인공지능, 딥러닝을 알고싶다면 이 영상을 보세요 (보이저엑스 남세동 대표) [인공지능 시리즈 1/3]

[@Unrealscience]

2편 - 인공지능의 창의성과 테슬라 AI kzbin.info/www/bejne/oHm8ipqdfJykp5o 3편 - 코딩, 과학, 수학 난제를 해결하려는 A.I. kzbin.info/www/bejne/eIitiHSagr96hLs

[@greenpepper21]

가운데 앉으신 아나운서같은(?) 여자분이 조금만 더 세련되게 입으시면 훨씬더 번창할수 있을 채널.

[@dlovev]

@@greenpepper21 너나 잘 입으시기 바랍니다 이런 발언을 일말의 부끄러움도 없이 하다니...

[@den911]

@@greenpepper21 에휴 ㄲㄷㅅㅋ

[@ehdghska]

@@greenpepper21 인터넷이라고 막말좀 씨부리지 마십쇼.. ㅠ

[@검색-p2c]

@@greenpepper21 가운데분이 제일 세련됨 양쪽이 옷좀 바꿔입길^^

[@무질서속의질서]

위안을 주는 영상입니다. 저도 회사에서 제조업내에 ai검사 설비를 적용하고있는데 아무도 알아주지않고 혼자와 싸움하고있는데 딥러닝 설명을 들으면서 제가 잘가고있다고 위안주는 영상이네요 ㅎ 항상 감사합니다.

[@남자김양선-v4q]

👍👍💝💝

[@정호영-x7k]

궤도님 비유 진짜 잘하시네요. 아리스토텔레스가 "시학"에서 시 짓는 법은 가르칠 수 있어도 비유할 수 있는 방법은 가르칠 수 없다고 했는데, 궤도님은 이 부분에서 정말 탁월하게 느껴집니다.

[@dlovev]

@Theo Kim '비유 잘한다' 라는 말에 비유일 뿐이다 ? 뭔소리지 이게

[@boris_choi]

웬만한 인공지능 강의보다 훨씬 이해가 잘 되는 콘텐츠네요!!

[@노진호-h4f]

와... 레전드 교수님 출연이네요. 딥러닝 딥러닝 해서 어떤 원리인지 궁금했는데 너무 막연하고 어려운 설명이어서 포기했는데 이 영상 보고 바로 이해됐어요. 19:30 에 나오는 수억개의 w를 찾는 과정이 딥러닝이다.

[@choi3017]

안녕하세요? 관심이 있는 분야인데 저는 귀가 알아 듣지 못하는 신체제한을 갖고 있는 사람인지라 답답합니다. ㅠ 구글에서 제공된 음성언어인식 자막이 너무 이상해서 사용하지 않는데... 혹시 피디님 청각장애인을 위한 한글자막 삽입해 주실 수 있을까요? 장애인의 정보에 대한 접근이 늘려갈껍니다~ 감사합니다. 구독 청각애인 씀

[@notUNDERSTANDABLE]

@코코니 😲😳🤭🙂👍👏👏

[@jsjsnnjssk9923]

선생님 브루 라는 홈페이지 이용해보시겠어요? 유튜브 동영상 다운로드나 음성 추줄 사이트에서 추출하면, 고퀄리티 자막을 얻으실 수 있을것같아요. 무료더라구요.

[@veniseo]

cc버튼 누르면 자막이 나와요

[@dangun3224]

⁠@@veniseo얘, 자동자막이 별로라잖니.

[@리드-w7k]

귀머거리가 무슨 과학을 하겠다고 ㅋㅋ

[@Yw11111]

이 날 2000명 정도가 새벽까지 라이브 참여한 레전드 방송...

[@junghoonmchan7890]

자신이 알지 못하면 남에게 설명이 아예 안되죠. 설명이 쉬운 딥러닝! 여기 있었군요. 뉴럴네트웍에서 탄생된 단어. 자전거를 배울 때 아무리 아빠가 이렇게 타라 말해도, 내 몸이 두발 자전거를 진행시키는 감각을 느껴 배워나가고 더 세게 밟아 나갈 때 탈 수 있게 되는 것 처럼.

[@푸른하늘-o8x9v]

레전드 방송이었죠 ㅎㅎ 너무 잘 봤습니다

[@hw8057]

딥러닝으로 모두가 실직해버린 그 방송.. 인류는 실직되었지만 이것은 채용광고를 위함이다

[@껌냥]

모두가 실직으로 끝난 레전드 라방이었죠 ㅋㅋ

[@park823]

제프리 힌턴 교수님께서 뉴럴 네트워크를 딥러닝으로 이름을 바꾼 이유는.... 웃기게도 그전에 뉴럴 네트워크의 실패(XOR 문제)로 뉴럴 네트워크란 단어에 학을 뗀 과학자들과 사업가들이 뉴럴 네트워크란 말만 나와도 연구비를 안주고, 논문은 쳐다도 안봐서 할 수 없이 바꾸신 겁니다 ㅎㅎㅎ

[@jhstudio1427]

XOR 문제라는게 퍼셉트론으로 만들수 없었다 라는건가요? MLP로 XOR은 나타낼 수 있지 않나요?

[@정honey]

개인적으로 박권교수님 이후로 최고 텐션느끼면서 보았습니다.♥ 미래를 엿본기분입니다..실업 ㅋㅋ

[@퓨픁]

컴퓨터 공학으로 대학 쓰는 고딩인데 진짜 너무 재밌어요.. 학교에서 인공지능 특강도 듣고 몇가지 실습도 했었는데 이해가 안 되는 부분이 꽤 있었는데 영상을 통해 어려웠던 부분이 많이 해소 된것 같아요 왜 이제 봤는지 ㅜ

[@yelopeeeech]

보이저엑스 리서쳐분들 엄청 잘하시던걸로 기억해요! AI 스타트업들 요새 힘들어하는데 많던데 여기는 흥해서 좋은 전례가 됐으면 좋겠어요!

[@김준성-r6j]

남세동 대표님 예전에 텐서플로라는 커뮤니티에서 제 코딩하는것도 도와주셨는데 이렇게 영상으로 뵈니깐 신기하네요. 멋지십니다.

[@drong222]

렙짱님의 리엑션은 정말 찐이야. 우리의 마음을 그대로 표현해줘

[@dlovev]

인공지능의 개념을 쉽게 설명들을수 있어서 좋네요

[@Zeddy27182]

32:50 woman-man+king=queen 혹시 이해 안되시는 분들은 이 부분은 단어로 보시면 안되고 고등학교때 배우는 벡터의 연산으로 보셔야됩니다. 기본적으로 알고 계셔야되는 건 벡터의 연산인데요.😅 A에서 B로 가는 화살표 =벡터AB =벡터 OB-벡터 OA =벡터 b-벡터 a 이렇게 되면 man에서 woman으로 가는 화살표=woman-man(벡터) 그럼 king에서 queen으로 가는 화살표=queen-king(벡터) 영상에서 나오듯 이 두 벡터 queen-king과 woman-man이 같으므로(두 벡터가 평행하면 같은 벡터) 아까 식 woman-man+king =queen-king+king =queen 벡터가 되겠죠. 나름 궁금해하시는 분 계실까 적어봤습니다. 사실 기하적으로만 보자면 king+(woman-man) =king 화살표에다가 king에서 queen가는 화살표를 더하니까 바로 =queen이 되겠네요😆

[@시공너머로]

백터는 비슷한 것을 찾기위한 하나의 기술일뿐 절대적인 방법은 아니라고 봅니다. 비슷한것을 찾아낼 수 있는 더 좋은 방법이 있으리라 생각합니다. 아마 그것을 생각한 낸 사람은 논문으로 발표하기보다는 개인적으로 사용할 가능성도 높다고 봅니다. 특히 국방쪽에서는 더더욱...

[@Zeddy27182]

@@시공너머로 당연하죠.절대적이란 건 없다 생각해요🙂대신 컴퓨터의 연산에서 자료 변환은 행렬을 이용하고, 행렬은 곧 벡터이므로 가장 널리 쓰이는 방법이지 않을까 생각합니다.나중에 더 효율적인 이론이 나올수도 있겠죠🤔

[@InfinityKang]

이제 34개월 된 아들을 키우면서 느끼는건 영유아기 때 학습하는 방식도 딥러닝이더군요!! 대표적으로 헷갈려 해서 뒤늦게 구분하는 동물이 병아리와 아기오리 ㅋㅋㅋㅋ

[@skiddieahn8436]

맞아요. 사람의 뉴런을 본 딴 것 뿐 만 아니라 학습 과정도 동일하게 한 것이죠. 많은 사람, 사물들을 보게 하고 그것이 무엇인지 알려주면 그것만으로 학습이 되는거죠^^

[@melotoha]

엄청 흥미롭네요 재작년에 뉴턴으로 초콤 접했었는데 그동안 또 엄청 발전했나봐요 재밌어요! 앞으로 인공지능 발전이 어마어마할듯

[@littlehabit]

세이클럽을 만든분이시군요?! 추억.. 19:48 딥러닝계의 교주이신가 ㅋㅋㅋㅋ이런생각 했는데 20:04 믿습니다 ㅋㅋㅋㅋ

[@ASCII_CODE]

오래전부터 AI가 어떻게 문자나 이미지를 인식하는지 궁금했는데 여기서 교수님 덕분에 조금이나마 알고가게 되네요ㅎ

[@HaneolJo]

23:57 이 구조가 현실의 그네와 약간 다른게, 사람이 그네에서 다리를 굽힐 때는 사람이 그네에 힘을 전달하지 않지만(유연한 끈으로 연결) 저 경우에는 로봇이 그네에 힘을 전달할 수 있을 것 같네요. 새로운 동작이 거기에 기인한걸 수도 있다는 생각이 드네요.

[@화난토끼]

왜 메이플에서 암호입력기 글자의 색깔을 휘황찬란하게 하고 글자형태를 다양하게 바꾼것은 벡터값을 갖기 어렵게 만들기 위함이었구나.. 설명대박 남세동 대표님 만세!

[@musicplay3432]

오오오오 이해 완전 잘 됨 그나저나 100차원이라니 진짜 대박이다

[@원-o7k]

강의를 듣다보니, 사람도 수많은 암기를 통해 아웃풋을 냈던건데 이해와 창의라는 단어로 잘못 인지하고 있었던거 같아요. 이해와 창의도 결국 암기기반. 그리고 '1만시간의 법칙'이나 '공부는 유전자에 좌우된다'고 하는 말이 정말 맞는 말인게, 전문가들은 유전자로 좋은 뇌용량을 받아(더 많은 테이터 처리가능) 많은시간 꾸준히 w를 찾아 노력을 해서 남들보다 뛰어난 아웃풋을 내 성공한 사람들이였던 거죠. 인공지능을 통해 사람을 다시 알게된 느낌입니다. 진짜 영화처럼 인공지능이 사람을 뛰어넘을 수도 있겠단 생각도 드네요...

[@갑돌이는멍청해]

헐 랩장님 오랜만이에여 ㅠㅠㅠ

[@thedndthed]

너무 소름돋는 내용이면서 설명 쉽게 잘해주셔서 감사합니다.

[@littlehabit]

우와 안될과학 폰트도 만드셨네요?! 글씨체 왜이렇게 예쁘신거죠?!

[@jjwoosung]

인공지능의 학습능력이 정말 대단하네요. 잘 보고 갑니다.

[@정규성-l3w]

감사합니다. 신테카바이오 투자하고 나서 AI를 공부하고 있는데 딥러닝이 왜 중요한지 너무 잘 설명해주셨네요. 큰 도움 받았습니다.

[@촉촉한개구리]

라방 진짜 잼있었음~~

[@무의미]

4:21 10년을 강조하는 궤도님ㅋㅋㅋㅋ

[@TheNudpalm]

과학 문외한인데 시간가는 줄 모르고 재밌게 봤습니다. 잘 준비해 주셔서 감사합니다~~!

[@cosmos-]

영상 너무 잘봤습니다. 레서피 비유 죽이네요 ㅋㅋ

[@ManOfSteel-ju8co]

설명 진짜 잘하시네요.

[@jenniericha3576]

대단하세요. 아무것도 모르는 제가 빠져들어서 보고있네요 과제때문에 왔다가 큰공부 합니다. 관련은 없는사람이지만. 자주 공부하러 올게요. 멋지세요 👍👍👍👍👍👍👍👍👍

[@wa02]

랩장님의 미소를 보니 드뎌 안될과학같네요

[@Lonkines]

감사합니다, 정말 재미있게 봤습니다!

[@S-MKim]

25:12 그네를 구르는 원리 궤적 최고점에서 속도는 0이고 위치에너지 최고 vs 궤적 최하점에서 속도가 최고라 운동에너지 최고. 자려진동시스템이라 에너지가 계속 늘기는 하나 한 궤적주기에서 대략 에너지 보존법칙에 따라 최고운동에너지=최고위치에너지라는걸 우린 알고 있다. 이떄 회전관성(moment of inertia)은 사람을 질점으로 단순화 했을떄 m*r^2, where m is mass, r is the center of human body gravity이므로 최하점에서는 회전관성을 최대로 하기위해 무릎을 굽히고 최고점에서 이를 최소화하기 위해 무릎을 피면서 반복해서 운동에너지와 위치에너지를 조금씩 조금씩 늘려가며 진폭을 상승시키는 원리임. 사람도 정확히 이렇게 함. 추가로 사람은 몸을 앞최고점에서 앞으로 뒤최고점에서 뒤로 스윙을 해서 진폭을 더 늘리는 원리를 동시에 사용 함. 이렇게 무릎을 굽혔다 폈다하고 몸을 밀었다 당겼다 움직이는 모습 때문에 그네를 구른다는 표현이 생긴 것 같음.

[@jesperjenset_1]

다음편 너무궁금해요!!!

[@진은옥-w9e]

구독 눌렀습니다~ 내용 굿.

[@user-justdoit79]

인간이 성장하면 경험한 사건이 나이가 들면서 직관과 통찰이 되는 것과 딥러닝이 비슷한듯... 다만 인간은 시간과 공간적 제약으로 치우침이 발생할뿐 그나저나 딥러닝 설명중 제일 쉬웠다

[@놀이동산-b3z]

너무 쉽게 잘 알려주시네요 확실히 하드가 발전하니 소프트도 발전하네요 방대한 데이터를 쌓으므로 문제를 해결하는게 만능처럼 느껴집니다 환경을 설정하고 순간이동에 대한걸 찾으라 하면 언젠간 찾을수도 있겠네요

[@정태옥-h5k]

비유를 통해 인공지능을 쉽게 이해하기에 좋은 강의입니다

[@jiji-f5j]

인간이 학습하는거랑 똑같음. 그래서 문제가 중요한게 아니라 답이 중요한거임. 문제-답을 지속적으로 학습하면 인간도 알고리즘이 생겨서 그걸로 시험을 잘보는거임. 음악가들도 이런식으로 작곡한다고함. 작사는 개별적인 경험에 따라 좀 달라질수도 있지만, 물론 인공지능도 작사를 할 수는 있지만, 주체와 감정이 없으니까?.,

[@jiji-f5j]

인공지능이 모든 일을 하면,, 그걸로 돈 번 기업이 세금을 지불하고 90%의 인간이 직업 없이 세금으로 먹고 살듯. 결국 10% 만의 세계...?

[@꽃길-k8r]

이거 보고나니까 양자컴퓨터 무조건 알아야겠네요

[@cypriansong]

제 딸도 유럽에서 AI 1학년에 재학중이라 관심있게 보았습니다. 감사합니다!

[@TheDadaright]

6:56 IT가 열린 동네라기 보단... 이미 자기가 배우고 늘어가는 과정에서 습득한거지. 발전은 내 생각보다 늘 빠르고 거기서 뒤쳐지면 안된다는걸...

[@ponlucy8026]

인공지능에 대한 비전공자를 위한 가장 완벽한 설명이군요^^

[@윤종민-v4e]

현재 스타트업에 종사중인데 뭔가 보고나서 도전해보고 싶은 마음이 그득하네요. 허허

[@user-lq7zd1qu2z]

대표인가요?

[@윤종민-v4e]

@@user-lq7zd1qu2z 아니요 그냥 백엔드 개발자로 있습니다

[@user-lq7zd1qu2z]

@@윤종민-v4e궁금한게 있는데.. 스타트업 내부 분위기는 어떤가요? 인원은 많은가요?

[@윤종민-v4e]

@@user-lq7zd1qu2z 인원은 몇명 안되고 제가 있는 곳 분위기는 단짠이 좀 있습니다. 소수인원이다 보니 이벤트 발생시 즉각적으로 체감되는 편입니다

[@user-lq7zd1qu2z]

@@윤종민-v4e 그렇군요 스타트업 분야가 어느 분야인지 알려주실수있나요?.. 힘들다면 얘기 안 하셔도 됩니다

[@썬샤인-z3q]

대표님 미래가 밝아 보이시네요

[@이재윤-i6y8s]

🙂많은 생각을 하게해주는 유용한 내용이었습니다 항상 감사하며 시청하고 있습니다😄**

[@루루-z4l]

교수님보다 쉽게 설명하시네요 ㅎㅎ 전공자인데도 일반인한테 왜 되는지 이해시키기가 힘들었는데; 이거처럼 설명하면 될거같습니다 감사합니다!

[@vantageay]

정말 감사합니다!!!!

[@huurr445]

결국 수학이네요. 음성인식 등 이젠 따로 할 필요없이 보편적으로 바뀌어간다는건 결국 수학적 변환이 정돈되어 같다는 건데요. 수학이면 통합이 쉬워지긴 할거같아요. 복잡한 100차원 수학 연산을 해주는게 가장 유용하게 보입니다. 바이오 분야의 탐험을 가능하게 또 쉽게 해주는 툴이겠네요.

[@맑은사과]

아 요새 유튜버들이 많이 쓰는 자막 자동으로 만들어주는 프로그램 vrew가 여기서 개발한거였네요 ㄷㄷ

[@Abradolf.Lincler]

마지막 좀 어렵지만, 그렇지만 졸잼!

[@S-MKim]

33:43 이해에 대한 몰이해. 인간도 무한한 능력이 있으나 태반을 이해하지 못함 = 원리를 모름. 서 있는 능력이 있다고 서 있는 원리를 이해한다고 할 수 없고 잘 걷는 로봇도 만들지 못함.

[@GN1979kor]

재미있고 놀랍네요~

[@ShihwanShihyun]

올해 노벨상 Ai 관련 내용 보고 유투브 검색하다 여기까지 왔는데 제프리 힌턴 교수님이..ㅎㅎ

[@JJ-ow9ie]

21:00 그러면은 이제 궁금한게, w가 바로 학습의 대상! 딥러닝은 곱해지는 가중치 w를 학습경험에 의해 조정하는 과정

[@hyunshikchoi1244]

재밌게 잘 들었습니다.

[@neuorpa]

비전공자인데 아주 깊은 부분을 맛봤습니다. 감사합니다.

[@LAOLIFE]

존경합니다 !!!!

[@무의미]

와 진짜 ai에 대해 너무 재밌게 이해하게 됐어요

[@밥스-t8s]

와 남자->여자 킹->퀸 벡터 이해될랑말랑하니까 소름이 확 돋네요 딮러닝이 저런거구나

[@김성철-t7s5m]

감사해요. 존경해요. 한국시민지식을 업해주네요. 🌿🌿🌿🌿⚘👍

[@msj3756]

랩장님 돌아오셨네요! 그리웠어요 ㅎㅎ

[@user-su1um8ti6s]

와 테슬라 자율주행은 점점 앞서 나갈수밖에 없네요 딥러닝 엄청나네요

[@user-dl123]

와우! 대단하네요.

[@jslee8737]

와 넘나 좋은 컨텐츠

[@아수라발발-b3n]

진짜 엄청난 강의넹7

[@러브켓-n]

와 대박! 딥러닝을 이렇게 쉽게 귀에 쏙쏙 너무 감사해요 교수님⚘️

[@겨울산-n5m]

근데..착각들은 하지 마세요..솔직히 어디에 쓰여야되는지 아무것도 없어요..내년 1분기이후로 겨울이 올수 있습니다..

[@Nobono-bf3ek]

딥러닝 궁금해서 검색해서 보는데.....대표님 래퍼인 줄ㅋㅋ 속도 1.5배로 듣는 줄 알았는데 봤더니 일반속도였다는ㅋㅋㅋㅋㅋ

[@차우성-j7v]

얼쑤 곧 패러글라이딩을 하는 로봇도 볼 수 있겠꾼!

[@Lopola3io]

과학을 몰라도 이해시켜준댔지만 수학은 알아야하는거였군요.... 백터 배우고 다시 올게요....

[@eynmanE_bro]

너무 잘봤습니다

[@tlawotjr67]

이해가 됩니다!

[@이성희-d9s]

랩장님 반가워요

[@나무퀸-c5n]

고맙습니다.

[@pastorseo]

vrew 잘 쓰고 있어요 고맙습니다!

[@user-justdoit79]

우리 와이프는 딥러닝인가요? 설명이 안되는데...

[@jslee786]

님이 Traditional Programming 입니다.

[@JK-rb7vs]

결국 확률인가요? 경우의수가 많으면 많을수록 정교해지고 처리속도가 빠르면 빠를수록 더 많은 경우의 수를 처리할수있다? 경우의 수는 곧 데이터를 의미하겠죠? 그러니 양자컴퓨터가 필요한거구요!

[@bosung90]

랩장님 오랜만이에요 ^^

[@HYUCHOIWONJAE]

미쳤다 미쳐써 개꿀잼

[@JEsmsMWi]

세이클럽 아바타 많이 샀었는데 그돈이 남대표님에게 투자가 된거엿군 ㅋㅋ

[@trinity1203]

터미네이터 - 스카이넷. 진화의 시작

[@아기-i7y]

와 그럼 세상 모든 것에 답이 있는 건가? 싶기도 하면서 ‘예쁜 웹페이지 디자인’을 목표로 두면 어떻게 만들 수 있을지가 궁금하네요.

[@anonymous_duck]

vflat 잘쓰고있습니다..

[@himoon10613]

비유하면 고유궤도 궤도민수 👍

[@ganekim]

(기존) 밀가루 + 레시피 = 빵 (딥러닝) 빵 + '사람들이 좋아하는 + 알파' = 다양한 레시피 이것을 실행한 서양인을 찬양하자

[@junwoopark2416]

기술발전속도가 엄청 빠릅니다.

[@MrBAEYK]

이런 노가다니까 초거대 인프라가 필요한거구 돈이 많은 사람만 할수있는 노가다가 현재의 AI구나

[@milchholstein884]

깊은 배움

[@muhanpong]

얏호!!

[@den911]

ㅋㅋ 진짜 설명 대박

[@wjyoun]

논리와순서! 알고니즘의 한계! 알파고는 프로그래밍으로 못 만든다! 해서 딥런닝! 입력과 출력을 분류하여 패턴를 찾아 해를 구한다... 밀가루와 빵을 주면 레시피를 찾는다 만든다... 근데 이게 이미 하던 논문이고 문제해결 아닌가...