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개발자로서 현장에서 일하면서 새로 접하는 기술들이나 알게된 정보 등을 정리하기 위한 블로그입니다. 운 좋게 미국에서 큰 회사들의 프로젝트에서 컬설턴트로 일하고 있어서 새로운 기술들을 접할 기회가 많이 있습니다. 미국의 IT 프로젝트에서 사용되는 툴들에 대해 많은 분들과 정보를 공유하고 싶습니다.
솔웅

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이재용이 삼성을 물려 받아야 하는데 세금 적게 내려고 로비하고 법고치고 그것도 안되면 불법 저지르고 최순실 말사주고 국정농단 부추기고 국민연금 손해보게 하고 생난리 친게 이재용 삼성 승계 과정이다.


그냥 깨끗하게 이재용은 불법 행위에 대해서 법적 처벌 받아 깜빵 생활 좀 하고 나오는게 이재용한테도 삼성한테도 그리고 대한민국 한테도 좋은 일이다.


물론 삼성 경영에서도 물러나야지....


정 경영하고 싶으면 죗값 다 치르고 나와서 도전해 봐라.

스티브 잡스가 애플에서 쫒겨난 후 픽사라는 회사를 차려서 성공을 거두고 애플이 어려울 때 다시 스카우트 되서 아이폰을 만들어 지금의 애플을 만들었듯이...


이재용도 깜빵 생활하고 난 다음에 자신의 경영 실력을 인정 받을 만한 성과를 보여라.


그러면 다시 삼성을 경영할 수 있는 기회가 올지도 모르고.. .그렇지 않더라도 자기가 성공시킨 사업 훌륭하게 해 내면 되는거 아니냐.


이재용을 깜빵으로... 제발~~~~~~~~~



김어준의 삼성 승계 과정 설명 요약본... :) 





Full version









제 블로그의 IoT - AI 섹션에 Elements of AI 로 시작하는 모든 글들은 헬싱키 대학의 인공지능 온라인 수업을 번역해 놓은 겁니다.


이 온라인 수업은 무료이고 핀란드에 있는 대학에서는 정식 학점으로 인정되는 코스입니다. 코스를 완료해서 Certification을 따면 말이죠.


핀란드에 있지 않아도 LinkedIn 의 자격증 란에 넣을 수 있으니까 구직 활동시 조금이라도 도움이 되지 않을까요?


이 코스를 다 마치면 아래와 같은 자격증을 받게 됩니다.






모두 영어로 되어 있어서 영어를 모르면 따라가기 힘들 수 있습니다.

그럴 때 제가 번역해 놓은 글들을 읽으시면서 이해하시면 도움이 될 겁니다.


그 글들만 이해 된다면 수업을 따라가는데는 크게 어려움은 없습니다.

그리고 수업을 다 끝마치면 인공지능에 대해 어느 정도 이해력이 올라갈 겁니다.

물론 강좌 수준은 전문가용이 아니라 일반 대중에게 필요한 인공지능 지식을 쉽게 설명하는 내용들 입니다.


6주 동안 공부하면서 제가 이해하기 위해 번역해서 하나 하나 올렸습니다.

올리고 나니 이 강좌를 수강을 원하는 다른 분들에게도 도움이 될 것 같아서 이렇게 소개 글을 추가해서 올리게 됐습니다.


총 6개 챕터가 있고 각 챕터당 3개의 강좌가 있으니까 총 18개의 강좌가 있습니다.

그리고 각 강좌 마지막에 한 두개 많게는 4개의 문제가 있습니다.


전체 강좌 중 90%를 완료하고 전체 문제 중 50% 이상을 맞추면 자격증을 받게 됩니다.


서술형 주관식이 있는데 딱히 어느 언어로 작성하라는 얘기는 없지만 영어로 작성하는게 좋을 겁니다.

(핀란드어로 작성한 사람도 봤습니다.)

이 주관식 문제는 학생들이 서로서로 평가하도록 돼 있습니다.

웬만큼 성의있게 쓰면 다 정답으로 인정합니다. 

그러니까 전체 문제 중 50% 이상 맞추는 건 아주 쉽습니다.


아래 링크를 클릭하시면 해당 강좌에 등록할 수 있습니다.




Elements of AI




한번 도전하셔서 외국 대학 과목도 수료해 보시고 헬싱키 대학 과목 수료증도 받아 보시고 인공지능에 대한 이해도 높여 보세요.





내용들은 전부 이론적인 것들이라 실제 인공지능 관련한 어플리케이션을 개발해 보시고 싶은 분들은 아마존의 DeepLens 를 추천합니다. 








이 DeepLens는 아마존의 인공지능 API를 사용해 Deep Learning 어플리케이션 개발을 직접 해 볼 수 있도록 하는 제품입니다. 


일반 소비자를 대상으로 하는게 아니라 인공지능을 배우고 싶어하는 개발자들을 대상으로 한 상품입니다.


이 DeepLens를 이용해 물체를 인식하는 앱, 개인지 고양이인지 구분하는 앱, 사람의 얼굴을 감지하는 앱 등 여러가지 응용 프로그램을 쉽게 개발하실 수 있습니다.  





가격은 $249 이고 아래 링크를 통해서 구입하시면 제게 도움이 됩니다. :)




AWS DeepLens - Deep learning enabled video camera for developers


아마존 AWS DeepLens는 Deep learning을 배울 수 있는 개발자용 비디오 카메라 입니다.
2018년 6월부터 판매하고 있습니다. 구매를 원하시면 위 이미지 링크를 클릭하세요.



저도 이 온라인 강좌를 들으면서 알게 된 건데 외국 대학에서 인공지능 관련 무료 온라인 수업을 진행하는 경우가 많이 있더라구요.


시간 나는대로 다른 강좌도 도전해 볼 생각입니다.


이 헬싱키 대학 강좌는 인공지능에 관심은 있지만 별로 알지는 못하고 실제 개발 경험도 없지만 인공지능에 대해 알고 싶고 여건이 되면 그쪽에서 일하고 싶은 분들에게 적극 추천드립니다.


Elements of AI - Summary

2018.06.29 05:25 | Posted by 솔웅


Elements of AI




III.Summary



The most important decisions that determine how well our society can adapt to the changes brought by AI aren’t technological. They are political.


AI가 가져올 변화에 우리 사회가 얼마나 잘 적응할 수 있는지를 결정하는 가장 중요한 결정은 기술적 인 것이 아닙니다. 그것은 정치적인 것입니다.



Everything that we have learned about AI suggests that the future is bright. We will get new and better services and increased productivity will lead to positive overall outcomes - but only on the condition that we carefully consider the societal implications and ensure that the power of AI is used for the common good.



AI에 관해 우리가 배운 모든 것은 미래가 밝다는 것을 알려 줍니다. 우리는 새롭고 더 나은 서비스를 얻게 될 것이며 생산성이 향상되면 전반적인 결과가 긍정적이 될 것입니다. 그러나 우리가 사회에 미치는 영향을 신중하게 고려하고 AI의 힘이 공동선에 사용되도록 보장해야만합니다.






What we need to do to ensure a positive outcome


Still, we have a lot of work to do.

우리는 아직 해야 될 일들이 많이 있습니다.


  • We need to avoid algorithmic bias to be able to reduce discrimination instead of increasing it.
  • We also need to learn to be critical about what we see, as seeing is no longer the same as believing - and develop AI methods that help us detect fraud rather than just making it easier to fabricate more real-looking falsehoods.
  • We need to set up regulation to guarantee that people have the right to privacy, and that any violations of this right are strictly penalized.
- algorithmic bias를 피해 차별을 늘리지 않고 줄일 수 있도록 노력해야 합니다. 
- 우리는 우리가 무엇을 보고 있는지에 대해 좀 더 비판적이 될 수 있게 노력하는 것이 필요합니다. 보이는 것 그대로 믿을 수 있지 않습니다. 거짓을 그럴듯 하게 진짜로 보이도록 하는 것 보다 거짓을 탐지하는데 도움이 되는 AI methods를 개발해야 합니다. 
- 우리는 사람들이 사생활 침해에 대한 권리를 갖도록 보장하고 이 권리 침해에 대해 엄격하게 처벌해야한다는 규정을 마련해야합니다.


We also need to find new ways to share the benefits to everyone, instead of creating an AI elite, those who can afford the latest AI technology and use it to access unprecedented economic inequality. This requires careful political judgment. (Note that by political judgment, we mean decisions about policy, which has little to do with who votes for whom in an election or the comings and goings of individual politicians and political parties.)


우리는 모두에게 인공지능을 통한 발전의 혜택을 공유할 수 있는 새로운 방법을 찾을 필요가 있습니다. 최신 인공 지능 기술을 사용할 수 있고 전례없는 경제적 불평등을 만들어 나갈 AI 엘리트를 만들어 내는 대신에 말이죠. 이를 위해서는 신중한 정치적 판단이 필요합니다. (정치적 판단이란 선거에서 누구에게 투표했는지 혹은 어떤 정치인이나 정당이 출현해야 되는지와 관련된 것이 아니라 정책 결정을 의미하는 겁니다.)



Note

The importance of policy

The most important decisions that determine how well our society can adapt to the evolution of work and to the changes brought by AI aren’t technological. They are political.


우리 사회가 인공지능이 불러올 일의 진화나 변화에 어떻게 잘 적응해 나갈것인지와 관련해 가장 중요한 것은 기술적인 측면이 아니라 정치적인 문제 입니다. 

The regulation of the use of AI must follow democratic principles, and everyone must have an equal say about what kind of a society we want to live in in the future. The only way to make this possible is to make knowledge about technology freely available to all. Obviously there will always be experts in any given topic, who know more about it than the rest of us, but we should at least have the possibility to critically evaluate what they are saying.


인공 지능의 사용에 대한 규제는 민주주의 원칙을 따라야하며 모든 사람들이 앞으로 어떤 종류의 사회에 살기를 바라는 가에 대한 의견을 평등하게 담아야 합니다. 이를 가능하게 하는 유일한 방법은 기술에 대한 지식을 모든 사람이 자유롭게 이용할 수 있게하는 것입니다. 분명히 주어진 주제에 대한 전문가가 있을 것이며 그들은 우리보다 더 많이 알고있을 것입니다. 하지만 우리는 적어도 그들이 말하는 것을 비판적으로 평가할 수있는 가능성(능력)이 있어야합니다.



What you have learned with us supports this goal by providing you the basic background about AI so that we can have a rational discussion about AI and its implications.


우리와 함께 배운 것은 인공 지능에 대한 기본 배경을 제공함으로써 우리가 인공지능과 그 의미에 대해 합리적으로 토론할 수 있도록 돕기 위해서 입니다.




Our role as individuals


As you recall, we started this course by motivating the study of AI by discussing prominent AI applications that affect all our lives. We highlighted three examples: self-driving cars, recommendation systems, and image and video processing. During the course, we have also discussed a wide range of other applications that contribute to the current technological transition.


여러분이 공부한 것들은, 우리 삶 전체에 영향을 미치는 중요한 AI applications를 논의함으로써 AI 연구에 동기를 부여하기 위해 이 코스를 시작했습니다. 우리는 세 가지 예를 살펴 보았습니다 :자율 주행 차량, 추천 시스템, 이미지 및 비디오 프로세싱. 그 과정에서 우리는 현재의 기술 전환에 기여하는 다양한 응용 프로그램에 대해서도 논의했습니다.


Note

Hidden agenda

We also had a hidden agenda. We wanted to give you an opportunity to experience the thrill of learning, and the joy of heureka moments when something that may have been complicated and mysterious, becomes simple and if not self-evident, at least comprehensible. These are moments when our curiosity is satisfied. But such satisfaction is temporary. Soon after we have found the answer to one question, we will ask the next. What then? And then?


우리에게는 숨겨진 의제도 있었습니다. 우리는 당신에게 학습의 스릴을 경험할 수 있는 기회를 드리고 싶었습니다. 그리고 복잡하고 미스테리한 어떤 문제를 단순화하고 뚜렷하게 알지는 못하더라도 적어도 이해는 할 수 있는 그런 heureka moments의 즐거움을 드리고 싶었습니다. 그것들은 바로 호기심이 만족되는 순간일 겁니다. 그러나 그러한 만족은 일시적입니다. 한 가지 질문에 대한 답을 얻은 후에 우리는 그 다음 질문을 할 것입니다.

If we have been successful, we have whetted your appetite for learning. We hope you will continue your learning by finding other courses and further information about AI, as well as other topics of your interest. To help you with your exploration, we have collected some pointers to AI material that we have found useful and interesting.


우리가 성공을 했다면, 당신은 더 배우고 싶은 마음이 들었을 겁니다. 우리는 당신이 인공지능에 대한 다른 과목 (코스)나 더 진전된 정보를 찾는 배움의 과정을 계속 이어 나가기를 바랍니다. 여러분의 탐험을 돕기 위해 우리는 유용하고 흥미로운 AI 자료에 대한 몇 가지 pointer들을 수집했습니다.



Now you are in a position where you can find out about what is going on in AI, and what is being done to ensure its proper use. You should do so, and whenever you feel like there are risks we should discuss, or opportunities we should go after, don't wait that someone else reacts


이제 AI에서 무슨 일이 일어나고 있는지, 올바른 사용을 위해 무엇이 이루어지고 있는지 알게 되었습니다. 여러분은 그렇게해야 합니다, 그리고 언제든지 리스크가 있다고 느껴지면 그것에 대해 논의해야 합니다. 그리고 더 발전할 기회가 있다고 생각할 때마다 다른 사람이 어떻게 반응하는지 기다리지 말고 앞으로 나아가고 논의해 나가야 합니다.



아마존 AWS DeepLens는 Deep learning을 배울 수 있는 개발자용 비디오 카메라 입니다.
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Exercise 26: AI in your life


How do you see AI affecting you in the future, both at work and in everyday life? Include both the positive and possible negative implications.


AI가 직장과 일상 생활에서 미래에 어떻게 영향을 미치는가? 가능한 긍정적 , 부정적 영향을 모두를 포함해 답하시오.



This is not the end. This is the beginning.



That's it for now. We thank you for joining us. This has been a great adventure for us, and we really hope that you enjoyed it too. We are not yet finished with the course, and I believe we will never be. We will keep doing our best updating and improving it, and making it the best AI MOOC in the world.


현재로서는 여기까지 입니다. 우리와 함께 해 주셔서 감사합니다.  이것은 우리에게 커다란 모험이었습니다. 우리는 당신이 이 과정을 즐겼기를 정말로 희망합니다. 우리는 아직 코스를 마친 것이 아니며, 결코 그렇게 될 수 없다고 생각합니다. 기 세계 최고의 AI MOOC로 만들 것입니다.


Like the course isn't finished, you shouldn't think that your exploration of AI is finished either. The progress is quite rapid and it may seem too much to keep track of, but the comforting news is that the basic principles have stayed more or less the same decade after decade. As long as you know the basics about problem-solving strategies, handling uncertainty, and learning from data, you should be able to easily put new things into perspective. This is why you had to draw diagrams with chickens crossing rivers, Towers of Hanoi, why you had to calculate the probability of rain in Helsinki, or detect detect happy faces by a neural network. Knowing the fundamentals, or the elements of AI, is much longer lasting knowledge than learning the technical details of a particular AI solution.


과정이 끝나지 않은 것처럼, AI 탐구가 끝났다고 생각하지 않아야합니다. 진행 상황이 매우 빠르며 추적하기에는 너무 많은 것처럼 보일 수 있지만 여러분에게 들려드릴 좋은 소식은 인공지능의 기본 원칙이 10 년 이 지나는 동안에도 거의 동일하게 유지되었다는 것입니다. 문제 해결 전략, 불확실성 처리 및 데이터 학습에 대한 기본 사항을 알고있는 한 새로운 관점을 쉽게 파악할 수 있게 됩니다. 그래서 하노이의 Towers of Hanoi, 헬싱키에서 비가 올 확률 계산, 신경망으로 행복한 얼굴을 탐지하기 등의 공부를 한 이유가 그것입니다. 


Below we give a few pointers that we have found useful. Keep learning, stay curious.

아래에서는 유용하다고 생각되는 몇 가지 지침을 제공합니다. 계속 배우고 항상 호기심을 가지세요.


"The future has not been written. There is no fate but what we make for ourselves." (John Connor)


"미래는 기록되지 않았다. 정해진 운명이란 없다 우리가 스스로 만들어 나가는 것이다." (존 코너)




After completing Chapter 6 you should be able to:



  • Understand the difficulty in predicting the future and be able to better evaluate the claims made about AI
  • Identify some of the major societal implications of AI including algorithmic bias, AI-generated content, privacy, and work