인공지능(AI)이 만들어갈 가까운 미래

1.인공지능(AI)의 진화

1)자동화,무인화 시대를 넘어 이제는 인공지능으로

2)지능화를 견인하는 기술들

(1)인공지능(AI)

(2)신 개념의 컴퓨팅

(3)디지털 언어

(4)빅데이터

3)인공지능(AI)이 가져올 미래

(1)알고리즘과 데이터의 편향성

(2)인간 친화적AI가 가져올 역효과

(3)자율의지의 상실

(4)그 외 다양한 논의들

4)인간과 지능형 기계와의 협업

2.빅데이터의 가치와 활용

1)빅데이터가 주목 받는 이유

2)빅데이터의 특징

3)빅데이터의 규모

4)빅데이터를 어떻게 활용하는가

(1)데이터베이스와 빅데이터

(2)빅데이터를 구현하는 기술들

(3)빅데이터와 인공지능의 관계

3.인공지능(AI)구현과 디지털 트윈(Digital Twin)

1)인공지능 구현 방식

2)국내 인공지능 투자

3)디지털 트윈(Digital Twin)

4.인공지능(AI)이 열어갈 새로운 산업

1)커버리지 기업 사업 영역과 인공지능 적용

2)광고–검색광고

3)광고–디스플레이광고: Google, Facebook

4)광고–NAVER,카카오

5)이커머스–아마존 추천 알고리즘

6)이커머스–NAVER추천 알고리즘

7)이커머스–물류 자동화

8)테크핀–데이터3법 통과

9)테크핀-핀테크,디지털금융 혁신과제(20.02/25)

10)테크핀–빅데이터 분석

11)테크핀–UBI

12)모빌리티–Uber

13)모빌리티–Google

14)콘텐츠–추천 알고리즘

5.인공지능(AI)은 완벽할까?

6.설명가능 인공지능(XAI, eXplainable AI)

1)설명가능 인공지능의 등장

2)확산되기 시작한 설명가능 인공지능(XAI)

3)산업에 적용되기 시작한 설명가능 인공지능(XAI)

4)설명가능 인공지능, AI산업 활성화를 이끌다

7.인공지능(AI)의 경제적 특성 및AI에 대한 투자 동향

1)인공지능의 경제적 특성

2)인공지능(AI)에 대한 투자 동향

8.인공지능과(AI)과 생산성

1)인공지능(AI)기술의 발전과 생산성

2) ICT투자와 생산성에 관한 전통적 논의

3)인공지능(AI)으로 인한 생산성 향상 효과

4) AI기반 생산성 향상을 위한 과제

9.인공지능(AI)활성화를 위한3대 자원(데이터,알고리즘,컴퓨팅 파워)지원 전략

1)이미지넷 챌린지를 통해 본AI핵심 자원

2) AI 3대 자원 주요 현황과 이슈 분석

(1) 3대 핵심 자원 및 주요 현황

3)국내의 핵심자원 지원사업 및 주요 이슈

(1)국내AI 3대 자원 지원현황 분석

(2)데이터 지원 주요 사업

가.빅데이터 플랫폼 및 네트워크 구축 사업

나. AI학습용 데이터 구축 사업

(3)사전 훈련(학습)된 모델 지원

(4) AI활성화를 위한 컴퓨팅 자원 지원

4)인공지능(AI) 3대 자원 지원의 개선 방향

(1)데이터

(2)알고리즘 및 모델

(3)컴퓨팅 파워(자원)

5) AI생태계 활성화를 위한 자원 지원 전략

(1)커뮤니티 지향AI자원 지원 체계 필요

(2) AI응용서비스 활성화 관점의 자원 지원이 중요

(3) AI학습용 데이터 구축을 위한 산업‧기술별 로드맵 수립

(4) AI분야 신개념 검증 프로젝트를 통해 글로벌 선도(연합 학습)