AWS Innovate AI/ML Edition
AWS 기반 기계 학습을 통해 혁신을 가속화하고 비즈니스의 새로운 성공 가능성을 열어보세요.
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온라인 컨퍼런스 개요

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AWS Innovate – AI/ML 특집 온라인 컨퍼런스에 오신 것을 환영합니다. 최신 인공지능 및 기계 학습을 실제 업무에 쉽게 적용하여 비즈니스를 혁신할 수 있도록 돕는 유용한 AWS 기술 강연 및 데모를 수준 별로 학습하고, 실제 고객이 AWS 기반의 기계 학습을 통해 성취한 혁신 사례들을 통해 새로운 아이디어를 구상해 보세요.

강연 목록

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2022년 AWS Innovate - AI/ML 특집 온라인 컨퍼런스는 인공지능(AI) 및 기계 학습(ML)에 대한 동향 및 새로운 서비스 소개부터, 비즈니스 활용 전략, 실제 성공 사례, 전문가 없이 활용할 수 있는 방법, 프로젝트를 성공적으로 진행할 수 있는 방법 등 AI/ML에 관한 매우 다양한 인사이트를 제공합니다. 또한 각 트랙 및 강연은 참석자분들의 다양한 사용 목적에 맞도록 구성되어 있습니다. AI/ML에 대해 관심이 있으신 분, AI/ML 전문가는 아니지만 비즈니스에 어떻게 활용할 수 있을지 아이디어가 필요하신 분, AI/ML 전문가 없이도 업무에 활용해 보고 싶으신 분, AI/ML 프로젝트를 진행 중이신 전문가 등 모든 분들에게 적합한 주제의 강연이 준비되어 있으니 아래의 트랙 주제 소개 및 강연 소개를 확인하시어 필요하신 인사이트를 얻어 가시길 바랍니다.

AWS Innovate - AI/ML Edition 2022
 전체 강연 목록 다운로드 »

강연 소개

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  • 기조연설
  • Track 1 | ML로 비즈니스 혁신하기
  • Track 2 | ML 쉽게 시작하기
  • Track 3 | ML 프로젝트 해결하기
  • 기조연설
  • keynote-icon

    기조연설

    비즈니스 혁신 가속화를 위한 클라우드 기반 인공지능 역량 강화하기 (레벨 100)

    인공지능과 기계 학습(AI/ML) 능력은 새로운 비즈니스 개발과 매출 증대에 중요한 역할을 하고 있습니다. 이제는 회사의 어느 직군이라도 AI/ML 역량을 배양하는 것이 필수인 시대가 되었습니다. AWS의 클라우드는 누구나 보다 쉽고 빠르게 AI/ML 능력을 가질 수 있도록 도와주는 서비스를 출시하고 있습니다. 본 기조 연설에서는 AWS가 바라보는 AI/ML 트렌드와 비즈니스 활용 사례, 그리고 AI/ML 학습 및 응용에 도움을 줄 수 있는 최신 서비스를 소개합니다.

    발표자: 윤석찬, 수석 테크 에반젤리스트, AWS
    시간: 50분

  • Track 1 | ML로 비즈니스 혁신하기
  • Rethink Possible: Innovation Stories

    혁신 가능성
    상상하기

    트랙 주제 소개

    'ML로 비즈니스 혁신하기' 트랙은 AI/ML이 비즈니스에 어떠한 도움을 줄 수 있고 어떠한 혁신을 가져올 수 있는지에 대해 실제 성공사례와 실질적인 전략을 계획하는 데 도움을 드리기 위한 트랙입니다. 특히 기업 의사 결정권자, 비즈니스 사용자, 비즈니스 개발/기획자 및 AI/ML 입문자들이 들으시면 유용한 강연들이 준비되어 있습니다.

    From PoC to Production: 기계 학습을 조직 내 정착 시키기 위한 전략 (레벨 100)
    기계 학습(ML) 프로젝트의 경우, PoC 또는 파일럿 프로젝트 수준에서 고도화되지 못한 채 머물거나 조직 내 널리 활용되지 못하는 경우가 많습니다. 기계 학습을 조직 내에서 확산시키기 위해서 어떤 요소와 기술 및 도구들이 필요한지를 살펴보고, AWS가 도와드릴 수 있는 리소스에 대해서 자세히 알아봅니다.

    발표자: 윤명호, AI/ML 스페셜리스트, AWS
    시간: 30분


    CJ제일제당의 컴퓨터 비전을 이용한 품질 분류 혁신 사례 (레벨 100 - 200)
    CJ제일제당의 기계학습(ML) 기반의 식품 신선도 파악 사례에 대해 소개합니다. 비전 분석을 진행한 목적, 얻고자 한 성과에 대해 알아볼 수 있으며, 추진 과정에서 Amazon SageMaker를 선택한 이유, AWS와의 협업 방법, 현재까지의 진척 상황 및 성과 등에 대해서 이야기하고, 마지막으로 추가 프로젝트 진행 계획 및 AWS의 협업 포인트에 대해 살펴봅니다.

    발표자: 
    구경민, AI Lab 팀장, CJ제일제당
    유용석, 엔터프라이즈 어카운트 매니저, AWS
    시간: 30분


    동화기업, Smart Factory 데이터 분석 사례 (Amazon SageMaker 기반) (레벨 100 - 200)
    동화기업의 제조업과 Smart Factory의 배경 및 동화기업이 공정 최적화를 추진한 목적과 얻고자 한 성과에 대해 소개합니다. 추진 과정에서 Amazon SageMaker를 선택한 이유, AWS와의 협업 방법, 현재까지의 진척 상황 및 과정에서 얻은 노하우에 대해서 이야기하고, 마지막으로 앞으로의 진행 계획 및 AWS와의 협업 포인트에 대해 살펴봅니다.

    발표자: 송세리, 디지털 혁신실 Data Lab 과장, 동화기업
    시간: 30분


    AWS에서 기계 학습 프로젝트 실행하기 - 비즈니스 사용자를 위한 Amazon SageMaker 소개 (레벨 200)
    본 강연에서는 비즈니스 사용자 또는 기계 학습 서비스에 대한 이해가 필요한 테크니컬 사용자를 대상으로 Amazon SageMaker의 필요성과 역할에 대해 소개합니다. Amazon SageMaker는 클라우드에서 기계 학습 프로젝트 진행을 지원하기 위해 AWS에서 제공하는 플랫폼 서비스입니다. 클라우드 기계 학습 플랫폼의 필요성과 역할에 대해 쉽게 이해할 수 있도록 핵심 기능과 활용 사례를 중심으로 살펴봅니다.

    발표자: 강성문, AI/ML 전문 솔루션즈 아키텍트, AWS
    시간: 30분

  • Track 2 | ML 쉽게 시작하기
  • Rethink Possible: Accelerate AI & ML Innovations

    새로운 혁신
    시작하기

    트랙 주제 소개

    'ML 쉽게 시작하기' 트랙은 AI/ML 기술을 비즈니스 및 업무에 보다 쉽게 적용하여 빠르게 시작할 수 있도록 실질적인 적용 방법을 안내해 드리는 트랙입니다. 조직 내에 AI/ML 전문가가 없더라도 쉽게 기계 학습을 적용하여 활용할 수 있도록 구성된 강연들이 준비되어 있습니다. 개인화 추천 기능, 시계열 예측 모델 개발, 지능형 검색 서비스 및 기계 학습 기반 컨택트 센터 등에 관한 자세한 내용을 데모와 함께 살펴보세요.

    기계 학습 전문지식 없이 Amazon Personalize에서 맞춤형 추천 기능 개발하기 (레벨 200 - 300)
    개인화 추천 AI/ML 알고리즘은 마케팅, 리테일, 금융 등 여러 도메인에서 고객 경험을 개선하고 이익을 증대하기 위해 널리 사용되고 있습니다. Amazon Personalize는 개발자가 기계 학습 기술을 적용하여 특정 제품을 추천하고 맞춤화 제품의 순위를 지정하는 것 등을 비롯해 손쉽게 애플리케이션을 구축할 수 있도록 도와줍니다. 본 강연에서는 Amazon Personalize의 핵심 기능을 살펴보고 데모를 통해 개인화 추천 모델 훈련과 배포하는 과정을 학습합니다.

    발표자: 김지선, 테크니컬 트레이너, AWS
    시간: 30분


    Amazon Forecast로 비즈니스 시계열 예측 모델을 손쉽게 개발해보자! (레벨 200 - 300)
    시계열 예측은 리테일, 금융, 커머스, 의료 등 다양한 도메인에서 이익 증대와 비용 절감을 위해 널리 사용하고 있지만, 정확도 높은 모델을 개발하고 운영하기 위해서는 전문 인력이 필요한 까다로운 업무입니다. Amazon Forecast는 아마존닷컴에서 축적된 기술력을 바탕으로 누구나 손쉽게 예측력 높은 모델을 만들 수 있도록 지원하는 완전 관리형 서비스입니다. 본 강연에서는 Amazon Forecast의 핵심 기능들을 살펴보고 데모를 통해 데이터를 업로드하고 모델을 훈련시키고 배포하는 과정을 학습합니다.

    발표자: 김영민, 데이터 사이언티스트, AWS
    시간: 30분


    지능형 검색 서비스인 Amazon Kendra 통해 자연어 검색으로 원하는 답변을 빠르고 정확하게 얻어보기 (레벨 200 - 300)
    Amazon Kendra는 지능형 검색 서비스로 컨텐츠 마이그레이션, 큐레이션 또는 텍스트 추출의 과정 없이도 데이터가 있는 곳을 가리키기만 하면 몇 분 내에 검색을 시작할 수 있게 합니다. 본 강연을 통해 Amazon Kendra가 키워드를 텍스트와 일치시키는 키워드 검색을 대체하여 구조화되지 않은 컨텐츠 세계에 대한 검색 경험을 재창조하는 방법에 대해 자세히 학습해 봅니다.

    발표자: 김영진, 솔루션즈 아키텍트, AWS
    시간: 30분


    Amazon Connect Contact Lens 로 기계 학습 기반 콜센터 구축하기 (레벨 200)
    본 강연을 통해 기계 학습 기반 콜센터를 쉽게 구축하는 방법을 학습할 수 있습니다. Amazon Connect Contact Lens를 활용하면 큰 어려움 없이 기계 학습 기반의 통화 분석을 통해 상담원 효율을 높이고 고객 경험을 향상시킬 수 있습니다. 긴 통화의 핵심 내용만 알 수 있도록 요약하는 기능, 챗봇을 쉽게 구성할 수 있도록 도와주는 Amazon Lex 기능, 고객 목소리를 사용하여 인증을 도와주는 Voice ID 기능들을 중심으로 진보된 현대적 콜센터를 100% 클라우드 환경에서 바로 만들어볼 수 있도록 알려드립니다.

    발표자: 김정곤, Amazon Connect 전문 솔루션즈 아키텍트, AWS
    시간: 30분

  • Track 3 | ML 프로젝트 해결하기
  • AI/ML Use Case Solutions

    AI/ML 프로젝트
    시작 & 해결

    트랙 주제 소개

    'ML 프로젝트 해결하기' 트랙은 AI/ML 프로젝트를 준비 중이시거나 이미 진행 중인 사용자를 위해 준비한 트랙입니다. 프로젝트를 진행하다 보면 다양한 어려움에 직면하게 되는데 이러한 어려움에 도움을 드리기 위해 프로젝트를 쉽게 진행할 수 있는 방법을 영상 데모와 함께 살펴볼 수 있습니다. ML 데이터 준비부터 ML 플랫폼을 구축하는 것에 이르기까지 자세히 알아보세요.

    ML 데이터 준비 및 ML Workflow 프로토타이핑 배워보기 (레벨 300)
    기계 학습(ML) 문제 해결을 위한 기본 ML Workflow는 문제 정의, 데이터 준비, 모델 훈련 알고리즘 선정, 모델 훈련, 튜닝, 모델 배포 및 추론입니다. ML Workflow를 개발하기 위해서는 "ML 데이터 준비" (데이터 수집, 정제, 탐색, 분석, 이해 및 정리)를 하는 과정이 약 80% 정도를 차지합니다. 본 강연에서는 테블러(Tabular) 및 이미지에 대한 데이터 준비를 통해 ML Workflow 프로토타이핑 하는 것을 함께 학습해 봅니다. 테블러 데이터는 “고객 이탈” 데이터 준비를 통해 SageMaker XGBoost, AutoGluon 을 통해 모델 훈련 및 로컬 추론을 하며, 이미지 데이터는 COCO, Cifar 10 데이터를 준비하여 Tensorflow, Pytorch, SageMaker 내장 알고리즘을 통한 모델 훈련을 각각 하고 로컬에서 추론을 하는 ML 프로토타이핑을 하는 방법을 살펴봅니다.

    발표자: 문곤수, AI/ML 전문 솔루션즈 아키텍트, AWS
    시간: 30분


    모두를 위한 클라우드 네이티브 한국어 자연어 처리 모델 훈련 및 활용법 - 허깅페이스와 Amazon SageMaker가 만났다! (레벨 300)
    텍스트 분석, 번역, 문장 요약, 엔티티 분류 등 자연어 처리의 AI/ML 적용 사례들은 매우 많지만 수많은 고객들이 기술적인 진입 장벽으로 인해 도입에 어려움을 겪고 있습니다. 최근 허깅페이스(Hugging Face) 라이브러리가 Amazon SageMaker를 지원하면서 인프라 설정에 대한 고민 없이 단 몇 줄의 코드만으로 빠르게 자연어 처리 모델의 훈련 및 프로덕션 배포가 가능해졌습니다. 본 강연을 통해 Amazon SageMaker의 핵심 신규 서비스들을 살펴 보고 데모를 통해 자연어 처리 모델을 쉽고 빠르게 훈련하고 배포하는 법을 알아봅니다.

    발표자: 김대근, AI/ML 전문 솔루션즈 아키텍트, AWS
    시간: 30분


    Amazon SageMaker를 이용한 시계열 예측 모델 개발 및 MLOps 구성 방법 알아보기 (레벨 300)
    시계열 예측 모델은 금융, 제조, 유통 등 다양한 산업 분야에서 비즈니스 의사 결정의 도구로 활용되고 있습니다. 본 강연에서는 Amazon SageMaker를 이용해 시계열 예측 모델 개발에 사용할 수 있는 알고리즘들을 소개하고 개발된 모델의 재학습, 재배포, 추론 등의 과정을 자동화하는 MLOps Pipeline 구성 방법에 대해서 알아봅니다. 소개된 MLOps Pipeline 구성 방법들 중 한 가지를 데모를 통해 자세히 학습할 수 있습니다.

    발표자: 강민재, 프로토타이핑 엔지니어, AWS
    시간: 30분


    신속한 가치 전달을 위한 전사 ML 플랫폼 구축하기 (레벨 300)
    오늘날 기업에서 기계 학습(ML) 모델 개발을 위한 ML 플랫폼 구축의 중요성은 날로 커지고 있습니다. 본 강연에서는 ML 플랫폼 구축의 요건과 중요성에 대해 알아보고 ML 플랫폼 구축을 위한 다양한 방법 및 각종 고려되어야 할 사항들에 대해 자세히 알아봅니다.

    발표자: 이유동, AI/ML 전문 솔루션즈 아키텍트, AWS
    시간: 30분

사용자를 위한 다양한 수준의 세션

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입문자용
레벨 100

각 주제를 처음 접하는 참석자들도 쉽게 이해할 수 있도록 구성되어 입문 수준에서 개요를 전달하는 것에 중점을 둔 강연입니다.

중급자용
레벨 200

각 주제에 대한 기본 지식이 있는 참석자를 대상으로 모범 사례, 세부 서비스 기능 및 데모를 중점적으로 제공하는 강연입니다.

상급자용
레벨 300

각 주제에 대해 이미 유사한 경험이 있거나 친숙함이 있는 참석자를 대상으로 엄선된 주제를 심도 있게 다루는 강연입니다.

컨퍼런스 시간

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대한민국

2개 시간대 반복 진행

오전 시간대:
 9AM – 12PM (KST)
오후 시간대: 2PM – 5PM (KST)

AWS 연사

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고객 연사

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AWS 기반 인공지능 및 기계 학습 서비스 자세히 알아보기

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80%

기계 학습에 AWS를 사용하는
100,000 개 이상의 고객사

IDC MarketScape 선정 리더 AWS:
비전 인공지능 소프트웨어
플랫폼 부문 2021 벤더 평가

150%

Amazon SageMaker를 사용해 팀 생산성 10배 향상

80%

Amazon SageMaker를 사용해 데이터 라벨링 비용 40% 절감

68%

클라우드에 있는 모든 딥 러닝 프로젝트의 89%가 AWS에서 실행

자주 묻는 질문

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1. AWS Innovate는 어디에서 진행되나요?
2. AWS Innovate에는 누가 참석해야 할까요?
3. 강연들에 어떤 언어들이 지원되나요?
4. AWS Innovate의 참가 비용은 얼마인가요?
5. AWS Innovate 등록 확인은 어떻게 할 수 있나요?
6. 온라인 컨퍼런스 주최측에 문의하려면 어떻게 해야하나요?

Q: AWS Innovate - AI/ML 특집은 어디에서 진행되나요?
A: AWS Innovate – AI/ML 특집은 온라인 이벤트입니다. 등록 양식을 작성하시면 등록 완료 안내를 위한 이메일이 발송됩니다. 모든 단계를 안내에 따라 완료하고 등록 확인 이메일을 받으시면 행사 등록이 완료됩니다.

Q: AWS Innovate - AI/ML 특집은 누구를 대상으로 하나요?
A: AWS를 처음 사용하는 사용자부터 사용 경험이 풍부한 사용자까지 누구나 AWS Innovate – AI/ML 특집에서 본인 수준 및 목적에 맞는 내용을 학습할 수 있습니다. AWS Innovate는 혁신을 가속화하고 효율성을 높이며 더욱 빠르고 정확한 의사 결정을 위한 올바른 기술 역량을 개발하는 데 도움이 되도록 설계되었습니다.


Q: 강연들에 어떤 언어들이 지원되나요?
A: 본 온라인 컨퍼런스는 한국어, 영어, 일본어, 인도어로 제공되나, 각 언어별로 강연 시간 및 강연 목록이 다르고 타 언어는 한국어 자막이 제공되지 않사오니, 한국 청중께서는 반드시 한국어 강연을 선택하여 시청 부탁드립니다.

Q: AWS Innovate – AI/ML 특집의 참가 비용은 얼마인가요?
A: 본 온라인 컨퍼런스는 무료입니다.

Q: AWS Innovate – AI/ML 특집의 등록 확인은 어떻게 할 수 있나요?
A: 온라인 컨퍼런스 등록 페이지에서 등록 양식을 작성하시면 등록을 완료할 수 있는 이메일이 발송됩니다. 안내에 따라 단계를 완료하시면 등록 확인 이메일을 받으실 수 있습니다.

Q: 온라인 컨퍼런스 주최측에 문의하려면 어떻게 해야하나요?
A: 찾으시는 답변이 없을 경우 aws-korea-marketing@amazon.com으로 이메일을 통해 문의하십시오.

AWS Free Tier로 기계 학습 구축을 바로 시작하기

AWS 무료 계정에 등록하여 Amazon SageMaker, Amazon Comprehend, Amazon Rekognition, Amazon Polly 등 100개 이상의 AWS 서비스를 무료로 사용해보세요.
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고객 성공 사례
AWS의 실제 고객이 직접 발표하는 AI/ML 프로젝트의 성공 사례들을 통해 노하우를 배우고 아이디어를 얻어보세요.

최신 AI/ML 동향 및 활용 전략
비즈니스 사용자들이 최신 AI/ML 서비스를 조직에 적용하여 잘 활용할 수 있도록 핵심 전략 및 기본 개념을 알려드립니다.

인공지능 서비스
ML 기술 또는 전문가 없이도 AI 서비스를 통해 일반적인 사용 사례를 해결하는 방법

기계 학습 모델 준비, 구축, 배포
기존 알고리즘 또는 사전 학습된 모델을 사용해 사용자 지정 학습된 ML 모델을 쉽게 구축하는 방법

기계 학습 인프라스트럭처
보다 쉬운 확장을 위해 실용적이고 실제적인 가이드로 알아보는 ML 인프라

워크로드를 위한 데이터 인프라
데이터베이스, 분석, 스토리지, 서버리스, 모범 사례 학습을 통한  ML 성공의 기반 구축

기계 학습을 통한 확장
ML을 통해 쉽게 확장할 수 있도록 알아보는 주요 핵심 개념 탐구

기계 학습 역량 향상
데모를 보며, 설정이 필요 없는 무료 개발 환경을 활용해 ML 학습하고 실험하기

윤석찬, 수석 테크 에반젤리스트, AWS

윤석찬 수석 테크 에반젤리스트는 AWS 클라우드 기술을 전파하여 개발자들이 클라우드를 더욱 잘 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다. 웹 개발자로서 인터넷 업계에 투신해 스타트업 CTO, 오픈소스 커뮤니티 리더 및 IT 분야 블로거 등 다양한 역할을 수행해 왔으며, 인터넷 포털 기업의 연구개발 부서 리더를 비롯한 오픈 API 플랫폼 구축 및 외부 개발자 지원을 담당했습니다.

윤명호, AI/ML 스페셜리스트, AWS

윤명호 AI/ML 스페셜리스트는 현재 AWS에서 AI/ML 관련 Go-To-Market 전략 및 사업개발을 담당하고 있으며, 고객들이 더욱 빠르고 손쉽게 AI/ML 서비스를 활용할 수 있도록 지원하고 있습니다. AWS 이전에는 Hadoop 기반의 빅데이터 기업인 Cloudera의 국내 기술 총괄 매니저, GPU 데이터베이스 기업인 Kinetica의 Korea Regional Sales Director 및 SK 텔레콤의 AI-Chip 글로벌 사업개발 등 AI/ML 분야에서 다양한 역할을 수행해왔습니다.

유용석, 엔터프라이즈 어카운트 매니저, AWS

유용석 엔터프라이즈 어카운트 매니저는 지난 15년간 국내 대기업 및 스타트업에서의 전문 현장 경험을 바탕으로, 현재는 AWS에서 CJ 그룹의 클라우드 전환 및 AI/ML 과제 진행을 담당하고 있으며, CPG 산업군을 전문으로 한 업무 경력이 있습니다.

강성문, AI/ML 전문 솔루션즈 아키텍트, AWS

강성문 AI/ML 전문 솔루션즈 아키텍트는 20여 년간 금융, 제조, 물류, 의료, 미디어 등의 다양한 산업 군에서 기계 학습과 IT 비즈니스를 경험하였고, 현재는 이를 바탕으로 스타트업부터 엔터프라이즈까지의 모든 규모의 비즈니스에 이르는 다양한 요구사항의 사용자 환경에 AI/ML 기술을 적용하는 업무를 수행하고 있습니다.

김지선, 테크니컬 트레이너, AWS

김지선 테크니컬 트레이너는 데이터 사이언티스트로서 에너지, IT 분야에서의 현업 프로젝트 경험을 기반으로 현재는 클라우드 이관, 빅데이터 아키텍처 구축을 비롯한 AWS 서비스 전반에 대한 고객들의 이해를 도와드리고 있습니다.

김영민, 데이터 사이언티스트, AWS

김영민 데이터 사이언티스트는 지난 12년간 금융 및 IT 분야에서 데이터 사이언티스트 역할을 수행해왔으며, 현재는 AWS Professional Services 팀에서 엔터프라이즈 고객들이 AI/ML를 통해 본인들의 비즈니스를 더 발전시켜나갈 수 있게끔 지원하고 있습니다.

김영진, 솔루션즈 아키텍트, AWS

김영진 솔루션 아키텍트는 이전 소프트웨어 개발자, DevOps 엔지니어 및 소프트웨어 아키텍트의 경험을 통해 엔터프라이즈 고객이 높은 수준의 아키텍처 설계 선택을 하고 AWS 서비스를 사용하여 사용 사례를 구축할 수 있도록 지원합니다.

김정곤, Amazon Connect 전문 솔루션즈 아키텍트, AWS

김정곤 솔루션즈 아키텍트는 클라우드 기반 인공지능 Contact center 솔루션인 Amazon Connect 를 전문으로 하는 솔루션즈 아키텍트로서 고객들의 요구 사항에 맞도록 솔루션을 설계, 컨설팅 및 기술 지원을 하고 있습니다.

문곤수, AI/ML 전문 솔루션즈 아키텍트, AWS

문곤수 AI/ML 전문 솔루션즈 아키텍트는 고객의 AI/ML 문제를 해결하기 위해 고객과 협업하는 일을 주로 하고 있습니다. 이전에는 제조업 분야에서 기계 학습 서비스 개발을 수행한 바 있으며, 또한 포털 및 게임 분야에서 대규모 서비스 개발, 데이터 분석 및 시스템 개발 업무를 하였습니다. 여가 시간에는 산책과 사진을 찍고 아이들과 놀면서 시간을 보냅니다.

김대근, AI/ML 전문 솔루션즈 아키텍트, AWS

김대근 AI/ML 전문 솔루션즈 아키텍트는 지난 15년간 컴퓨터 비전 엔지니어로서 다수의 1저자 특허를 등록하고 제품 양산에 기여하였으며, 또한 데이터 사이언티스트로서 다양한 PoC와 현업 프로젝트를 수행하였습니다. 현재는 고객들이 AWS 인프라 상에서 AI/ML 서비스를 보다 효율적으로 사용할 수 있도록 기술적인 도움을 드리고 있습니다.

강민재, 프로토타이핑 엔지니어, AWS

강민재 프로토타이핑 엔지니어는 AWS 고객사의 개발자들과 팀을 이뤄 고객사의 기술적인 챌린지를 극복하고 고객사 서비스나 시스템의 프로토타입 개발 프로젝트를 수행해오고 있습니다. 주로 AI/ML, 컨테이너, 서버리스 분야에서 고객들이 빠르게 AWS를 도입하여 비즈니스 문제 해결을 하실 수 있도록 도움을 드리고 있습니다.

이유동, AI/ML 전문 솔루션즈 아키텍트, AWS

이유동 AI/ML 전문 솔루션즈 아키텍트는 AWS의 다양한 AI/ML 서비스를 기반으로 고객들의 고유 요구사항에 맞춰 아키텍쳐를 제안하고 다양한 기계 학습 문제들을 해결하며, 기술적인 PoC 를 제공하여 고객의 비즈니스 혁신을 지원하고 있습니다.

구경민, AI Lab 팀장, CJ제일제당

구경민 팀장은 20여 년간 금융, 이커머스, 제조 등의 다양한 산업 분야에서 데이터 사이언티스트 역할을 수행해왔으며, 현재는 CJ제일제당의 AI Lab에서 인공지능(AI) 기반의 업무 효율화를 담당하면서 AI를 Hands-on 할 수 있게 하는 디지털 역량 강화를 위한 업무를 리딩하고 있습니다.

송세리, 디지털 혁신실 Data Lab 과장, 동화기업

송세리 데이터 사이언티스트는 제조 산업 분야에서 설비/공정과 관련된 개발 및 데이터 분석을 수행해왔으며, 현재는 동화기업의 Data Lab에서 AI/ML 적용을 통해 Smart Factory Business 분야의 혁신을 지원하고 있습니다.