AWS Innovate Online Conference – AI and Machine Learning Edition
AWS 기반 기계 학습을 사용하여 혁신을 가속화하고 손쉽게 확장하며 새로운 가능성을 열어 보세요.

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기계 학습을 사용하여 더 나은 통찰력을 얻고 작업을 간소화하며 위험을 줄이는 방법을 알아보세요. 주요 개념, 비즈니스 사용 사례 및 아키텍처 모범 사례를 AWS 전문가가 제공하는 다양한 기술 세션에서 자세히 알아보세요.


트랙 별 강연 내용 확인:

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    • AWS 기반 기계 학습(Machine Learning) 서비스의 5가지 주요 목표 (레벨 100 - 200)

      수 많은 AWS 고객이 인공 지능(AI) 및 기계 학습(ML)을 이용한 비지니스 재창조(Reinvent)에 나서고 있습니다. AWS는 고객들이 자유롭게 AI/ML 서비스를 활용할 수 있도록 5가지 주요 목표로 서비스를 만들고 있습니다. ML 서비스를 위한 견고한 기초를 제공하고, 성공을 위한 가장 빠른 지름길을 만들어, 모든 개발자 및 분석가가 AI/ML 기능을 활용하여, 고객의 실질적 비즈니스 문제를 해결하는 서비스와 지속적으로 ML 학습 기회를 제공합니다. 본 세션에서는 이러한 목표에 기반한 신규 AI/ML 서비스와 기능을 소개하여, 효과적이고 빠른 클라우드 기반의 AI/ML 서비스 구현 트렌드를 살펴 보실 수 있습니다.

      발표자: 윤석찬, AWS 수석 테크에반젤리스트

    • 비즈니스 트랙
    • startup-icon

      AI 및 기계 학습
      여정 가속화

      비즈니스 트랙 소개

      총 4개의 세션으로 구성되어 있으며, 비즈니스 사용자 및 의사 결정자를 위해 준비하였습니다. AI 및 기계 학습 서비스의 신규 기능과 다양한 산업군에서 활용한 고객 사례를 바탕으로 실제 고객 경험 향상, 신제품 개발 가속화, 직원 생산성 향상, 비용 절감 및 부정 행위 감소 등, 오늘날 조직이 맞닥뜨린 비즈니스 과제를 해결하고 혁신을 가속화할 수 있는 통찰력을 제공해 드립니다.

      Amazon Lookout for Equipment 및 Amazon Lookout for Vision 으로 스마트한 공장 만들기 (레벨 200)
      AWS의 최신 기계학습 서비스인 Amazon Lookout for Equipment와 Amazon Lookout for Vision을 사용하여 전문적인 기계학습에 지식이 없더라도 스마트한 공장을 구현해보는 방법에 소개합니다. Amazon Lookout for Equipment로 공장 내 설비의 고장을 사전에 예측할 수 있고, Amazon Lookout for Vision을 활용하여 컴퓨터 비전 기반의 품질 검사를 쉽게 자동화할 수 있습니다.

      발표자:
      박천구, AWS 솔루션즈 아키텍트
      김준형, AWS 솔루션즈 아키텍트


      Amazon Rekognition으로 나만의 컴퓨터 비전 서비스 만들기 (레벨 200)
      기계 학습에 대한 최소한의 지식만 있어도 쉽게 활용할 수 있는 완전 관리형 컴퓨터 비전(Computer Vision) 서비스인 Amazon Rekognition의 새로운 기능인 고객 비즈니스에 특화된 레이블을 식별할 수 있도록 맟춤형 모델을 만들 수 있는 Amazon Rekognition Custom Labels과 작업공간 안전을 위해 이미지에서 보호장구(헬멧, 장갑, 마스크)를 식별할 수 있는 Amazon Rekognition PPE(Personal Protection Equipment) 를 소개합니다.

      발표자: 권신중, AWS 솔루션즈 아키텍트


      급성장하는 Retail 기업의 시계열 예측 (레벨 100 - 200)
      비대면 시대에 신세계, GS리테일, 롯데마트, CJ 등 많은 Retail 기업들이 Amazon Forecast를 통해 빠르고 정확한 물류 배송을 지향하고 있습니다. Retail 기업들이 겪는 예측 문제는 무엇인지 어떤 니즈가 있는지를 살펴보고 AWS상에서 효과적인 예측 서비스 구축방법에 대해서 알아봅니다. (대화형, 문답식 진행)

      발표자:
      김형일, AWS 솔루션즈 아키텍트
      박혜영, AWS 솔루션즈 아키텍트


      Amazon Personalize의 신규기능을 활용한 더 빠르고 정확한 추천서비스 구축하기 (레벨 200)
      Amazon Personalize는 Amazon.com의 20년 이상의 개인화/추천 노하우를 바탕으로 한 서비스로, 다양한 비지니스 영역의 기업에서 널리 활용하고 있습니다. 이러한 사례와 함께, 본 세션에서는 빠르게 변화하는 시장 환경에서도, 최대 50% 더 높은 성능을 보이는 Amazon Personalize의 새로운 레시피, user-personalization을 포함한 신규 기능을 알아봅니다.

      발표자: 강정희, AWS 솔루션즈 아키텍트

    • 기술 트랙
    • build-train-icon

      기계 학습 모델 구축,
      훈련, 및 배포

      기술 트랙 소개

      총 4개의 세션으로 구성되어 있으며, 개발자 및 IT 사용자를 위해 준비하였습니다. AWS의 기계 학습 서비스를 활용하여 기계 학습 모델을 빠르고 쉽게 구축하는 방법과 훈련 및 배포하는 방법을 모범 사례 및 기술 데모를 바탕으로 소개합니다. 기술 내용이 심도있게 들어가므로 사전에 컨텐츠 레벨을 확인하여 주십시오.

      Amazon SageMaker SDK 2.x 사용법 (5가지 핵심 오브젝트) (레벨 400)
      클라우드에서 관리형으로 머신러닝을 실행하기 위해 Amazon SageMaker를 이용할 수 있으며 이를 위한 별도의 SDK가 제공됩니다. 본 세션에서는 Amazon SageMaker SDK 2.x 출시이후 이전과 변화된 부분을 확인하고, SageMaker SDK의 API중 가장 기본이 되는 5가지 클래스(Estimator, Model, Predictor, Tensorflow, PyTorch) 의 사용법을 예제코드를 통해 알아봅니다.

      발표자: 강성문, AWS 솔루션즈 아키텍트 - 시니어 AIML 스페셜리스트


      Amazon SageMaker 기반 사전 훈련된 딥러닝 모델 손쉽게 배포하기 (레벨 300 - 400)
      Amazon SageMaker의 배포 컨테이너는 각 딥러닝 프레임워크에 최적화된 모델 서빙 툴킷(MMS, TF Serving, Torchserve)이 내장되어 있기에 모델 서빙을 위한 인프라 구성 필요 없이 스크립트 코드만으로 딥러닝 모델을 SageMaker 상에서 쉽게 배포할 수 있습니다. 또한, SageMaker Neo로 모델을 컴파일 후 엣지 디바이스 및 Inf1 인스턴스에 배포하여 실시간 추론을 쉽게 수행할 수 있습니다. YOLO, SSD, FasterRCNN 등의 대표적인 Object Detection 모델의 배포 사례 및 SageMaker Neo 컴파일을 통한 성능 최적화 및 엣지 디바이스 배포 사례를 예제 코드를 통해 알아 봅니다.

      발표자: 김대근, AWS 솔루션즈 아키텍트 - AIML 스페셜리스트


      Amazon SageMaker를 통한 딥러닝 분산 학습 및 디버거 프로파일링 (Debugger Profiling) 활용하기 (레벨 300 - 400)
      Amazon SageMaker는 대규모 딥 러닝 모델 및 데이터 세트를 훈련할 수 있는 가장 빠르고 가장 쉬운 방법을 제공합니다. 새로 선보인 데이터 병렬 처리와 모델 병렬 처리 방식을 기존 Pytorch DDP 와 비교하여 성능 개선 방법을 소개합니다. 효율적인 모델 훈련을 위해 GPU, CPU, 네트워크, 메모리 등의 시스템 리소스의 사용률을 자동으로 모니터링 및 프로파일링 기법도 알아봅니다.

      발표자: 최영준, AWS 솔루션즈 아키텍트


      Amazon SageMaker와 CDK를 활용한 딥러닝 모델 서비스 현대화 기법 (레벨 300 - 400)
      빠르고 민첩하게 AI/ML 서비스를 개발 및 운영(DevOps)하는 방법을 앱 현대화 관점으로 접근합니다. Pytorch 기반 텍스트 분류 (Text Classification) 모델을 예를 들어 상용 수준으로 운영할 수 있도록 Amazon SageMaker, CDK 그리고 다양한 AWS의 서버리스 (Serverless) 서비스을 활용하여 모델 서비스 (Model Serving), A/B 테스트, 추론 로깅(Inference Logging), 코드 기반 인프라(IaC), 모니터링 및 테스트 기법을 실제 동작하는 아키텍처와 코드 중심으로 알아 봅니다.

      발표자: 최권열, AWS 프로토타이핑 엔지니어

  • English Sessions

사용자를 위한 다양한 수준의 세션

입문자용
레벨 100

각 주제를 처음 접하는 참석자를 대상으로 AWS 서비스 및 기능의 개요를 중점적으로 제공하는 세션입니다.

중급자용
레벨 200

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

상급자용
레벨 300

이 세션에서는 엄선된 주제를 심도 있게 다룹니다. 발표자는 참석자가 주제와 친숙하지만 유사한 솔루션을 직접 구현한 경험 있거나 없을 수도 있다고 가정합니다.

전문가용
레벨 400

이 세션은 주제와 매우 친숙하고, 이미 자체적으로 솔루션을 구현해본 경험이 있으며, 여러 서비스, 아키텍처 및 구현 전반에서 기술이 어떻게 작동하는지 잘 아는 참석자를 대상으로 합니다.  

FAQ

1. AWS Innovate는 어디에서 열립니까?
2. AWS Innovate 참석 비용은 얼마입니까?
3. AWS Innovate의 참석 대상은 누구입니까?
4. 온라인 컨퍼런스 관리자에게 연락하려면 어떻게 해야 합니까?

Q: AWS Innovate는 어디에서 열립니까?
A: AWS Innovate는 온라인 이벤트 입니다. 온라인 사전 등록을 작성하시면, 사용자 이름 및 암호 설정에 대한 이메일이 전송됩니다. 지침에 따라 절차를 완료하시면 최종 등록 확인 이메일이 전송되며, 해당 링크를 통해 이벤트에 접속할 수 있습니다. 궁금하신 점은 aws-korea-marketing@amazon.com 으로 문의 주십시오.

Q: AWS Innovate 참석 비용은 얼마입니까?
A: AWS Innovate는 무료 온라인 컨퍼런스입니다.

Q: AWS Innovate의 참석 대상은 누구입니까?
A: AWS Innovate에서는 AWS를 처음 접한 사용자나 익숙한 사용자 모두 새로운 지식과 기술을 배울 수 있습니다. AWS Innovate는 새로운 통찰력을 생성하고 새로운 효율성을 지원하며 보다 정확하게 예측하는 올바른 기술을 개발할 수 있도록 설계되었습니다.

Q: 온라인 컨퍼런스 관리자에게 연락하려면 어떻게 해야 합니까?
A: 위의 FAQ에서 원하는 답을 찾지 못하신 경우, 이메일로 문의해주십시오.

Amazon SageMaker 시작하기

AWS Management Console에서 Amazon SageMaker를 사용하여 구축을 시작하십시오.
AWS 프리 티어 세부 정보 보기 »

윤석찬, AWS 수석 테크에반젤리스트

윤석찬 AWS 수석 테크에반젤리스트는 AWS 클라우드 기술을 전파하며 개발자들이 클라우드를 활용할 수 있도록 지원하는 역할을 하고 있습니다. 웹 개발자로 인터넷 업계에 투신해 스타트업 CTO, 오픈소스 커뮤니티 리더 및 IT 분야 블로거 등 다양한 역할을 수행했고, 인터넷 포털에서 연구개발 부서 리더 및 오픈 API 플랫폼 구축 및 외부 개발자 지원을 담당했습니다.

박천구, AWS 솔루션즈 아키텍트

박천구 솔루션즈 아키텍트는 금융, 공공, 교육, 디지털 미디어 등 다양한 분야에서 경험을 쌓았고, 최근까지 대형 인터넷 기업에서 클라우드 기반 IoT 플랫폼을 개발하고 운영했습니다. 현재는 소비재 및 제조업 관련 고객들이 최적의 Cloud 아키텍처를 수립하도록 돕고 있습니다.

김준형, AWS 솔루션즈 아키텍트

김준형 솔루션즈 아키텍트는 제조 및 소비재 고객의 AWS 클라우드 도입으로 더 많은 혁신을 최적의 비용과 시간으로 달성할 수 있도록 기술적인 조언 및 가이드를 드리고 있습니다. 

권신중, AWS 솔루션즈 아키텍트

권신중 솔루션즈 아키텍트는 제조 및 Healthcare 고객의 IT 인프라 설계, 구축, 운영 경험 및 프로젝트 경험을 기반으로 현재는 엔터프라이즈 제조 고객분들의 클라우드로의 여정을 함께 하고 있습니다.

김형일, AWS 솔루션즈 아키텍트

김형일 솔루션즈 아키텍트는 리테일 고객의 비즈니스 경쟁력 강화를 위한 클라우드 플랫폼 도입을 돕고 고객들의 문제를 함께 해결하기 위한 노력을 하고 있습니다. 아마존 웹서비스에 합류하기 전에는 다양한 엔터프라이즈 분야에서 서비스 개발과 운영 업무를 담당했습니다.

박혜영, AWS 솔루션즈 아키텍트

박혜영 솔루션즈 아키텍트는 야후, 삼성전자, SKT를 거치면서 검색, 메시징, 빅데이터, 클라우드 공유경제 등 다양한 플랫폼 개발에 참여하였으며, 현재 리테일, 이머징테크 관련 고객들의 최적의 Cloud 아키텍처 수립을 돕고 있습니다.

강정희, AWS 솔루션즈 아키텍트

강정희 솔루션즈 아키텍트는 금융권 고객의 엔터프라이즈급 IT 인프라에 대한 설계 및 기술 지원 경험을 바탕으로 현재는 AWS에서 다양한 분야의 고객분들께 AWS 솔루션을 효율적으로 사용할 수 있도록 기술적인 조언을 드리고 있습니다.

강성문, AWS 솔루션즈 아키텍트 - 시니어 AIML 스페셜리스트

강성문 솔루션즈 아키텍트는 AI/ML분야에 전문성을 가진 SA로서 AWS의 고객이 ML관련 아키텍처를 설계하거나 기술적 이슈의 해결을 지원하는 역할을 담당하고 있습니다. 아마존 웹서비시즈에 합류하기 이전에는 15년 이상 금융, 제조, 물류, 의료 등 다양한 산업에서 엔터프라이즈 IT와 빅데이터, ML의 구축/운영/R&D 를 담당하였습니다.

김대근, AWS 솔루션즈 아키텍트 - AIML 스페셜리스트

김대근 솔루션즈 아키텍트는 스타트업과 글로벌 제조 기업의 R&D 부서에서 컴퓨터 비전 엔지니어로서 다수의 1저자 특허를 등록하고 제품 양산에 기여하였으며, 글로벌 금융 기업에서 데이터 사이언티스트로서 다양한 PoC와 프로젝트를 수행하였습니다. 현재는 다양한 분야의 고객들을 대상으로 AWS 인프라 상에서 AIML 서비스를 효율적으로 사용할 수 있게 도와드리는 역할을 하고 있습니다.

최영준, AWS 솔루션즈 아키텍트

최영준 솔루션즈 아키텍트는 금융, 제조, 자동차 분야 등에 다양한 산업에서 엔터프라이즈 IT를 경험하면서 개발자, 아키텍트, 기획자로 다양한 활동을 하였습니다. 4년 전에 대학원을 진학하면서 빅데이터와 딥러닝 연구를 진행하였고, 하이퍼파라미터 최적화과 Domain adaptation 주제로 국외 컨퍼런스에 논문을 발표하였습니다. Object defect 알고리즘과 K8S 기반의 AI 플랫폼의 기능 개발을 동시에 진행하다가, AWS에서 AI/ML을 전문 분야로 AWS 서비스에 대한 기술지원과 아키텍처 검토를 수행하고 있습니다.

최권열, AWS 프로토타이핑 엔지니어

최권열 프로토타이핑 엔지니어는 Cloud Native한 Software 개발 경험을 바탕으로 AI/ML, Serverless 그리고 IoT 분야에서 완성도 높은 프로토타입을 고객들과 함께 Agile/DevOps방식으로 개발 및 리딩하는 역할을 수행하고 있습니다.