Building AI in Your Company(1)

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 : "Hey device"?

2) Speech recognition

  Audio : "set timer for 10 minutes"

3) Intent recognition

  "set timer for 10 minutes" > timer

4 - a) Extract duration

  "Set timer for 10 minutes"

  " Let me know when 10 minutes is up"

4 - b) Start timer with set duration

 

Other functions

• Play music, Volume up/down, Make call, Current time..
• 그럼에도 네 개의 Key step은 동일하다.

 

 

2. Case study: Self-driving car

Steps for deciding how to drive

• 실제로는 detection에도 더 많은 요소가 개입되고 판단에도 많은 것들이 영향을 끼치고 있음을 알 수 있다.
  따라서 자율주행 차량을 만드는 것은 대규모의 인력을 필요로 하는 일이라는 것이다.

 

3. Example roles of an AI team

Example roles

• AI 분야는 빠른 속도로 발전 중이기 때문에 특정 직업으로 분류하는 것도 쉽지 않은 일이다.
• 이 중에서 Data Engineer의 경우 날이 갈수록 그 중요성이 커지고 있다.
  자율주행만 하더라도 단 일 분동안 수십 혹은 수백GB의 데이터를 생성하고 이를 저장하는 공간을 필요로 한다.
  이 규모가 커지면 커질수록 데이터 관리나 이에 대한 접근이 어려워진다.

 

Getting started with a small team

• 1 Software Engineer, or
• 1 Machine Learning Engineer/Data Scientist, or
• Nobody but yourself
• 소규모의 팀, 혹은 개인으로 구성되었더라도 할 수 있는 일들이 무엇인지 구분하고 시작해봐라.

 

 

 

출처: Coursera, AI For Everyone, DeepLearning.AI