애플의 반짝이는 신형 아이폰이 출시됐다. 9월 12일, 애플 임원들은 자사의 최신 스마트폰이 “혁명적”일 것이라고 단언했다. 그런데 실질적인 혁명은 보이지 않는 곳에서 일어나고 있다. 신형 아이폰은 애플이 자랑하는 최첨단 기능들이 탑재되어 있 ...
올해 초 구글은 머신러닝 모델로 예측 속도를 높이는 자체 제작 하드웨어 '텐서 프로세싱 유닛(Tensor Processing Unit)'을 공개했다. 이번엔 마이크로소프트 차례다. 비슷한 하드웨어를 내놨다. 브레인웨이브(Brainwave) 하 ...
작년 한 해 동안, 머신러닝은 성공적으로 주류로 부상했다. 머신러닝의 갑작스러운 도래가 저렴한 클라우드 환경과 예전에 비해 더욱 강력해진 GPU 하드웨어 덕분이라고만 치부될 수는 없다. 이는 머신러닝의 가장 까다로운 부분들을 추상화하고 각종 기법들을 폭넓은 개발자들이 ...
딥러닝 모델을 훈련하는 데 걸리던 막대한 시간이 다소 줄어들 것으로 보인다. IBM은 딥러닝 훈련 작업을 여러 물리 서버로 자동 분산하는 새로운 기술 'DDL(Distributed Deep Learning)'을 공개했다. 개별 GPU로 나누는 것이 아니라 ...
머신러닝의 하위 분야들 가운데 가장 많은 기대와 관심을 받고, 또 인공지능의 정수라고 할 만한 분야가 있다면 그것은 아마도 딥 러닝(deep learning)일 것이다. 심층신경망(deep neural networks)라고 불리는 딥 러닝은 이미지 식별에서 자동 번역에 ...
지난 11월, 구글은 머신러닝 분야 연구의 권위자 페이페이 리(FeiFei Li)가 구글 클라우드 플랫폼 그룹에 합류할 예정이라고 발표했었다. 그러나 구글은 그녀가 구글 클라우드의 머신러닝 사업을 책임질 것이라는 점 외에 그녀를 구글에 스카우트 한 이유를 설명하지 않았 ...
블랙 덕 오픈소스 올해의 신인상(Black Duck Open Source Rookies of the Year)은 전년에 출범한 오픈소스 프로젝트 중 가장 혁신적이고 영향력 있는 프로젝트를 선정하는 시상식으로 지금까지 9년째 이어져오고 있다. 유망한 오픈소스 프로젝트는 ...
딥러닝(Deep learning)에는 많은 요소가 있으며 단순하지도 않다. 인공 신경망의 기본 사항을 마스터한 데이터 과학자라 할지라도 회선, 순환, 생성을 비롯한 모든 다계층 딥러닝 알고리듬의 복잡한 내용을 다 따라잡으려면 꽤 많은 시간을 들여야 할 것이 ...
인공지능(AI)과 머신러닝, 특히 딥러닝은 아마 2016년 가장 성공적이었던 기술 주제라 표현할 수 있을 것이다. 딥러닝의 '의미'와 이를 직접 활용하는 '방법'에 대해 알아본다. 관심 있게 지켜봤던 이라면 아마 감지했을 것 ...
로봇이 컴퓨티 비전 시스템의 도움을 받아 사물의 모양, 크기, 색상, 성향을 인지할 수 있는 것으로 알려졌다. 2017년 1월 5일 라이베이거스 CES에서 ITRI'의 컴퓨터 비전 로봇이 사람과 체스를 두면서 그 사람에게 커피를 따라주고 있다. Cred ...
2016.12.15
AMD가 라데온 인스팅트(Radeon Instnct) 제품군을 발표하며 엔비디아와 인텔의 뒤를 쫓아 머신러닝 시장에 뛰어들었다. AMD는 2017년에 새로운 브랜드로 제품 3종을 출시할 계획이다. 라데온 인스팅트 GPU를 탑재한 AMD의 머신러닝 서버 수 ...
올해 엔터프라이즈 기술을 한 단어로 요약하자면 '명확성'(clarity)이라고 할 수 있겠다. 컨테이너, 마이크로서비스, 클라우드 확장성, 데브옵스, 애플리케이션 모니터링과 스트리밍 분석을 둘러싼 새로운 생태계가 일시적 유행이 아니라는 점은 밝혀 ...
중국과 미국에 이어 일본도 초고속 수퍼컴퓨터 개발 계획을 내놨다. 내년 말까지 일본은 기존과 동일한 전력을 소비하면서도 성능을 10배 높인 차세대 수퍼컴퓨터를 개발한다는 계획이다. 일본 산업 기술 종합 연구소(AIST)가 ‘AI 브리징 클라우드 인프 ...
MXNet이 “아마존이 선택한 딥러닝 프레임워크”가 될 것이라고 아마존 CTO 워너 보겔스가 밝혔다. 아마존이 MXnet을 선택했다는 것은 일부에게는 놀라운 일로 여겨질 수 있는데, 텐서플로우부터 테아노(Theano), 토치(Torch), 카 ...
수백만 년 동안, 인간은 거의 모든 분야에서 지구상의 다른 생명체들보다(예컨대 돌고래나 오랑우탄 같은) 뛰어난 능력을 보여왔다. 물론 수영이나 나무 오르기 같은 것은 예외지만 말이다. 최근 몇 년 사이 인류는 여러 분야에서 그 자신을 능가하는 새로운 형태의 지능을 ...
  1. 칼럼 | 아이폰 X이 웅변한다··· 'AI는 전기에 비견할 만한 혁명이다'

  2. 2017.09.26
  3. 애플의 반짝이는 신형 아이폰이 출시됐다. 9월 12일, 애플 임원들은 자사의 최신 스마트폰이 “혁명적”일 것이라고 단언했다. 그런데 실질적인 혁명은 보이지 않는 곳에서 일어나고 있다. 신형 아이폰은 애플이 자랑하는 최첨단 기능들이 탑재되어 있다. 더 빨리 로그인할 수 있는 페이스 ID, 사진에서 얼굴을 더 밝게 만들어 주는 인물 조명(Portrait Lighting), 사용자가 하는 대로 얼굴 표정이 바뀌는 아바타인 애니모지(...

  4. MS, '브레인웨이브' 프로젝트로 애저 딥러닝 속도 높인다

  5. 2017.08.25
  6. 올해 초 구글은 머신러닝 모델로 예측 속도를 높이는 자체 제작 하드웨어 '텐서 프로세싱 유닛(Tensor Processing Unit)'을 공개했다. 이번엔 마이크로소프트 차례다. 비슷한 하드웨어를 내놨다. 브레인웨이브(Brainwave) 하드웨어로 명명된 이 프로젝트는 다양한 용도의 여러 딥러닝 시스템을 지원한다. 브레인웨이브의 목표는 구글의 TPU와 같다. 머신러닝 모델의 예측 작업 처리 속도를 높이는 것이다. 단, 브레인...

  7. '더 쉽게, 더 강력하게 개발한다' 머신러닝 프레임워크 13종

  8. 2017.08.24
  9. 작년 한 해 동안, 머신러닝은 성공적으로 주류로 부상했다. 머신러닝의 갑작스러운 도래가 저렴한 클라우드 환경과 예전에 비해 더욱 강력해진 GPU 하드웨어 덕분이라고만 치부될 수는 없다. 이는 머신러닝의 가장 까다로운 부분들을 추상화하고 각종 기법들을 폭넓은 개발자들이 사용할 수 있게 해주도록 설계된 오픈소스 프레임워크의 폭발 덕분이기도 하다. 작년 한 해 동안 갓 만들어지거나 개정된 13가지 머신러닝 프레임워크를 소개한다. 이들은 각 툴의 유래, ...

  10. IBM, 딥러닝 학습 속도 높이는 새 기술 개발

  11. 2017.08.09
  12. 딥러닝 모델을 훈련하는 데 걸리던 막대한 시간이 다소 줄어들 것으로 보인다. IBM은 딥러닝 훈련 작업을 여러 물리 서버로 자동 분산하는 새로운 기술 'DDL(Distributed Deep Learning)'을 공개했다. 개별 GPU로 나누는 것이 아니라 별도 GPU 세트를 장착한 시스템으로 분산하는 것이 특징이다. 단, 제약사항이 있다. IBM의 파워AI 4.0 소프트웨어 패키지에서만 사용할 수 있다. 이 소프트웨어는 IBM의 오픈파워 ...

  13. '더 빠르게, 더 간편하게' 딥 러닝의 미래

  14. 2017.06.14
  15. 머신러닝의 하위 분야들 가운데 가장 많은 기대와 관심을 받고, 또 인공지능의 정수라고 할 만한 분야가 있다면 그것은 아마도 딥 러닝(deep learning)일 것이다. 심층신경망(deep neural networks)라고 불리는 딥 러닝은 이미지 식별에서 자동 번역에 이르기까지 다양하고 복잡한 패턴을 인식해낸다. 딥 러닝은 특히 비정형 데이터 분석에서 유용하게 쓰일 것으로 기대된다. 단, 3가지 문제가 있다. 첫째, 딥 러닝을 이용한 데이터 분석...

  16. 'AI·머신러닝 문턱 낮춘다'··· 구글 클라우드가 제시하는 4가지

  17. 2017.03.13
  18. 지난 11월, 구글은 머신러닝 분야 연구의 권위자 페이페이 리(FeiFei Li)가 구글 클라우드 플랫폼 그룹에 합류할 예정이라고 발표했었다. 그러나 구글은 그녀가 구글 클라우드의 머신러닝 사업을 책임질 것이라는 점 외에 그녀를 구글에 스카우트 한 이유를 설명하지 않았다. 지난 8일 그 이유가 좀더 구체적으로 드러났다. 5개월이 지난 어제, 리는 구글의 클라우드 개발자 컨퍼런스인 클라우드 넥스트(Cloud Next) 2017 키노트에서 자신...

  19. 빅데이터부터 블록체인까지···될성부른 오픈소스 프로젝트 8가지

  20. 2017.03.03
  21. 블랙 덕 오픈소스 올해의 신인상(Black Duck Open Source Rookies of the Year)은 전년에 출범한 오픈소스 프로젝트 중 가장 혁신적이고 영향력 있는 프로젝트를 선정하는 시상식으로 지금까지 9년째 이어져오고 있다. 유망한 오픈소스 프로젝트는 늘 바뀌지만, 올해의 신인상은 항상 업계의 동향을 엿볼 수 있는 중요한 지표가 된다. 지난 10년 동안 오픈소스는 온갖 분야의 개발자들이 새로운 기술을 조리하는 가마솥 역할을 했다. 올해...

  22. '보편화 다가온다' 딥러닝의 미래에 대한 6가지 예측

  23. 2017.03.02
  24. 딥러닝(Deep learning)에는 많은 요소가 있으며 단순하지도 않다. 인공 신경망의 기본 사항을 마스터한 데이터 과학자라 할지라도 회선, 순환, 생성을 비롯한 모든 다계층 딥러닝 알고리듬의 복잡한 내용을 다 따라잡으려면 꽤 많은 시간을 들여야 할 것이다. 딥러닝 혁신이 확산되면서 일반적인 개발자는 쉽게 접근하지 못할만큼 지나치게 기술이 복잡해질 위험도 커지고 있다. 그러나 필자는 2020년 정도가 되면 딥러닝 산업이 제시...

  25. 좀더 깊이 있게 살펴보는 딥러닝의 '의미'와 '활용법'

  26. 2017.02.08
  27. 인공지능(AI)과 머신러닝, 특히 딥러닝은 아마 2016년 가장 성공적이었던 기술 주제라 표현할 수 있을 것이다. 딥러닝의 '의미'와 이를 직접 활용하는 '방법'에 대해 알아본다. 관심 있게 지켜봤던 이라면 아마 감지했을 것이다. 2016년 가을, 개별 단어의 뜻을 모호하게 연결시킨 번역 결과물만 내놓던 구글 번역(Google Translate)이 갑자기 세련되면서도 조리 있는 문장으로 구성된 번역 결과물을 ...

  28. 사람과 체스 두고 커피 타 주는 '로봇'

  29. 2017.01.09
  30. 로봇이 컴퓨티 비전 시스템의 도움을 받아 사물의 모양, 크기, 색상, 성향을 인지할 수 있는 것으로 알려졌다. 2017년 1월 5일 라이베이거스 CES에서 ITRI'의 컴퓨터 비전 로봇이 사람과 체스를 두면서 그 사람에게 커피를 따라주고 있다. Credit: Magdalena Petrova 필자는 체스를 한 번도 해본 적 없지만, CES의 ITRI(Industrial Technology Research Institute) 부스에 있...

  31. AMD, 머신러닝용 라데온 인스팅트 GPU 발표…AI 시장 추격 나선다

  32. 2016.12.15
  33. AMD가 라데온 인스팅트(Radeon Instnct) 제품군을 발표하며 엔비디아와 인텔의 뒤를 쫓아 머신러닝 시장에 뛰어들었다. AMD는 2017년에 새로운 브랜드로 제품 3종을 출시할 계획이다. 라데온 인스팅트 GPU를 탑재한 AMD의 머신러닝 서버 수동 냉각 방식의 라데온 인스팅트 MI6는 폴라리스 아키텍처를 기반으로 할 예정이며, 최고 5.7테라플롭의 성능, 224Gbps의 메모리 대역폭에 150와트의 전력을 소비한다. 좀 더 작은 ...

  34. '2017년 넘어 이어질' 엔터프라이즈 기술 동향 9가지

  35. 2016.12.08
  36. 올해 엔터프라이즈 기술을 한 단어로 요약하자면 '명확성'(clarity)이라고 할 수 있겠다. 컨테이너, 마이크로서비스, 클라우드 확장성, 데브옵스, 애플리케이션 모니터링과 스트리밍 분석을 둘러싼 새로운 생태계가 일시적 유행이 아니라는 점은 밝혀졌다. 이들은 미래에 대한 명확한 기술 프레임워크로 자리잡았다.  동시에 이 신세계와 대부분의 기존 엔터프라이즈 IT 운영 사이의 간격이 더 커지고 있음도 사실이다. &#...

  37. 중국·미국 이어 일본도 가세, 2017년 초고속 수퍼컴 만든다

  38. 2016.11.28
  39. 중국과 미국에 이어 일본도 초고속 수퍼컴퓨터 개발 계획을 내놨다. 내년 말까지 일본은 기존과 동일한 전력을 소비하면서도 성능을 10배 높인 차세대 수퍼컴퓨터를 개발한다는 계획이다. 일본 산업 기술 종합 연구소(AIST)가 ‘AI 브리징 클라우드 인프라 스트럭처(AI Bridging Cloud Infrastructure, ABCI)’라는 차세대 수퍼컴퓨터에 2017년 말까지 딥러닝을 적용할 것을 목표로 하고 있다. Credi...

  40. 아마존이 MXNet을 딥러닝 플랫폼으로 선택한 이유

  41. 2016.11.25
  42. MXNet이 “아마존이 선택한 딥러닝 프레임워크”가 될 것이라고 아마존 CTO 워너 보겔스가 밝혔다. 아마존이 MXnet을 선택했다는 것은 일부에게는 놀라운 일로 여겨질 수 있는데, 텐서플로우부터 테아노(Theano), 토치(Torch), 카페(Caffe) 등 더 잘 알려져 있는 프레임워크가 많기 때문이다. 아마존은 MXNet이 확장성이 좋고 다른 어떤 프레임보다 빠르게 구동할 수 있기 때문이라고 설명했다. 하지만 다른 동기도...

  43. '입 모양 읽고, 희귀병 진단하고...' AI가 인간보다 뛰어난 분야들

  44. 2016.11.21
  45. 수백만 년 동안, 인간은 거의 모든 분야에서 지구상의 다른 생명체들보다(예컨대 돌고래나 오랑우탄 같은) 뛰어난 능력을 보여왔다. 물론 수영이나 나무 오르기 같은 것은 예외지만 말이다. 최근 몇 년 사이 인류는 여러 분야에서 그 자신을 능가하는 새로운 형태의 지능을 만들어냈다. 이러한 인공지능(AI)중에서 가장 유명한 것이 아마도 딥마인드(Deepmind)가 개발한 알파고 일 것이다. 알파고는 불과 몇 년 만에 그 역사가 4,000년에 이르는 바둑의...

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