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'뇌 과학자 박문호 박사'의 세미나 현장 속으로

엑셈 뉴스룸 2016.04.11 17:43



관계형 데이터베이스에서 빅데이터기술 그리고 딥러닝까지,

엑셈은 데이터 처리라는 핵심역량을 지속적으로 확장하고 있습니다.


그런 엑셈이 최근 이슈가 되고 있는 

딥러닝, 인공지능에 관한 특별한 세미나를 준비했습니다.







빅데이터와 인공지능, 딥러닝까지,

IT업계에서 이제는 피할 수 없는 큰 흐름이자 대세인 분야 입니다.

기술 지식을 공유하는 IT 지식기업 엑셈은 여러분과 또 어떤 지식을 나눌 수 있을 지 고민했습니다.


고민에 고민..


최근 이세돌 9단과 알파고의 대결에서 보였던 대국민적인 관심을 보며 든 한 가지 아이디어!

그럼 생소하기만 한 인공지능 분야에 대해 풀어보는 시간을 가져보면 어떨까?

이런 배경에서 세미나 프로젝트는 시작되었습니다.


이번 세미나는 엑셈이 후원하는 '박문호의 자연과학세상' 세미나로

뇌 연구 전문가 박문호 박사님을 모시고, 뇌 과학 연구 결과를 인공지능에 대입해

인공지능의 현주소와 진화 방향을 짚어보는 시간 니다.

특별히 이번 세미나는 뇌 연구 분야의 세계적 선도자인 조장희 박사님을 비롯한 

국내 정상급 학자분들이 참석해 주셔서 더욱 의미가 큰 것 같습니다.


다시 한 번 많은 관심에 감사드립니다. ^^



그럼 본격적으로 세미나 현장으로 가보실까요?




230석에 230명 참석,

매진, 매진, 매진!! 이었습니다.


성원에 보답하고 싶어 더 쾌적한 등록시스템을 드리고자 노력했는데요.

잘 전달이 됐을런지 모르겠습니다.


사진 속에서는 스텝으로 지원해준 기술지원팀 분들이 열심히 기프트를 포장하고 있네요.

(스텝으로 참여해주신 여러분도 이번 기회를 빌려 감사의 말씀 다시 한 번 전합니다. ^^)




엑셈TV팀의 카메라 세팅 완료!





기프트 준비 완료!





등록데스크 준비 완료!





엑셈의 새로운 사업 청사진까지!!

모든 것이 준비되고, 입장하는 분들을 맞을 일만 남았습니다.


여러분~

뇌과학의 세계로 오신 것을 환영합니다~!






늦은 시간에도, 저녁 먹기 애매한 시간 임에도

많은 분들이 와주셨습니다.


어떤 분은 경기도에서, 전라도에서 올라오시며 이 강의를 위해 하루를 온전히 쓰셨다는 데에서

지식에 대한 열정에 감탄하기도 했습니다!


박문호 박사님의 저력, 그리고 참석자 분들의 열의를 잊을 수 없는 밤이었습니다~ : )






텅텅 비어있던 객석은 이렇게 가득 찼답니다.





엑셈 여신MC(송연옥 과장)의 오프닝으로 시작된 그날의 세미나가 시작되었습니다.


그럼 이쯤에서 박문호 박사님을 소개해 드립니다!


이번 세미나에서 강의를 맡아주신

박문호 박사님은 현재 한국전자통신연구원 책임연구원이자

사단법인 박문호의 자연과학 세상 이사장으로 계십니다.

박사님의 강의를 수강한 사람만 5,000명 이상이라고 합니다.

일반인도 전문적인 과학지식을 쉽게 습득할 수 있도록 '대중의 과학화'에 힘쓰고 계십니다. 






박문호 박사님과 참석자 분들은

3시간이 넘는 시간 동안 누구도 좌석에서 일어나지 않고,

쉬는 시간 없이 계속해서 강의를 이어나가셨습니다.


강사와 청중이 모두 열광했던 이 시간,

안 들어볼수 없겠죠?


살짝 엿볼까요? ^^




     강의 엿보기      


자, 여러분
아래 그림이 어떻게 보이시나요?


앞면 같았지만, 뒷면이죠? 뒷면이 앞면처럼 보이죠?

이렇게 보이는 이유는 인간이 감각이 아닌 지각에 의지하여 사물을 판단하기 때문입니다.


하나 더 볼까요?


왜 우리는 감각에 의지하지 않고 지각에 의해 사물을 인지할까요?

감각은 단편적이고 노이즈 속에 갇혀있습니다.

그렇기 때문에 인간은 생존 확률을 높이기 위해 지각을 통해 세계상을 만들고 있습니다.


그렇기 때문에 세계상은 사실과는 다를 수 있죠.
그야말로 신기한 뇌 과학의 세계 입니다.



볼츠만 머신과 CNN



 CNN, 즉 컨볼루션(Convolution)은 파장의 곱하기(웨이브의 곱하기)라고 보시면 됩니다. 산에 가서 소리를 지르면 메아리가 울리죠? 본인이 지른 음파가 절벽을 치고 돌아올 때 다시 본인의 음성과 충돌하게 되죠. 그렇게 나오는 산울림이 컨볼루션 입니다. 이런 음성과 같은 부분들을 커널이라고 하고, 이런 커널들이 반복되어 한 면을 만들게 되는데 이것이 모든 패턴 인식의 기본 개념입니다. 바로 모든 커널들, 원자들을 찍어내는 것을 CNN이라고 합니다.



 두 번째로 꼭 알아야 할 게 볼츠만 제한 머신입니다. 뉴런이 V1, V2, V3…V8까지 있어요. 하나만 해도 각각 뉴런이 거의 수 천만 개가 넘습니다. 뉴런들이 이 시각을 처리하는 피질 전체에 140억 개의 뉴런이 있는데 뒷골의 60%정도가 시각을 처리합니다. 그러면 계층별로 입력을 받아서 출력을 내고 꼬리에 꼬리를 무는거에요 그래서 처음 입력단하고 출력단 사이에 뉴런들이 여러 단이 있는거에요 그 한 단 입력단하고 출력단 사이에 들어가는 중간층을 Hidden layer라 그래요 은닉층 hidden layer가 1개 이상 일 때 부터를 딥이라고 그래요. 딥러닝은 깊이 판다는 말이에요. 이번에 이세돌하고 알파고하고 알파고는 은닉층이 13개 층으로 되어 있습니다. 여기서 신경세포가 배열한 양상을 간단하게 말해서 Boltzmann Machine 입니다.





여러분에게 인공지능은, 알파고는 어떤 존재였나요?

혹시 막연하고, 알 것 같지만 먼 존재였나요?


알파고와 이세돌 9단의 대결처럼 인공지능 과학이

우리가 영화에서만 보던 일들이 현실이 되어 갑니다.


데이터 과학이 점점 현실이 되어 피부로 와닿고 있습니다.

그렇기에 엑셈은 오늘도 머신러닝으로, 딥러닝으로 더욱 나아가고자 노력하고 있습니다.


엑셈이 준비한 이런 세미나가 여러분에게 데이터 과학이라는

그 미스테리를 풀어주는 단초가 되어주었으면 합니다.



그리고 이번 세미나는

인기리에 마감되어 못들으신 분들을 위해

엑셈TV가 세미나 실황을 영상으로 준비해서 업로드할 예정입니다.


좋은 퀄리티를 위해 편집 중이니 조금만 더 기다려 주시고

또 많은 기대 부탁 드립니다~ ^^














  • 오마이사이언스 2016.04.18 19:37 ADDR 수정/삭제 답글

    어려웠던 머신러닝을 이렇게 재밌고 쉽게~
    즐거웠습니다^^