하도록 지원하고 있습니다. 또한, 그는 고객들이 인공 지능(AI), 기계 학습 및 IoT 분야의 신기술을 활용하여 새로운 제품을 개발하고, 기존 프로세스의 효율성을 개선하며, 거시적인 비즈니스 통찰력을 확보하고, 최종 소비자를 위한 신규 소통 채널을 활용하는 방법에 대해 자문을 제공하고 있습니다. 또한, 고객이 IT 인프라 및 서비스 지출을 수익 모델과 연계하여 효과적으로 낭비를 줄이고 지난 수십 년간 이용해온 제품 개발 방식을 혁신할 수 있는 플랫폼을 구축하는 데 적극 앞장서고 있습니다.
가장 적합한 AI 기술 선택 - 어플리케이션 프레임워크 vs 기계 학습 vs 고급 분석 vs 딥러닝(Level 100)
다양한 AI 기술을 언제, 어떻게 응용할지에 대한 조언이 필요하십니까? 이번 세션에서는 여러분이 한 번쯤 들어봤을 법한 기술에 대해 살펴보고 이를 언제 활용하면 좋을지에 대해 알아보겠습니다. 완벽한 관리형 API 또는 기계 학습은 언제 활용해야 가장 효과적일지, 보다 심층적이고 다양한 기능이 뒷받침되는 기술을 활용하려면 어떤 역량을 갖춰야 할지 지금 만나보시기 바랍니다.
연사: Eric Heikkila, WW Head of Business Development - AI, Machine Learning and Non-Relational Databases, 아마존웹서비스
고객 경험 최적화 - 고객과 기업 간의 거리감 해소(Level 200)
점점 많은 기업들이 고객 여정 상에 흐름을 깨트리지 않고 원활한 서비스와 제품을 제공하기 위해 다양한 시도를 하고 있습니다. 이번 세션에서는 고객 경험을 최적화하기 위해, 음성 지원(Voice Enablement), 동작 감지(Detection of movement), 시각 요소 이해(Understanding of visual context), 그리고 의도에 맞는 대응(response to intention) 등 여러 가지 인터페이스를 활용하는 방법을 살펴보겠습니다.
연사: Craig Stires, Head of Analytics, Artificial Intelligence, and Big Data, 아마존웹서비스 APAC
사내 조직 자동화 - 의사결정 능력 향상 및 비효율성 감소(Level 200)
자동화 시스템을 통해 프로세스와 물리적 환경을 혁신해보세요. 이번 세션에서는 시나리오를 더욱 정확히 해석하고 의사 결정의 신뢰도를 자동화 레벨까지 높일 수 있는 방법을 살펴보겠습니다. 특히, 대규모의 물리적 운영 환경에서 어떻게 효율성과 정확성, 안전성을 개선할 수 있는지 알아볼 수 있습니다.
연사: Craig Stires, Head of Big Data and Analytics, 아마존웹서비스 APAC
Amazon Kinesis 비디오 스트림과 Amazon Rekognition을 이용한 딥 러닝 기반의 이미지 및 비디오 분석(Level 300)
이미지와 영상이 오늘날의 의사 소통 방식에 필수 요소가 됨에 따라 우리는 애플리케이션에 시각적 분석 기능을 추가해야 하는 과제를 안게 되었습니다. 딥 러닝 기술은 이미지와 영상을 분석 및 파악하여 비즈니스 혁신을 실현할 수 있는 새로운 기회를 제시합니다. 이번 세션에서는 Amazon Rekognition을 사용하여 sentiment analysis에서부터 person tracking에 이르기까지 다양한 용도로 이미지 및 영상 분석 기능을 손쉽게 활용하는 방법을 소개합니다. 또한, Amazon Kinesis Video Streams를 통합하여 비디오를 실시간으로 분석하는 방법을 안내합니다.
연사: Donnie Prakoso, Technology Evangelist, 아마존웹서비스, ASEAN
데이터 분석을 위한 자연어 처리 및 자동 음성 인식(Level 300)
기계 학습 기술을 활용하면 고객 지원 센터의 통화 기록을 분석하여, 고객과 데이터를 파악함으로써 긍정적인 결과물을 도출할 수 있습니다. Amazon Transcribe를 통해 음성을 텍스트로 변환하고 Amazon Translate로 언어를 번역하며, Amazon Comprehend로 비정형 텍스트를 분석할 수 있습니다.
연사: Shaun Ray, Head of Solutions Architect, 아마존웹서비스, ASEAN
Amazon Macie & Amazon GuardDuty와 기계 학습을 활용하여 보안 강화(Level 200)
기계 학습 기술은 정보 보안 분야에서 다양하게 활용되고 있습니다. 아마존웹서비스는AWS 계정 및 워크로드 활동을 모니터링하기 위해 Amazon GuardDuty에 기계 학습 기술을 구현하여 활용하고 있습니다. Amazon Macie 역시 기계 학습 기술을 통해 민감한 데이터를 자동으로 찾아내어 분류할 수 있습니다. 이 두 가지 모두 최근에 출시된 서비스로, 고객이 AWS 클라우드 환경에서 보호받을 수 있는 새로운 메커니즘과 패러다임을 제공합니다. 이번 세션에서는 이 두 가지 서비스에 대해 알아보고 고객이 AWS에서 다각도로 보안을 유지하는 데 참고하면 좋을 만한 기계 학습 활용 사례를 알아봅니다.
연사: Phil Rodrigues, Principal Solutions Architect, 아마존웹서비스, ANZ
Amazon SageMaker을 이용한 대규모 ML 모델 구축, 교육 및 배포(Level 400)
Amazon SageMaker는 데이터 사이언티스트와 개발자가 기계 학습 모델을 쉽고 빠르게 구축하고, 학습하고 배포할 수 있게 해주는 완벽한 관리형 서비스입니다. 이번 세션에서는 원 클릭 방식의 학습 환경, 고도로 최적화된 기계 학습 알고리즘, 별도의 엔지니어링 작업이 필요 없는 배포 등, Amazon SageMaker의 기능에 대해 알아보겠습니다. Amazon SageMaker는 별도의 셋업 작업을 필요로 하지 않으므로 트레이닝 시간과 기계 학습 시스템을 구축하기 위한 비용을 낮출 수 있습니다.
연사: Koorosh Lohrasbi, Solutions Architect, 아마존웹서비스, ANZ
가장 보편적인 10가지 ML 알고리즘 소개(Level 400)
이 세션에서는 Amazon SageMaker로 해결할 수 있는 일반적인 기계 학습 문제와 몇 가지 고속 알고리즘 유형에 대해 살펴보겠습니다. 이 세션에서는 각 비즈니스 문제 유형에 적합한 알고리즘에 대해 심층적으로 다뤄보겠습니다. 또한 모든 딥 러닝 기술의 기본이라고 할 수 있는 backpropagation 알고리즘에 대해서도 간략하게 설명합니다.
연사: Girish Dilip Patil , Sr. Solutions Architect, ML and Big Data, AISPL
AWS Greengrass ML을 이용하여 기계 학습 모델 실행 (Level 300)
이 세션에서는 Amazon SageMaker로 해결할 수 있는 기계 학습 문제와 알고리즘 유형에 대해 살펴보겠습니다. 이번 세션에서는 각 비즈니스 문제 유형에 적합한 알고리즘에 대해 심층적으로 다뤄보겠습니다. 또한 모든 딥 러닝 기술의 기본이라고 할 수 있는 backpropagation 알고리즘에 대해서도 간략하게 설명합니다.
연사: Tim Cruse, IoT Specialist Solution Architect, 아마존웹서비스 APAC
Amazon Lex와 Amazon Polly를 이용한 인공지능 기반 챗봇 구현(Level 300)
아마존웹서비스는 클라우드 전용 기계 학습 및 딥 러닝 기술을 지원하는 AI 서비스 제품군을 제공하고 있습니다. 이를 통해 개발자는 애플리케이션 사용자와 대화가 가능한 완전히 새로운 형태의 애플리케이션을 구축할 수 있습니다. 이번 세션에서는 Amazon Polly와 Amazon Lex에 대해 알아보고 이 두 가지 서비스를 사용하여 소셜 미디어와 웹사이트 및 키오스크에 지능형 챗봇을 구축하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
연사: Adam Larter, Developer Solutions Architect, 아마존웹서비스 ANZ
Amazon Lex와 AWS Connect를 활용하여 클라우드 기반의 콜 센터 구축(Level 300)
고객 경험은 기업의 성과를 좌우하는 중요한 전략한 성공 요소 중 하나로서, 고객의 행동 변화에 발맞춰 끊임 없이 혁신하는 일은 결코 쉬운 일이 아닙니다. Virtual assistants (Chatbot)는 다양한 산업에서 비즈니스 성장 기회를 확보할 수 있는 분야 중 하나입니다. Amazon Connect는 클라우드 기반의 콜센터 서비스로, 어떤 기업이든 손쉽게 고객 서비스 환경을 개선할 수 있습니다. Amazon Connect은 Amazon Lex와 완벽하게 통합되기 때문에, 예전에는 customer call workflows에 챗봇을 구축하는 데 수개월이 걸리곤 했지만 이제 셀프 서비스 컨피규레이션 도구를 사용하여 며칠 만에 구축을 완료할 수 있습니다. 이번 세션에서는 Amazon Connect 콜 센터를 신속하게 구축하는 방법과 더불어, Amazon Lex와 AWS Lambda를 사용하여 콜 센터 워크플로우에 지능형 챗봇을 구축하여 보다 나은 고객 경험을 제공하는 방법에 대해 알아보겠습니다.
연사: Sumit Patel, Solutions Architect, 아마존웹서비스 ANZ
Alexa for Business로 조직력 강화(Level 200)
Alexa for Business는 기업이 직원이나 고객을 위한 별도의Alexa 기술을 개발하는 데 효과적입니다. Alexa for Business를 이용하면 직원들이 회의실이나 개인 책상 또는 업무공간에서 쉽게 디바이스를 사용하고 관리할 수 있습니다. 이번 세션에서는 Alexa for Business를 개괄적으로 소개하고 어떻게 Alexa for Business가 고객과 직원에게 비즈니스 가치를 창출하는지에 대해 살펴보겠습니다.
연사: Olivier Klein, Emerging Technologies Solutions Architect, 아마존웹서비스
AWS 기반 인공 지능 비디오 분석 서비스 소개(Level 200)
Amazon Rekognition을 이용한 이미지 분석 서비스에 이어 Amazon Rekognition Video는 실시간 및 저장된 동영상에서 객체 추출과 정보를 분석하여 서비스에 바로 적용이 가능합니다. 단순 객체 정보 외에 환경에 대한 정보와 개인 트래킹 정보를 제공하며 새로운 비디오 분석 서비스를 소개합니다. 또한 대량의 동영상 데이터를 저장하고 다른 서비스와 연계할 수 있는 Kinesis Video Streams 서비스를 소개합니다.
연사 : 김기완 솔루션즈 아키텍트, 아마존웹서비스
AWS의 새로운 통합 딥러닝 서비스 소개, Amazon SageMaker(Level 300)
인공지능 전문가나 개발자들은 여전히 학습 모델을 만들기 위한 여러 단계의 과정을 구성하는데 시간을 씁니다. Amazon Sagemaker는 쉽고 빠르게 머신 러닝 모델을 만들어 학습시키고 배포하는 통합 서비스입니다. 시작과 함께 바로 Notebook 환경에서 모델을 구현하고 Docker container를 통해 학습하며, API Endpoint를 배포하는 새로운 서비스 Sagemaker를 소개합니다.
연사 : 김무현 솔루션즈 아키텍트, 아마존웹서비스
Amazon DeepLens와 컴퓨터 비전 딥러닝 어플리케이션 활용(Level 300)
세계 최초로 딥러닝이 가능한 비디오 카메라 툴킷인 AWS DeepLens와 Amazon SageMaker 및 AWS Greengrass 서비스를 이용해서 딥러닝 기반의 컴퓨터 비전 어플리케이션을 쉽고 빠르게 개발하고 배포하는 방법을 소개합니다.
연사 : 강정희 솔루션즈 아키텍트, 아마존웹서비스