엔비디아 2019 AI 컨퍼런스 후기

2019. 7. 3. 06:24

딥러닝에 대한 애기는 많이 들었지만, 직접 해 볼 기회가 많지는 않았다. 새로운 기술을 배운다는 것은 생각보다 쉽지 않다. 하지만 최근에 딥러닝을 할 수 있는 언어들이 더 쉬워지고, 클라우드 등 컴퓨팅 환경도 더 보편화되고 있다. 이렇게 딥러닝에 관심이 가지고 있다가 우연히 엔비디아에서 하는 컨퍼런스에 참가할 수 있는 기회가 생겼다.

오늘은 엔비디아 2019 AI컨퍼런스 후기에 대해서 알아보도록 하겠다.


엔비디아



엔비디아 AI컨퍼런스는 이틀에 걸쳐서 진행됐다. 첫 날은 딥러닝 핸즈온 세션으로 노트북을 가지고 와서, 실제 딥러닝 모델을 학습시켜 볼 수 있는 날이었다. 약 5가지 정도의 주제가 있었는데 쉬운 주제도 있고 어려운 주제도 있었다. 필자는 그 중에 초보 클래스인 컴퓨터 비전 관련 세션을 들었다.


엔비디아_컨퍼런스_첫날

( 부스가 왜 이리 한가한가 했는데. 첫 날은 부스를 사용하지 않았다 )


세션은 엔비디아의 DIGIT과 파이썬을 이용해서 이미지 분류, 오브젝트 디텍션을 하는 과정이었다. DIGIT은 딥러닝 아키텍쳐를 구성(또는 기존에 있는 것을 로딩)하고 데이터를 입력하여 학습시킬 수 있는 엔비디아 플랫폼이었다. 몇 가지 파라미터만 조정해서 손쉽게 딥러닝 모델을 학습시킬 수 있었다. 이미지 분류는 이미지 대회에서 우승한 레즈넷 모델을 불러와서 사용했는데, 1만장이 안 되는 데이터를 학습시켜도 꽤 괜찮은 품질의 결과를 확인할 수 있었다.

이미지 분류부터 오브젝트 디텍션까지 차례대로 상세하게 설명을 해 줘서 수업을 따라가기는 어렵지 않았다. 다만, CNN등에 대해서는 미리 공부를 하고 가는 것이 좋을 듯 하다. 특히 강사분이 적극적으로 질문을 받고 답변을 해 줘서 딥러닝을 이용하는 데 고민이 많은 사람들에게 큰 도움이 되지 않을까 싶었다.


컴퓨터_비전_수업

( 컴퓨터 비정 강의, 이 수업만 참석자가 3~400명 정도 되는 듯 하다 )



두 번째 날은 보통의 컨퍼런스와 같이 오프닝이 있고, 각 트랙별 세션이 진행되었다. 오프닝에는 엔비디아의 외국에서 온 이사급(?)과 삼성전자 종합기술원의 높으신 분(?)이 진행했다. 엔비디아의 세션은 광고 반 자랑 반이었지만, GPU의 놀라운 성능과 기술발전속도를 느낄 수 있었다. 삼성전자는 on device AI에 관련된 내용이었는데, 딥러닝을 실제에 적용하기 위해서는 고민해야 하는 게 많고 이를 해결하기 위한 연구들도 굉장히 많이 이루어지고 있다는 것을 알 수 있었다.


엔비디아_컨퍼런스_둘째날



트랙별 세션은 SKT와 네이버에서 했던 세션이 기억이 남는데, AI기술을 실생활에 적용하기 위해 많은 시도들과 연구가 이루어지고 있다는 것을 알 수 있었다. 특히 네이버에서는 딥러닝 알고리즘에 대한 연구들을 많이 하고 있는데 논문도 많이 게재하고 뚜렷한 성과가 있어보여 인상적이었다.


엔비디아 2019 컨퍼러스는 괜찮은 컨퍼런스였다. 실제 학습을 시켜보면서 딥러닝 기술에 대한 이해도도 높일 수 있었고, 최신 트랜드나 사례들을 보면서 인공지능 기술이 얼마나 활용되고 발전하고 있는지 체감할 수 있는 재밌는 세미나였다.



오늘은 이렇게 엔비디아 2019 AI컨퍼런스 참가 후기에 대해서 알아보았다. 최신 트렌드나 뉴스를 알기 위해서는 이런 컨퍼런스가 좋은 것 같다. 비록 가격은 비싸지만 관심이 있다면 참가하는 것도 좋을 듯 하다. 내년에도 또 있을 것이니까.


몇 가지 팁이나 방법을 알면 파이썬을 더 효율적으로 코딩할 수 있는 방법들이 있다. 자세한 내용이 궁금하다면, 아래 링크를 참조해보자.
( 참조: 파이썬 효율적인 코딩팁과 방법들 )