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1. Adverse uses of AI DeepFakes Synthesize video of people doing things they never did Undermining of democracy and privacy Oppressive surveillance Generating fake comments Spam vs. anti-spam and fraued vs. anti-fraud 2. AI and developing economies Developing economies 기술이 발전함에 따라 개발도상국들은 선진국이 이미 거쳐갔던 단계를 반복할 필요가 없다. 성장 단계에 있어서 일종의 '도약'이 가능한 것이다. How developing economies can build AI US and Chin..
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1. A realistic view of AI Goldilocks rule for AI Toop optimistic: Sentient / super-intelligent AI killer robots coming soon Too pessimistic: AI cannot do everything, so an AI winter is coming Just right: AI can't do everything, but will transform industries Limitations of AI Performance limitations Explainability is hard (but sometimes doable) Biased AI through biased data Adversarial attacks on..
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1. Survey of major AI application areas (optional) Computer Vision Image classification/Object recognition Face recognintion Object detection Image segmentation Tracking Natural Language Processing Text classification Sentiment recognition Information retrieval E.g., web search Name entity recognition Machine translation Ohters: parsing, part-of-speech tagging Speech Speech recognition (speech-t..
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1. AI Transformation Playbook (Part 1) AI Transformation Playbook 1) Execute pilot projects to gain momentum 2) Build an in-house AI team 3) Provide broad AI training 4) Develop an AI strategy 5) Develop internal and external communications 1) Execute pilot projects to gain momentum More important for the initial project to succeed rather than be the most valuable Show traction within 6-12 month..
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1. Case study: Smart speaker Steps to process the command : AI pipeline 1) Trigger word/wakeword detection Audio : "Hey device" 2) Speech recognition Audio : "tell me a joke" 3) Intent recognition input A : "tell me a joke" output B : joke? time? musci? call? weather? 4) Execute joke "Hey device, set imer for 10 minutes" Steps to process the command 1) Trigger word/wakeword detection Audio : "He..
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1. Binary Classification binary classification(이진 분류)는 위와 같이 '~이다, ~가 아니다'로 구분하는 것이 예가 될 수 있다. 이미지는 Red, Green, Blue 세 가지의 정보를 담고 있는 세 개의 채널로 구성된다. 그 크기를 표현하면 3 x 64 x 64가 된다.(예시) 이를 input X로 표현하면 12288(곱셈 결과)가 된다. 이것이 곧 차원이 된다. Notation input X는 nx차원에 속하고 정답 레이블(label)인 y는 0 또는 1로 이진 분류된다. training example m을 input과 label의 조합으로 생각하면 X를 m개의 열벡터 x로 구성된 행렬로, Y를 m개의 열벡터 y로 구성된 행렬로 생각할 수 있다. 이에 따라서 ..
