1.강의 주제: 인공지능의 합리적 이해와 금융분야의 활용사례 및 전망
2.강의 내용:
- 인공지능의 정의와 최신 동향
- AI 기술이 접목된 주요 산업 분야와 해결한 문제
- 금융 분야의 AI 적용 대표 사례 소개
3.강사: 이경전 교수님(경희대 경영학과)
4. 강의 내용 & 내 생각
1. 할루시네이션이 발생하는 이유는 N+1번째 부터 잘못되었기 때문에 N+2 단어도 계속 잘못되기 때문임
- 인공지능이 데이터를 처리하는 과정에서 발생할 수 있는 오류의 연쇄적 특성을 설명합니다. 이는 인공지능의 학습 과정이나 알고리즘의 개선을 통해 점차 해결해 나가야 할 문제입니다.
2. AI의 민주화: 자동차가 소수만 탈 수 있다가 지금은 모두가 타듯이
- 기술의 대중화가 어떻게 사회적 변화를 이끌 수 있는지에 대한 비유를 통해, 인공지능 기술의 접근성이 더욱 높아져야 함을 강조합니다.
3. OPENAI가 넷스케이프 같이 새로운 시장을 열고 사라질까?
- 기술 혁신이 기업의 생존과 직결되지 않을 수 있음을 지적하며, 새로운 기술이 시장에 도입되었을 때의 변화와 그 영향력을 탐구합니다.
4. 일론 머스크 X.AI 가 만든 Grak은 윤리적 판단을 전혀하지 않는 AI 모델을 목표함
- 인공지능의 발전 방향과 윤리적 책임에 대한 중요한 질문을 제기합니다. 기술 발전이 인간의 윤리적 가치와 어떻게 조화를 이룰 수 있을지 고민합니다.
5. 소리소리 써보기(AI아이유-밤양갱) --> 나레이션 써보자(근데 가창보다 퀄리티가 낮다고 함)
- 인공지능을 이용한 음성 및 가창 기술의 현재 수준과 한계를 실제 예를 들어 설명합니다.
6. DeepL 좋은 것은 알겠는데 너무 비싸서 굳이 써야하나
- 고비용의 AI 서비스가 제공하는 가치와 비용 사이의 균형에 대해 토론하며, 사용자의 비용 대비 효율성을 고려할 필요가 있음을 언급합니다.
7. 홍보 사진 촬영을 이제는 AI 활용. 실제 제품 사진만 촬영 후 나머지 부분은 AI로 작업
- AI의 창조적 활용 예를 들며, 기술이 어떻게 전통적인 작업 과정을 변화시킬 수 있는지를 보여줍니다.
8. AI 인풋 방식이 개선되어야 하는데, 하드웨어가 핵심이지 않을까?
- AI 기술의 발전을 위해서는 입력 방식과 지원하는 하드웨어의 발전이 필수적임을 강조합니다. 이는 향후 기술 개발의 중요한 고려 사항입니다.
9. Decision Tree를 만들어봐(AI 명령어 괜찮네)
- ChatGPT 키워드로 활용하기
10. RAG(검색 증강 생성)
- 검색 기반 생성 모델인 RAG의 기능과 금융 분야에서의 응용 가능성에 대해 설명합니다.
11. 내일 금융시장의 특정 시간에 지수가 오를지 여부를 딥러닝보다 라쏘 리스레션 모델이 더 정확했음
- 금융 시장 예측에서 사용된 두 가지 다른 모델의 예측 정확성을 비교하며, AI의 다양한 적용 방법과 그 효과를 평가합니다.
이렇게 다양한 시각과 사례를 통해 인공지능의 현재와 미래, 특히 금융 분야에서의 적용 가능성을 살펴보는 것은 매우 흥미롭습니다. 인공지능 기술이 앞으로 어떻게 발전하고 사회에 어떤 변화를 가져올지 기대가 됩니다.
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